Publicat pe: 17 mai 2025 / Actualizat pe: 17 mai 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Inteligență artificială întrupată (IA) – Imagine: Xpert.Digital
IA întrupată în centrul atenției: Viitorul interacțiunii om-tehnologie
Noi dimensiuni ale IA: De la modele abstracte la aplicații din lumea reală
Inteligența artificială întrupată, cunoscută și sub denumirea de IA întrupată, reprezintă o abordare inovatoare în cercetarea IA, în care inteligența nu există izolat în domeniul digital, ci apare prin integrarea în sisteme fizice și interacțiunea activă cu lumea reală. Spre deosebire de sistemele tradiționale de IA care operează în medii virtuale abstracte, sistemele de IA întrupată sunt capabile să perceapă, să înțeleagă și să interacționeze cu mediul înconjurător. Acest raport oferă o imagine de ansamblu cuprinzătoare a principiilor, aplicațiilor și perspectivelor de viitor ale IA întrupată.
Legat de asta:
Conceptul de bază al IA întrupată
Inteligența artificială întrupată se referă la sistemele de inteligență artificială integrate în obiecte fizice, cum ar fi roboții, care pot interacționa cu mediul lor în moduri semnificative. Spre deosebire de inteligența artificială pur digitală, care produce în principal artefacte digitale sau recomandări decizionale, inteligența artificială întrupată este concepută pentru a controla comportamentul sistemelor fizice.
Conceptul de IA întrupată cuprinde toate aspectele interacțiunii și învățării într-un mediu: de la percepție și înțelegere la gândire, planificare și execuție. Această abordare holistică diferă fundamental de computaționalismul clasic, care privește procesele mentale ca simple calcule și consideră creierul un computer.
O inteligență artificială întrupată folosește senzori pentru a percepe mediul înconjurător, este capabilă de învățare și adaptare și traduce procesele perceptive în procese acționale folosindu-și abilitățile motorii sau reactive. Posedă înțelegere contextuală și poate executa interacțiuni complexe chiar și în medii dinamice.
Fundamente teoretice și context filosofic
Fundamentele teoretice ale IA întrupată sunt adânc înrădăcinate în filosofie și științe cognitive. Ipoteza întrupării, introdusă de Linda Smith în 2005, afirmă că gândirea și învățarea sunt influențate de interacțiunile constante dintre corp și mediu. Această idee își are originea în conceptele filosofice anterioare ale filosofului Maurice Merleau-Ponty, care a subliniat rolul central al percepției și al corpului în înțelegere.
Cogniția întrupată reprezintă un grup de teorii care investighează modul în care cogniția este modelată de starea fizică și abilitățile organismului. Acești factori întrupați includ sistemul motor, sistemul perceptiv, interacțiunile fizice cu mediul și convingerile despre lume, care modelează structura funcțională a creierului și corpului organismului. Teza cogniției întrupate contestă alte teorii, cum ar fi cognitivismul, computaționalismul și dualismul cartezian.
IA întrupată se bazează pe aceste concepte și propune ca o adevărată inteligență artificială generală (AGI) să poată fi atinsă prin controlul întrupărilor fizice și interacțiunea cu medii simulate și fizice.
Componente tehnologice și funcționalitate
Dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială întruchipată necesită integrarea diverselor componente și metodologii tehnologice:
Percepția și percepția senzorială
Sistemele de inteligență artificială întrupate utilizează diverși senzori pentru a percepe mediul înconjurător, similar celor cinci simțuri clasice la oameni. Acești senzori pot include camere (pentru înțelegerea vizuală), microfoane (pentru captura audio), senzori tactili (pentru atingere și presiune), precum și accelerometre și senzori de orientare.
Prelucrarea cognitivă
Arhitectura cognitivă a unei IA întruchipate cuprinde patru componente esențiale: percepția, acțiunea, memoria și învățarea. Aceste componente lucrează împreună pentru a permite agentului să înțeleagă mediul său și să reacționeze în mod corespunzător. Dezvoltările moderne în acest domeniu includ modele multimodale la scară largă (MLLM), care oferă capacități avansate de percepție, interacțiune și planificare.
Actuatoare și interacțiune fizică
Spre deosebire de observarea pasivă, agenții IA întrupați interacționează cu mediul lor și învață din răspunsuri. Acest lucru necesită actuatoare – componente care pot efectua acțiuni fizice, cum ar fi brațele robotice, roțile sau alte sisteme mecanice.
Mecanisme de învățare și adaptare
Sistemele de inteligență artificială întrupate învață prin interacțiune directă cu mediul lor, la fel cum oamenii și animalele învață prin explorare și interacțiune. Aceasta cuprinde diverse metodologii de învățare, cum ar fi învățarea prin consolidare, în care agentul învață prin încercări și erori, precum și învățarea supravegheată și nesupravegheată.
Legat de asta:
Domenii de aplicare și exemple
IA întrupată este utilizată în numeroase domenii:
Robotică și sisteme autonome
De la vehicule autonome la drone și roboți industriali, inteligența artificială încorporată permite acestor sisteme să perceapă, să navigheze și să interacționeze cu mediul lor. Un exemplu simplu este aspiratorul robot Roomba, care folosește senzori pentru a naviga în împrejurimile sale fizice, a detecta obstacolele și a învăța aspectul camerei.
