Inteligência artificial incorporada (IA incorporada) - Imagem: xpert.digital
IA incorporada em foco: o futuro da interação Human-Technology
Novas dimensões da IA: de modelos abstratos a aplicações reais
A inteligência artificial incorporada, também conhecida como IA incorporada, representa uma abordagem inovadora na pesquisa de IA, na qual a inteligência não existe isoladamente no espaço digital, mas é criado pela integração em sistemas físicos e interação ativa com o mundo real. Ao contrário dos sistemas tradicionais de IA que operam em ambientes virtuais abstratos, os sistemas incorporados de IA são capazes de perceber, entender e interagir com ele. Este relatório oferece uma visão geral abrangente dos princípios, aplicativos e perspectivas futuras da IA incorporada.
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Conceito básico de IA incorporada
A inteligência artificial incorporada refere -se a sistemas de IA incorporados em objetos físicos, como robôs e podem interagir com o ambiente de uma maneira significativa. Em contraste com a IA puramente digital, que produz principalmente artefatos digitais ou recomendações de tomada de decisão, a IA incorporada tem como objetivo controlar o comportamento dos sistemas físicos.
O conceito de IA incorporado inclui todos os aspectos da interação e aprendizagem em um ambiente: da percepção e compreensão ao pensamento e planejamento à execução. Essa visão holística difere fundamentalmente do computacionalismo clássico, que vê processos mentais como operações aritméticas puras e vê o cérebro como um computador.
Uma IA incorporada usa sensores para capturar seus arredores é aprender e adaptável e, com suas habilidades motoras ou reativas, converte processos de percepção em processos de ação. Ele tem um entendimento contextual e também pode executar interações complexas em ambientes dinâmicos.
Fundamentos teóricos e fundo filosófico
Os fundamentos teóricos da IA incorporada estão profundamente ancorados na filosofia e na ciência cognitiva. A hipótese da modalidade, que Linda Smith apresentou em 2005, afirma que o pensamento e o aprendizado são influenciados por interações constantes entre o corpo e a área circundante. Essa idéia remonta aos conceitos filosóficos anteriores do filósofo Maurice Merleau-Ponty, que enfatizaram o papel central da percepção e do corpo para a compreensão.
A cognição incorporada (cognição incorporada) representa um grupo de teorias que examinam como a cognição é moldada pela condição física e pelas habilidades do organismo. Esses fatores incorporados incluem o sistema motor, o sistema de percepção, as interações físicas com o meio ambiente e as suposições sobre o mundo, que moldam a estrutura funcional do cérebro e do corpo do organismo. A tese de cognição incorporada desafia outras teorias como cognitivismo, informatismo e dualismo cartesiano.
A IA incorporada se baseia nesses conceitos e sugere que a verdadeira inteligência geral artificial (AGI) pode ser alcançada controlando a modalidade física e a interação com ambientes físicos e simulados.
Componentes e funcionalidade tecnológicos
O desenvolvimento de sistemas incorporados de IA requer a integração de vários componentes e metodologias tecnológicas:
Percepção e sensores
Os sistemas incorporados de IA usam vários sensores para perceber o ambiente, semelhante aos cinco sentidos clássicos em humanos. Esses sensores podem incluir câmeras (para entendimento visual), microfones (para gravação de áudio), sensores táteis (para toque e pressão), bem como sensores de aceleração e orientação.
Processamento cognitivo
A arquitetura cognitiva de uma IA incorporada compreende quatro componentes essenciais: percepção, ação, memória e aprendizado. Esses componentes trabalham juntos para permitir que o agente entenda seus arredores e para reagir adequadamente. Os desenvolvimentos modernos nessa área incluem modelos grandes multimodais (MLLMs) que oferecem habilidades avançadas de percepção, interação e planejamento.
Atores e interação física
Em contraste com a observação passiva, os agentes incorporados de IA têm um impacto no ambiente e aprendem com a reação. Isso requer atuadores - componentes que podem realizar ações físicas, como armas de robô, rodas ou outros sistemas mecânicos.
Mecanismos de aprendizado e adaptação
Os sistemas incorporados de IA aprendem através do exame direto de seus arredores, semelhante à maneira como as pessoas e os animais aprendem através da exploração e interação. Isso inclui várias metodologias de aprendizado, como a aprendizagem de reforço, na qual o agente aprende por meio de experimentos e erros, bem como aprendizado monitorado e intransponível.
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Áreas de aplicação e exemplos
A IA incorporada é usada em várias áreas:
Robótica e sistemas autônomos
De veículos autônomos a drones e robôs industriais - o KI incorporado permite que esses sistemas percebam, navegam e interajam com ele. Um exemplo simples é o robô do Roomba A aspirador de pó que usa sensores para navegar em seu ambiente físico, para reconhecer obstáculos e aprender o design de interiores.
