출판 : 2025 년 5 월 17 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 17 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
구체화 된 인공 지능 (구체화 된 ai) - 이미지 : xpert.digital
초점에 대한 AI를 구체화 : 인간 기술 상호 작용의 미래
AI의 새로운 차원 : 추상 모델에서 실제 응용 프로그램에 이르기까지
구체화 된 AI라고도하는 구체화 된 인공 지능은 AI 연구에서 혁신적인 접근법을 나타냅니다.이 연구는 디지털 공간에서 지능이 존재하지 않지만 물리적 시스템에 통합되고 실제 세계와의 적극적인 상호 작용에 의해 만들어집니다. 추상적 인 가상 환경에서 작동하는 전통적인 AI 시스템과 달리 구체화 된 AI 시스템은 인식, 이해 및 상호 작용할 수 있습니다. 이 보고서는 구체화 된 AI의 원칙, 응용 프로그램 및 향후 관점에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.
적합:
구체화 된 AI의 기본 개념
구체화 된 인공 지능은 로봇과 같은 물리적 객체에 내장되어 있으며 주변 환경과 중요한 방식으로 상호 작용할 수있는 AI 시스템을 말합니다. 주로 디지털 아티팩트 또는 의사 결정 권장 사항을 생성하는 순수한 디지털 AI와 달리 구체화 된 AI는 물리적 시스템의 동작을 제어하는 것을 목표로합니다.
구체화 된 AI의 개념에는 환경에서의 상호 작용 및 학습의 모든 측면이 포함됩니다 : 인식과 이해에서 사고 및 계획에 이르기까지. 이 전체적인 관점은 정신 과정을 순수한 산술 작전으로보고 뇌를 컴퓨터로 본다.
구체화 된 AI는 센서를 사용하여 주변 환경을 캡처하고 적응할 수 있으며 운동 또는 반응 기술을 통해 행동 프로세스에서 인식 프로세스를 변환합니다. 상황에 맞는 이해가 있으며 동적 환경에서 복잡한 상호 작용을 수행 할 수도 있습니다.
이론적 기초와 철학적 배경
구체화 된 AI의 이론적 기초는 철학과인지 과학에 깊이 고정되어있다. Linda Smith가 2005 년에 발표 한 구체 예 가설은 사고와 학습이 신체와 주변 지역 사이의 지속적인 상호 작용에 의해 영향을받는다고 말합니다. 이 아이디어는 철학자 Maurice Merleau-Ponty의 초기 철학적 개념으로 거슬러 올라갑니다.
구체화 된 인식 (구체화 된인지)은 유기체의 신체 상태와 능력에 의해인지가 어떻게 형성되는지를 조사하는 이론 그룹을 나타냅니다. 이러한 구체화 된 요인에는 모터 시스템, 인식 시스템, 환경과의 물리적 상호 작용 및 세계에 대한 가정이 포함되며, 이는 유기체의 뇌와 몸의 기능적 구조를 형성합니다. 구체화 된 인식의 논문은인지, 컴퓨터 및 직교 이원론과 같은 다른 이론에 도전한다.
구체화 된 AI는 이러한 개념을 기반으로하며 실제 인공 일반 지능 (AGI)이 물리적 구체화 및 시뮬레이션 및 물리적 환경과의 상호 작용을 제어함으로써 달성 될 수 있음을 시사합니다.
기술 구성 요소 및 기능
구체화 된 AI 시스템의 개발에는 다양한 기술 구성 요소와 방법론의 통합이 필요합니다.
인식과 센서
구체화 된 AI 시스템은 다양한 센서를 사용하여 인간의 고전적인 5 가지 감각과 유사하게 주변 환경을 인식합니다. 이 센서에는 카메라 (시각적 이해 용), 마이크 (오디오 녹음), 촉각 센서 (터치 및 압력), 가속 및 방향 센서가 포함될 수 있습니다.
인지 처리
구체화 된 AI의인지 구조는 인식, 행동, 기억 및 학습의 네 가지 필수 구성 요소로 구성됩니다. 이 구성 요소는 에이전트를 가능하게하고 주변 환경을 이해하고 적절하게 반응하기 위해 함께 작동합니다. 이 분야의 현대적인 발전에는 고급 인식, 상호 작용 및 계획 기술을 제공하는 MLLM (Multimodal Largin Models)이 포함됩니다.
배우와 신체적 상호 작용
수동적 관찰과 달리, 구체화 된 AI 제제는 주변 환경에 영향을 미치고 반응에서 배웁니다. 이를 위해서는 액추에이터 - 로봇 암, 바퀴 또는 기타 기계 시스템과 같은 물리적 행동을 수행 할 수있는 구성 요소가 필요합니다.
학습 및 적응 메커니즘
구체화 된 AI 시스템은 사람들과 동물이 탐험과 상호 작용을 통해 배우는 방식과 유사하게 주변 환경을 직접 검토하여 학습합니다. 여기에는 강화 학습과 같은 다양한 학습 방법론이 포함되어 있으며, 에이전트는 실험 및 오류를 통해 학습하고 모니터링 및 극복 할 수없는 학습을 통해 학습합니다.
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적용 영역 및 예제
구체화 된 AI는 여러 영역에서 사용됩니다.
로봇 공학 및 자율 시스템
자율 주행 차에서 드론 및 산업용 로봇에 이르기까지 - 구체화 된 KI는 이러한 시스템을 인식, 탐색 및 상호 작용할 수있게합니다. 간단한 예는 센서를 사용하여 물리적 환경을 탐색하고 장애물을 인식하고 인테리어 디자인을 배우는 Roomba 진공 청소기 로봇입니다.