Automatizarea producției
În industria prelucrătoare, inteligența artificială întrupată poate controla celule robotice care îndeplinesc sarcini complexe, cum ar fi șlefuirea pieselor până la finisajul dorit al suprafeței. Inteligența artificială monitorizează starea celulei folosind senzori și generează instrucțiuni pentru robot.
Asistență medicală și asistență medicală
În sectorul medical, inteligența artificială întrupată promite schimbări revoluționare, oferind soluții care îmbunătățesc precizia, eficiența și personalizarea. Aplicațiile variază de la proceduri clinice și îngrijire și asistență zilnică până la reabilitare post-intervențională.
agricultură
În agricultură, se dezvoltă roboți inteligenți care pot gestiona întregul proces de cultivare. De exemplu, o echipă de cercetare de la Universitatea Fudan a dezvoltat un robot multifuncțional care se ocupă de întregul proces de cultivare a roșiilor, inclusiv polenizarea, curățarea frunzelor, rărirea fructelor și recoltarea. Această mașină „gânditoare” poate simula percepția umană, luarea deciziilor și executarea sarcinilor.
Cercetări și evoluții actuale
Modele lingvistice mari multimodale (MLLM)
O dezvoltare promițătoare în cercetarea inteligenței artificiale întruchipate este integrarea modelelor multimodale de limbaj larg (MLLM). Aceste modele procesează și integrează date din surse multiple, cum ar fi text, imagini și audio, permițând luarea unor decizii cuprinzătoare. Ele demonstrează o versatilitate, agilitate și generalizabilitate remarcabile în medii complexe în comparație cu abordările tradiționale de învățare prin consolidare.
Repere și platforme de evaluare
Au fost dezvoltate mai multe criterii de referință pentru a evalua performanța IA întrupată. EmbodiedBench, de exemplu, este un criteriu de referință cuprinzător conceput pentru a evalua MLLM-urile ca agenți întrupați. Acesta oferă o evaluare detaliată a agenților bazați pe MLLM atât la sarcini de nivel înalt, cât și la cele de nivel scăzut, precum și pentru șase capabilități critice ale agenților.
Un alt exemplu este EmbodiedEval, un benchmark de evaluare cuprinzător și interactiv pentru MLLM-uri cu sarcini încorporate. Acesta include 328 de sarcini diferite în cadrul a 125 de scene 3D diferite, care au fost atent selectate și adnotate.
Transfer de la simulare la realitate
O provocare cheie în cercetarea inteligenței artificiale întruchipate este transferul abilităților dobândite în simulări în medii reale. Acest transfer de la simulare la realitate este o arie de cercetare activă care își propune să reducă decalajul dintre mediile simulate și cele reale.
Viitorul inteligenței întruchipate: Inovație și responsabilitate
Obstacole tehnice și practice
Deși dezvoltarea inteligenței artificiale întruchipate a făcut progrese mari, rămân provocări semnificative. Acestea includ limitările hardware, generalizarea modelelor, înțelegerea lumii fizice și integrarea multimodală. Formularea unei noi teorii a învățării inteligenței artificiale și inovarea hardware-ului avansat sunt esențiale pentru dezvoltarea unor sisteme de inteligență artificială robuste și fiabile.
Considerații etice
Dezvoltarea inteligenței artificiale întruchipate ridică, de asemenea, întrebări etice, în special în ceea ce privește securitatea, confidențialitatea și potențialele impacturi sociale. Este crucial să se dezvolte și să se implementeze aceste tehnologii în mod responsabil pentru a minimiza potențialele consecințe negative.
Direcții viitoare de cercetare
Sunt conturate mai multe direcții pentru viitorul cercetării în domeniul inteligenței artificiale întruchipate. Acestea includ dezvoltarea unor modele ample de percepție-cogniție-comportament (PCB), inteligență fizică și inteligență morfologică. Central pentru aceste perspective este cadrul general al agenților, cunoscut sub numele de Bcent, care integrează percepția, cogniția și dinamica comportamentală.
De ce IA reprezintă următoarea etapă a sistemelor inteligente
IA întrupată reprezintă o schimbare de paradigmă în cercetarea IA, subliniind importanța întrupării fizice și a interacțiunii pentru dezvoltarea unor sisteme cu adevărat inteligente. Prin integrarea IA în sistemele fizice și permiterea interacțiunii directe cu mediul, IA întrupată deschide noi orizonturi pentru aplicații în domenii precum robotica, asistența medicală, producția și agricultura.
Cercetarea actuală în domeniul inteligenței artificiale se bazează în mare măsură pe date, iar descoperirea revoluționară a învățării profunde a avut loc în domenii de aplicare în care datele sunt ușor disponibile sau pot fi generate. În Europa, și în special în Germania, unde succesul societal se bazează în mare măsură pe tehnologie și robotică, concentrarea pe aplicațiile inteligenței artificiale pentru mașini devine din ce în ce mai importantă.
Cercetarea în domeniul inteligenței artificiale întruchipate necesită o schimbare de paradigmă către o înțelegere holistică a inteligenței care nu există izolat, ci se manifestă printr-o interacțiune diversă, multimodală cu mediul. Această viziune asupra inteligenței întruchipate ar putea fi cheia dezvoltării unor sisteme de inteligență artificială cu adevărat adaptabile și care pot prospera în medii dinamice.
Legat de asta:
Partenerul dumneavoastră global de marketing și dezvoltare a afacerilor
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.