Automação de produção
Na produção, a IA incorporada pode controlar células robôs que realizam tarefas complexas, como retirando peças com a qualidade da superfície desejada. A IA monitora a condição das células usando sensores e gera instruções para o robô.
Saúde e cuidados
No setor de saúde, a IA incorporada promete uma mudança revolucionária, oferecendo soluções que melhoram a precisão, a eficiência e a personalização. As aplicações variam de intervenções clínicas a cuidados diários e acompanhamento e reabilitação pós -intervencional.
Agricultura
Na agricultura, estão sendo desenvolvidos robôs inteligentes que podem dominar todo o crescente floral. Por exemplo, uma equipe de pesquisa da Universidade Fudan desenvolveu um robô multifuncional que assume todo o cultivo de tomate, incluindo polinização, limpeza de folhas, desbaste e colheita de frutas. Esta máquina de "pensamento" pode simular a percepção humana, a tomada de decisão e a tarefa.
Pesquisa e desenvolvimentos atuais
Modelos de linguagem grande multimodal (MLLMS)
Um desenvolvimento promissor na pesquisa de IA incorporada é a integração de grandes modelos de voz multimodais (MLLMs). Esses modelos processam e integram dados de várias fontes, como texto, imagens e áudio, que permitem a tomada de decisão abrangente. Eles mostram versatilidade notável, habilidade e capacidade de generalização em ambientes complexos em comparação com as abordagens tradicionais de aprendizado de reforço.
Benchmarks e plataformas de avaliação
Vários benchmarks foram desenvolvidos para avaliar o desempenho da IA incorporada. O EmbodiedBench, por exemplo, é um benchmark abrangente que foi desenvolvido para avaliar o MLLMS como agentes incorporados. Oferece uma avaliação detalhada de agentes baseados em MLLM para duas tarefas em nível alto e baixo e com seis habilidades críticas do agente.
Outro exemplo é o incorporado, um benchmark de avaliação abrangente e interativo para MLLMs com tarefas incorporadas. Compreende 328 tarefas diferentes em 125 cenas 3D diferentes, que foram cuidadosamente selecionadas e anotadas.
Transmissão sim-para-real
Um desafio importante na pesquisa incorporada da IA é transferir habilidades que foram adquiridas em simulações para ambientes reais. Essa transmissão SIM-para-real é uma área de pesquisa ativa que visa fechar a lacuna entre ambientes simulados e reais.
O futuro da inteligência incorporada: inovação e responsabilidade
Obstáculos técnicos e práticos
Embora o desenvolvimento da IA incorporada tenha feito um grande progresso, ainda existem desafios consideráveis. Isso inclui restrições de hardware, modelagem de modelagem, compreensão física do mundo e integração multimodal. A formulação de um novo tipo de teoria da aprendizagem de IA e a inovação do hardware avançado são críticas ao desenvolvimento de sistemas de inteligência incorporados robustos e confiáveis.
Considerações éticas
O desenvolvimento da IA incorporada também levanta questões éticas, especialmente no que diz respeito à segurança, privacidade e possíveis efeitos sociais. É importante desenvolver e usar essas tecnologias com responsabilidade, a fim de minimizar possíveis consequências negativas.
Direções futuras de pesquisa
Várias direções são descritas para o futuro da pesquisa incorporada da IA. Isso inclui o desenvolvimento de modelos de cognição-comportamento de grande percepção (PCB), inteligência física e inteligência morfológica. Central para essas perspectivas é a estrutura geral do agente, conhecida como BCENT e integra a percepção, a dinâmica cognitiva e comportamental.
Por que a IA está representando o próximo estágio de sistemas inteligentes
A IA incorporada representa uma mudança de paradigma na pesquisa de IA, que enfatiza a importância da modalidade e interação física para o desenvolvimento de sistemas realmente inteligentes. Ao integrar a IA nos sistemas físicos e permitir a interação direta com o meio ambiente, a IA incorporada abre novos horizontes para aplicações em áreas como robótica, saúde, produção e agricultura.
A pesquisa atual de IA é fortemente impulsionada pelos dados, e o avanço revolucionário do aprendizado profundo foi realizado em áreas de aplicação nas quais os dados estão facilmente disponíveis ou podem ser gerados. Na Europa e especialmente na Alemanha, onde o sucesso social é forte em tecnologia e robótica, está se tornando cada vez mais importante se concentrar nos aplicativos de IA para máquinas.
A pesquisa na área de IA incorporada requer uma mudança de paradigma em direção a uma compreensão holística da inteligência que não existe isolada, mas se manifesta por uma interação diversificada e multimodal com o meio ambiente. Essa visão de inteligência incorporada pode ser a chave para o desenvolvimento de sistemas de IA que são realmente adaptáveis e que podem prosperar em ambientes dinâmicos.
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