Geïntegreerde kunstmatige intelligentie (AI) – Afbeelding: Xpert.Digital
Introductie van AI in het menselijk lichaam: de toekomst van de interactie tussen mens en technologie
Nieuwe dimensies van AI: van abstracte modellen tot toepassingen in de praktijk
Geïntegreerde kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als belichaamde AI, vertegenwoordigt een innovatieve benadering in AI-onderzoek waarbij intelligentie niet geïsoleerd in de digitale wereld bestaat, maar juist ontstaat door integratie in fysieke systemen en actieve interactie met de echte wereld. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die in abstracte, virtuele omgevingen opereren, zijn belichaamde AI-systemen in staat hun omgeving waar te nemen, te begrijpen en ermee te interageren. Dit rapport biedt een uitgebreid overzicht van de principes, toepassingen en toekomstperspectieven van belichaamde AI.
Geschikt hiervoor:
Basisconcept van belichaamde AI
Geïntegreerde kunstmatige intelligentie verwijst naar AI-systemen die zijn ingebed in fysieke objecten, zoals robots, en die op zinvolle wijze met hun omgeving kunnen interageren. In tegenstelling tot puur digitale AI, die voornamelijk digitale artefacten of beslissingsaanbevelingen produceert, is geïntegreerde AI ontworpen om het gedrag van fysieke systemen te besturen.
Het concept van belichaamde AI omvat alle aspecten van interactie en leren binnen een omgeving: van waarneming en begrip tot denken, plannen en uitvoeren. Deze holistische benadering verschilt fundamenteel van het klassieke computationalisme, dat mentale processen als louter berekeningen beschouwt en de hersenen als een computer ziet.
Een belichaamde AI gebruikt sensoren om zijn omgeving waar te nemen, is in staat tot leren en aanpassen, en vertaalt perceptuele processen in actieprocessen met behulp van zijn motorische of reactieve vermogens. Het beschikt over contextueel begrip en kan complexe interacties uitvoeren, zelfs in dynamische omgevingen.
Theoretische grondslagen en filosofische achtergrond
De theoretische grondslagen van belichaamde AI zijn diep geworteld in de filosofie en de cognitieve wetenschap. De belichamingshypothese, geïntroduceerd door Linda Smith in 2005, stelt dat denken en leren worden beïnvloed door constante interacties tussen het lichaam en de omgeving. Dit idee gaat terug op eerdere filosofische concepten van de filosoof Maurice Merleau-Ponty, die de centrale rol van waarneming en het lichaam in het begrijpen benadrukte.
Belichaamde cognitie is een verzameling theorieën die onderzoeken hoe cognitie wordt gevormd door de fysieke toestand en vaardigheden van een organisme. Deze belichaamde factoren omvatten het motorische systeem, het perceptuele systeem, fysieke interacties met de omgeving en overtuigingen over de wereld, die de functionele structuur van de hersenen en het lichaam van het organisme vormgeven. De these van belichaamde cognitie daagt andere theorieën uit, zoals cognitivisme, computationalisme en cartesiaans dualisme.
Embodied AI bouwt voort op deze concepten en stelt dat echte algemene kunstmatige intelligentie (AGI) kan worden bereikt door fysieke objecten te besturen en te interageren met gesimuleerde en fysieke omgevingen.
Technologische componenten en functionaliteit
De ontwikkeling van belichaamde AI-systemen vereist de integratie van diverse technologische componenten en methodologieën:
Waarneming en zintuiglijke waarneming
Geïntegreerde AI-systemen gebruiken diverse sensoren om hun omgeving waar te nemen, vergelijkbaar met de vijf klassieke zintuigen van de mens. Deze sensoren kunnen bestaan uit camera's (voor visuele waarneming), microfoons (voor geluidsopname), tactiele sensoren (voor aanraking en druk), evenals versnellingsmeters en oriëntatiesensoren.
Cognitieve verwerking
De cognitieve architectuur van een belichaamde AI bestaat uit vier essentiële componenten: perceptie, actie, geheugen en leren. Deze componenten werken samen om de agent in staat te stellen zijn omgeving te begrijpen en er adequaat op te reageren. Moderne ontwikkelingen op dit gebied omvatten multimodale grootschalige modellen (MLLM's), die geavanceerde mogelijkheden bieden voor perceptie, interactie en planning.
Actuatoren en fysieke interactie
In tegenstelling tot passieve observatie, interageren belichaamde AI-agenten met hun omgeving en leren ze van de reacties. Dit vereist actuatoren – componenten die fysieke handelingen kunnen uitvoeren, zoals robotarmen, wielen of andere mechanische systemen.
Leer- en aanpassingsmechanismen
Geïntegreerde AI-systemen leren door directe interactie met hun omgeving, net zoals mensen en dieren leren door exploratie en interactie. Dit omvat verschillende leermethoden, zoals reinforcement learning, waarbij de agent leert door vallen en opstaan, evenals supervised en unsupervised learning.
Geschikt hiervoor:
Toepassingsgebieden en voorbeelden
Geïntegreerde AI wordt op tal van gebieden gebruikt:
Robotica en autonome systemen
Van zelfrijdende voertuigen tot drones en industriële robots: geïntegreerde AI stelt deze systemen in staat hun omgeving waar te nemen, erin te navigeren en ermee te interageren. Een eenvoudig voorbeeld is de Roomba robotstofzuiger, die sensoren gebruikt om in zijn fysieke omgeving te navigeren, obstakels te detecteren en de indeling van de kamer te leren kennen.
