Opublikowano: 17 maja 2025 / Aktualizacja od: 17 maja 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Efektowana sztuczna inteligencja (ucieleśniona AI) - Obraz: xpert.digital
Efektowana AI w Focus: The Future of Human-Technology Interaction
Nowe wymiary AI: od modeli abstrakcyjnych po prawdziwe aplikacje
Wcielona sztuczna inteligencja, znana również jako ucieleśniona AI, stanowi innowacyjne podejście w badaniach AI, w których inteligencja nie istnieje w izolacji w przestrzeni cyfrowej, ale jest tworzona przez integrację z systemami fizycznymi i aktywną interakcję ze światem rzeczywistym. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów AI, które działają w abstrakcyjnych, wirtualnych środowiskach, wcielone systemy AI są w stanie dostrzec, rozumieć i wchodzić w interakcje. Niniejszy raport zawiera kompleksowy przegląd zasad, zastosowań i przyszłych perspektyw wcielonej sztucznej inteligencji.
Nadaje się do:
Podstawowa koncepcja wcielonej AI
Wcielona sztuczna inteligencja odnosi się do systemów AI, które są wbudowane w obiekty fizyczne, takie jak roboty i mogą w znaczący sposób oddziaływać z otoczeniem. W przeciwieństwie do czysto cyfrowej sztucznej inteligencji, która głównie produkuje cyfrowe artefakty lub zalecenia dotyczące podejmowania decyzji, ucieleśniona AI ma na celu kontrolowanie zachowania systemów fizycznych.
Koncepcja ucieleśnionej AI obejmuje wszystkie aspekty interakcji i uczenia się w środowisku: od postrzegania i zrozumienia do myślenia i planowania do wykonania. Ten holistyczny pogląd różni się zasadniczo od klasycznego obliczenizmu, który postrzega procesy mentalne jako czyste operacje arytmetyczne i postrzega mózg jako komputer.
Wcielona sztuczna inteligencja używa czujników do przechwytywania otoczenia jest uczenie się i elastyczne, a dzięki swoim umiejętnościom motorycznym lub reaktywnym przekształca procesy percepcji w procesach działania. Ma kontekstowe zrozumienie i może również wykonywać złożone interakcje w środowiskach dynamicznych.
Podstawy teoretyczne i tło filozoficzne
Teoretyczne podstawy wcielonej AI są głęboko zakotwiczone w filozofii i naukach poznawczych. Hipoteza wcielenia, którą Linda Smith przedstawiła w 2005 r., Stwierdza, że na myślenie i uczenie się wpływają ciągłe interakcje między ciałem a okolicą. Pomysł ten sięga wcześniejszych filozoficznych koncepcji filozofów Maurice Merleau-Ponty, który podkreślił główną rolę percepcji i ciała w zrozumieniu.
Wcielone poznanie (wcielone poznanie) reprezentuje grupę teorii, które badają, w jaki sposób poznanie jest kształtowane przez stan fizyczny i zdolności organizmu. Te wcielone czynniki obejmują układ motoryczny, system percepcji, fizyczne interakcje ze środowiskiem i założenia dotyczące świata, które kształtują funkcjonalną strukturę mózgu i organizmu. Teza ucieleśnionego poznania kwestionuje inne teorie, takie jak poznawanie, komputeryzm i dualizm kartezjański.
Wcielona sztuczna inteligencja opiera się na tych pojęciach i sugeruje, że prawdziwą sztuczną inteligencję ogólną (AGI) można osiągnąć poprzez kontrolowanie fizycznego wcielenia i interakcji ze środowiskiem symulowanym i fizycznym.
Składniki technologiczne i funkcjonalność
Rozwój wcielonych systemów AI wymaga integracji różnych elementów i metodologii technologicznych:
Postrzeganie i czujniki
Wcielone systemy AI wykorzystują różne czujniki do postrzegania swojego otoczenia, podobnie jak klasyczne pięć zmysłów u ludzi. Czujniki te mogą obejmować kamery (do zrozumienia wizualnego), mikrofony (do nagrywania dźwięku), czujniki dotykowe (dla dotyku i ciśnienia), a także czujniki przyspieszenia i orientacji.
Przetwarzanie poznawcze
Architektura poznawcza wcielonej AI obejmuje cztery podstawowe elementy: postrzeganie, działanie, pamięć i uczenie się. Komponenty te współpracują, aby umożliwić agentowi, zrozumieć ich otoczenie i odpowiednio reagować. Współczesne zmiany w tym obszarze obejmują multimodalne duże modele (MLLM), które oferują zaawansowane umiejętności postrzegania, interakcji i planowania.
Aktorzy i interakcja fizyczna
W przeciwieństwie do obserwacji pasywnych, wcielone agenci AI mają wpływ na swoje otoczenie i uczą się z reakcji. Wymaga to siłowników - komponentów, które mogą wykonywać działania fizyczne, takie jak ramiona robota, koła lub inne systemy mechaniczne.
Mechanizmy uczenia się i adaptacji
Wcielone systemy AI uczą się poprzez bezpośrednie badanie swojego otoczenia, podobnie jak ludzie i zwierzęta uczą się poprzez eksplorację i interakcję. Obejmuje to różne metodologie uczenia się, takie jak uczenie się wzmocnienia, w których agent uczy się poprzez eksperymenty i błędy, a także monitorowane i nie do pokonania uczenia się.
Nadaje się do:
Obszary zastosowania i przykłady
Wcielona sztuczna inteligencja jest używana w wielu obszarach:
Robotyka i systemy autonomiczne
Od pojazdów autonomicznych po drony i roboty przemysłowe - wcielony KI umożliwia tym systemom postrzeganie, nawigację i interakcję z nim. Prostym przykładem jest robot próżniowy Roomba, który wykorzystuje czujniki do poruszania się w środowisku fizycznym, rozpoznawania przeszkód i nauki projektu wnętrz.