생산 자동화
생산에서 구체화 된 AI는 원하는 표면 품질을 갖는 부분을 분쇄하는 것과 같은 복잡한 작업을 수행하는 로봇 셀을 제어 할 수 있습니다. AI는 센서를 사용하여 셀의 상태를 모니터링하고 로봇에 대한 지침을 생성합니다.
의료 및 관리
보건 부문에서 구체화 된 AI는 정밀, 효율성 및 개인화를 향상시키는 솔루션을 제공함으로써 혁신적인 변화를 약속합니다. 응용 분야는 임상 개입에서 일상적인 치료 및 반주, 개입 후 재활에 이르기까지 다양합니다.
농업
농업에서는 성장하는 꽃을 습득 할 수있는 지능형 로봇이 개발되고 있습니다. 예를 들어, Fudan University의 연구팀은 수분, 잎 청소, 과일 가늘어지기 및 수확을 포함하여 전체 토마토 재배를 인수하는 다기능 로봇을 개발했습니다. 이 "사고"기계는 인간의 인식, 의사 결정 및 작업을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
현재의 연구 및 개발
멀티 모달 대형 언어 모델 (MLLMS)
구체화 된 AI 연구에서 유망한 개발은 MLLM (Multimodal Large Voice Models)의 통합입니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 여러 소스의 데이터를 처리하고 통합하여 포괄적 인 의사 결정을 가능하게합니다. 그들은 전통적인 강화 학습 접근법과 비교하여 복잡한 환경에서 놀라운 다목적 성, 기술 및 일반화 능력을 보여줍니다.
벤치 마크 및 평가 플랫폼
구체화 된 AI의 성능을 평가하기 위해 다양한 벤치 마크가 개발되었다. 예를 들어, 구체화 된 벤치는 MLLM을 구체화 제로 평가하기 위해 개발 된 포괄적 인 벤치 마크이다. 높은 수준과 낮은 수준의 두 작업에 대한 MLLM 기반 에이전트에 대한 자세한 평가를 제공하며 6 개의 중요한 에이전트 기술이 있습니다.
또 다른 예는 구체화 된 작업을 가진 MLLM에 대한 포괄적이고 대화식 평가 벤치 마크 인 구체화된다. 125 개의 서로 다른 3D 장면 내에서 328 개의 다른 작업으로 구성되어 있으며 신중하게 선택되고 주석이 달라졌습니다.
현실 전송
구체화 된 AI 연구에서 중요한 과제는 시뮬레이션에서 획득 한 기술을 실제 환경으로 전달하는 것입니다. 이 Sim-to Real 전송은 시뮬레이션 된 환경과 실제 환경 사이의 간격을 닫는 것을 목표로하는 활발한 연구 영역입니다.
구체화 된 지능의 미래 : 혁신과 책임
기술적이고 실용적인 장애물
구체화 된 AI의 발전은 큰 진전을 이루었지만 여전히 상당한 도전이 있습니다. 여기에는 하드웨어 제한, 모델링 모델링, 세계에 대한 물리적 이해 및 멀티 모달 통합이 포함됩니다. 새로운 유형의 AI 학습 이론의 공식화와 고급 하드웨어의 혁신은 강력하고 신뢰할 수있는 구체화 된 지능 시스템의 개발에 중요합니다.
윤리적 고려 사항
구체화 된 AI의 발전은 특히 안보, 개인 정보 및 가능한 사회적 영향과 관련하여 윤리적 인 질문을 제기합니다. 잠재적 인 부정적인 결과를 최소화하기 위해 이러한 기술을 책임감있게 개발하고 사용하는 것이 중요합니다.
미래의 연구 방향
구체화 된 AI 연구의 미래를 위해 몇 가지 방향이 요약되어 있습니다. 여기에는 대규모 인식 인식-행동 (PCB) 모델, 물리 지능 및 형태 학적 지능의 개발이 포함됩니다. 이러한 관점의 중심은 일반 에이전트 프레임 워크이며,이 프레임 워크는 Bcent로 알려져 있으며 인식,인지 및 행동 역학을 통합합니다.
AI가 지능형 시스템의 다음 단계를 대표하는 이유
구체화 된 AI는 AI 연구에서 패러다임 전환을 나타내며, 이는 실제로 지능적인 시스템의 개발을위한 물리적 구체 예와 상호 작용의 중요성을 강조한다. AI를 물리적 시스템에 통합하고 환경과 직접 상호 작용함으로써 구체화 된 AI는 로봇 공학, 의료, 생산 및 농업과 같은 영역의 응용 분야에 새로운 지평을 열어줍니다.
현재 AI 연구는 데이터에 의해 크게 주도되며, 딥 러닝의 혁신적인 혁신은 데이터를 쉽게 이용할 수 있거나 생성 될 수있는 응용 분야에서 수행되었습니다. 유럽, 특히 독일에서는 기술과 로봇 공학에 대한 사회적 성공이 강한 독일에서는 기계의 AI 애플리케이션에 집중하는 것이 점점 더 중요 해지고 있습니다.
구체화 된 AI 영역에 대한 연구는 분리되지 않은 지능에 대한 전체적인 이해를 향한 패러다임 전환이 필요하지만 환경과의 다양한 다중 모드 상호 작용으로 나타납니다. 구체화 된 지능에 대한 이러한 비전은 실제로 적응할 수 있고 역동적 인 환경에서 번성 할 수있는 AI 시스템을 개발하는 데 열쇠가 될 수 있습니다.
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