Productieautomatisering
In de maakindustrie kan Embodied AI robotcellen aansturen die complexe taken uitvoeren, zoals het slijpen van onderdelen tot de gewenste oppervlakteafwerking. De AI bewaakt de toestand van de cel met behulp van sensoren en genereert instructies voor de robot.
Gezondheidszorg en verpleging
In de gezondheidszorg belooft belichaamde AI een revolutionaire verandering door oplossingen te bieden die de precisie, efficiëntie en personalisatie verbeteren. Toepassingen variëren van klinische procedures en dagelijkse zorg en ondersteuning tot revalidatie na interventies.
landbouw
In de landbouw worden intelligente robots ontwikkeld die het hele teeltproces kunnen beheren. Zo heeft een onderzoeksteam van de Fudan Universiteit een multifunctionele robot ontwikkeld die het volledige tomatenteeltproces uitvoert, inclusief bestuiving, bladreiniging, vruchtuitdunning en oogsten. Deze 'denkende' machine kan menselijke waarneming, besluitvorming en taakuitvoering simuleren.
Huidige onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten
Multimodale grote taalmodellen (MLLM's)
Een veelbelovende ontwikkeling in onderzoek naar belichaamde AI is de integratie van multimodale, grootschalige taalmodellen (MLLM's). Deze modellen verwerken en integreren gegevens uit meerdere bronnen, zoals tekst, afbeeldingen en audio, waardoor uitgebreide besluitvorming mogelijk wordt. Ze tonen een opmerkelijke veelzijdigheid, wendbaarheid en generaliseerbaarheid in complexe omgevingen in vergelijking met traditionele methoden voor versterkingsleren.
Benchmarks en evaluatieplatforms
Er zijn verschillende benchmarks ontwikkeld om de prestaties van belichaamde AI te beoordelen. EmbodiedBench is bijvoorbeeld een uitgebreide benchmark die is ontworpen om MLLM's als belichaamde agenten te evalueren. Het biedt een gedetailleerde evaluatie van op MLLM gebaseerde agenten voor zowel taken op hoog als laag niveau, en voor zes cruciale agentmogelijkheden.
Een ander voorbeeld is EmbodiedEval, een uitgebreide en interactieve evaluatiebenchmark voor MLLM's met belichaamde taken. Het omvat 328 verschillende taken in 125 verschillende 3D-scènes, die zorgvuldig zijn geselecteerd en geannoteerd.
Simulatie-naar-echte overdracht
Een belangrijke uitdaging in het onderzoek naar belichaamde AI is het overdragen van vaardigheden die in simulaties zijn opgedaan naar de echte wereld. Deze overdracht van simulatie naar realiteit is een actief onderzoeksgebied dat tot doel heeft de kloof tussen gesimuleerde en reële omgevingen te overbruggen.
De toekomst van belichaamde intelligentie: innovatie en verantwoordelijkheid
Technische en praktische obstakels
Hoewel de ontwikkeling van belichaamde AI grote vooruitgang heeft geboekt, blijven er aanzienlijke uitdagingen bestaan. Deze omvatten hardwarebeperkingen, modelgeneralisatie, begrip van de fysieke wereld en multimodale integratie. Het formuleren van een nieuwe AI-leertheorie en het innoveren van geavanceerde hardware zijn cruciaal voor de ontwikkeling van robuuste en betrouwbare systemen voor belichaamde intelligentie.
Ethische overwegingen
De ontwikkeling van belichaamde AI roept ook ethische vragen op, met name op het gebied van veiligheid, privacy en mogelijke maatschappelijke gevolgen. Het is cruciaal om deze technologieën op een verantwoorde manier te ontwikkelen en in te zetten om potentiële negatieve gevolgen te minimaliseren.
Toekomstige onderzoeksrichtingen
Er worden verschillende richtingen geschetst voor toekomstig onderzoek naar belichaamde AI. Deze omvatten de ontwikkeling van grote perceptie-cognitie-gedragsmodellen (PCB-modellen), fysieke intelligentie en morfologische intelligentie. Centraal in deze perspectieven staat het algemene agentraamwerk dat bekend staat als Bcent, dat perceptie, cognitie en gedragsdynamiek integreert.
Waarom AI de volgende stap is in intelligente systemen
Geïntegreerde AI vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in AI-onderzoek en benadrukt het belang van fysieke belichaming en interactie voor de ontwikkeling van werkelijk intelligente systemen. Door AI te integreren in fysieke systemen en directe interactie met de omgeving mogelijk te maken, opent geïntegreerde AI nieuwe perspectieven voor toepassingen in sectoren zoals robotica, gezondheidszorg, productie en landbouw.
Het huidige AI-onderzoek is sterk datagedreven, en de revolutionaire doorbraak van deep learning heeft plaatsgevonden in toepassingsgebieden waar data gemakkelijk beschikbaar is of gegenereerd kan worden. In Europa, en met name in Duitsland, waar maatschappelijk succes sterk afhankelijk is van technologie en robotica, wordt de focus op AI-toepassingen voor machines steeds belangrijker.
Onderzoek op het gebied van belichaamde AI vereist een paradigmaverschuiving naar een holistisch begrip van intelligentie, die niet op zichzelf staat, maar zich manifesteert door middel van diverse, multimodale interactie met de omgeving. Deze visie op belichaamde intelligentie zou de sleutel kunnen zijn tot de ontwikkeling van AI-systemen die werkelijk aanpasbaar zijn en kunnen gedijen in dynamische omgevingen.
Geschikt hiervoor:
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits
☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!
Konrad Wolfenstein
Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.
U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.