Automatyzacja produkcji
W produkcji wcielona AI może kontrolować komórki robotów, które wykonują złożone zadania, takie jak szlifowanie części o pożądanej jakości powierzchni. AI monitoruje stan komórek za pomocą czujników i generuje instrukcje dla robota.
Opieka zdrowotna i opieka
W sektorze zdrowia ucieleśniona AI obiecuje rewolucyjną zmianę, oferując rozwiązania, które poprawiają precyzję, wydajność i personalizację. Zastosowania obejmują interwencje kliniczne, od codziennej opieki i akompaniamentu, po rehabilitację po interwencji.
Rolnictwo
W rolnictwie rozwijane są inteligentne roboty, które mogą opanować cały rosnący kwiat. Na przykład zespół badawczy z Fudan University opracował wielofunkcyjny robot, który przejmuje całą uprawę pomidorów, w tym zapylanie, czyszczenie liści, przerzedzenie owoców i zbiór. Ta maszyna „myślenia” może symulować percepcję ludzką, podejmowanie decyzji i zadanie.
Obecne badania i rozwój
Multimodalne modele dużych języków (MLLMS)
Obiecującym rozwojem wcielonych badań AI jest integracja multimodalnych modeli dużych głosów (MLLM). Modele te przetwarzają i integrują dane z kilku źródeł, takich jak tekst, obrazy i audio, co umożliwia kompleksowe podejmowanie decyzji. Wykazują niezwykłą wszechstronność, umiejętności i uogólnienie w złożonych środowiskach w porównaniu z tradycyjnymi podejściami do uczenia się wzmocnienia.
Znaki porównawcze i platformy oceny
Opracowano różne punkty odniesienia w celu oceny wydajności wcielonej AI. Na przykład EarfodiedBench jest kompleksowym punktem odniesienia, który został opracowany w celu oceny MLLM jako wcielonych czynników. Oferuje szczegółową ocenę agentów opartych na MLLM dla obu zadań na wysokim i niskim poziomie oraz z sześcioma umiejętnościami krytycznymi.
Kolejnym przykładem jest Emieliedeval, kompleksowy i interaktywny punkt odniesienia oceny dla MLLMS z wcielonymi zadaniami. Zawiera 328 różnych zadań w 125 różnych scenach 3D, które zostały starannie wybrane i adnotowane.
Transmisja sim-real
Ważnym wyzwaniem w ucieczkowych badaniach AI jest przeniesienie umiejętności nabytych w symulacjach do rzeczywistych środowisk. Ta transmisja SIM-REAL jest aktywnym obszarem badawczym, którego celem jest zmniejszenie luki między środowiskami symulowanymi i rzeczywistymi.
Przyszłość ucieleśnionej inteligencji: innowacje i odpowiedzialność
Techniczne i praktyczne przeszkody
Chociaż rozwój wcielonej sztucznej inteligencji poczynił ogromne postępy, nadal istnieją znaczne wyzwania. Obejmuje to ograniczenia sprzętowe, modelowanie modelowania, fizyczne zrozumienie świata i integrację multimodalną. Sformułowanie nowego rodzaju teorii uczenia się sztucznej inteligencji i innowacji zaawansowanego sprzętu są krytyczne dla rozwoju solidnych i niezawodnych systemów wywiadu.
Względy etyczne
Rozwój wcielonej sztucznej inteligencji rodzi także pytania etyczne, szczególnie w odniesieniu do bezpieczeństwa, prywatności i możliwych skutków społecznych. Ważne jest odpowiedzialne opracowanie i wykorzystanie tych technologii w celu zminimalizowania potencjalnych negatywnych konsekwencji.
Przyszłe kierunki badań
Kilka kierunków jest nakreślonych na przyszłość wcielonych badań AI. Obejmują one rozwój modeli poznania dużej percepcji (PCB), inteligencji fizycznej i inteligencji morfologicznej. Centralnym dla tych perspektyw jest ramy ogólne agenta, znane jako BCent i integruje percepcję, dynamikę poznawczą i behawioralną.
Dlaczego AI reprezentuje kolejny etap inteligentnych systemów
Wcielona AI reprezentuje zmianę paradygmatu w badaniach AI, która podkreśla znaczenie fizycznego wcielenia i interakcji dla rozwoju naprawdę inteligentnych systemów. Integrując sztuczną inteligencję z systemami fizycznymi i umożliwiając bezpośrednią interakcję z środowiskiem, ucieleśniona sztuczna inteligencja otwiera nowe horyzonty do zastosowań w obszarach takich jak robotyka, opieka zdrowotna, produkcja i rolnictwo.
Obecne badania AI są mocno napędzane danymi, a rewolucyjne przełom głębokiego uczenia się przeprowadzono w obszarach zastosowania, w których dane są łatwe do uzyskania lub można je wygenerować. W Europie, a zwłaszcza w Niemczech, gdzie sukces społeczny jest silny w zakresie technologii i robotyki, coraz ważniejsze jest skupienie się na aplikacjach AI dla maszyn.
Badania w obszarze wcielonej AI wymagają przejścia paradygmatu w kierunku całościowego zrozumienia inteligencji, które nie istnieje izolowane, ale przejawiają się przez różnorodną, multimodalną interakcję z środowiskiem. Ta wizja wcielonej inteligencji może być kluczem do opracowania systemów AI, które są naprawdę dostosowalne i mogą się rozwijać w środowiskach dynamicznych.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
