Воплощенный искусственный интеллект (воплощенный AI) - изображение: xpert.digital
Воплощенный ИИ в фокусе: будущее взаимодействия с человеческим технологиями
Новые измерения ИИ: от абстрактных моделей до реальных приложений
Воплощенный искусственный интеллект, также известный как воплощенный ИИ, представляет собой инновационный подход в исследованиях искусственного интеллекта, в котором интеллект не существует в изоляции в цифровом пространстве, но создается интеграцией в физические системы и активное взаимодействие с реальным миром. В отличие от традиционных систем ИИ, которые работают в абстрактных виртуальных средах, воплощенные системы ИИ способны воспринимать, понимать и взаимодействовать с ним. В этом отчете предлагается всесторонний обзор принципов, приложений и будущих перспектив воплощенного ИИ.
Подходит для:
Основная концепция воплощенного ИИ
Воплощенный искусственный интеллект относится к системам ИИ, которые встроены в физические объекты, такие как роботы и могут значительно взаимодействовать со своим окружением. В отличие от чисто цифрового искусственного интеллекта, который в основном дает цифровые артефакты или рекомендации по принятию решений, воплощенный ИИ направлен на контроль над поведением физических систем.
Концепция воплощенного ИИ включает в себя все аспекты взаимодействия и обучения в среде: от восприятия и понимания до мышления и планирования до исполнения. Этот целостный взгляд принципиально отличается от классического вычислительного процесса, который рассматривает умственные процессы как чистые арифметические операции и рассматривает мозг как компьютер.
Воплощенный ИИ использует датчики для захвата их окружения, это обучение и адаптируемое, и, с их моторными или реактивными навыками, преобразует процессы восприятия в процессах действий. Он имеет контекстное понимание и может также выполнять сложные взаимодействия в динамических средах.
Теоретические основы и философский фон
Теоретические основы воплощенного ИИ глубоко закреплены на философии и когнитивной науке. Гипотеза воплощения, которую Линда Смит представила в 2005 году, гласит, что на мышление и обучение влияют постоянные взаимодействия между телом и окружающей средой. Эта идея восходит к более ранним философским концепциям философа Мориса Мерло-Понти, который подчеркнул центральную роль восприятия и тела для понимания.
Воплощенное познание (воплощенное познание) представляет собой группу теорий, в которой изучается, как познание формируется физическим состоянием и способностями организма. Эти воплощенные факторы включают моторную систему, систему восприятия, физические взаимодействия с окружающей средой и предположения о мире, которые формируют функциональную структуру мозга и тело организма. Тезис о воплощенном познании ставит под сомнение другие теории, такие как когнитивизм, компьютерство и декартовый дуализм.
Воплощенный ИИ опирается на эти концепции и предполагает, что истинный искусственный общий интеллект (AGI) может быть достигнут путем контроля физического воплощения и взаимодействия с моделируемой и физической средой.
Технологические компоненты и функциональность
Разработка воплощенных систем ИИ требует интеграции различных технологических компонентов и методологий:
Восприятие и датчики
Воплощенные системы ИИ используют различные датчики, чтобы воспринимать их окружение, аналогичные классическим пяти чувствам людей. Эти датчики могут включать камеры (для визуального понимания), микрофоны (для записи аудио), тактильные датчики (для прикосновения и давления), а также датчики ускорения и ориентации.
Когнитивная обработка
Когнитивная архитектура воплощенного ИИ содержит четыре основных компонента: восприятие, действие, память и обучение. Эти компоненты работают вместе, чтобы позволить агенту, понять их окружение и отреагировать надлежащим образом. Современные разработки в этой области включают мультимодальные крупные модели (MLLM), которые предлагают расширенное восприятие, взаимодействие и навыки планирования.
Актеры и физическое взаимодействие
В отличие от пассивного наблюдения, воплощенные агенты ИИ оказывают влияние на свое окружение и учатся на реакции. Это требует приводов - компонентов, которые могут осуществлять физические действия, такие как руки робота, колеса или другие механические системы.
Механизмы обучения и адаптации
Воплощенные системы ИИ учатся посредством прямого изучения их окружения, аналогично тому, как люди и животные учатся посредством разведки и взаимодействия. Это включает в себя различные методологии обучения, такие как обучение подкреплению, в которых агент учится посредством экспериментов и ошибок, а также контролируемого и непреодолимого обучения.
Подходит для:
Области применения и примеров
Воплощенный ИИ используется во многих областях:
Робототехника и автономные системы
От автономных транспортных средств до беспилотников и промышленных роботов - воплощенный KI позволяет этим системам воспринимать, ориентироваться и взаимодействовать с ним. Простым примером является робот для пылесоса Roomba, который использует датчики для навигации по ее физической среде, для распознавания препятствий и изучения дизайна интерьера.
Автоматизация производства
В производстве воплощенный ИИ может контролировать робот -клетки, которые выполняют сложные задачи, такие как шлифовальные детали с желаемым качеством поверхности. ИИ контролирует состояние ячеек с использованием датчиков и генерирует инструкции для робота.
Здравоохранение и уход
В секторе здравоохранения воплощенный ИИ обещает революционные изменения, предлагая решения, которые повышают точность, эффективность и персонализацию. Приложения варьируются от клинических вмешательств до ежедневного ухода и сопровождения до послеродовой реабилитации.
сельское хозяйство
В сельском хозяйстве разрабатываются интеллектуальные роботы, которые могут освоить весь растущий цветочный. Например, исследовательская группа из Университета Фудана разработала многофункциональный робот, который захватывает все выращивание томата, включая опыление, очистку листьев, истончение фруктов и сборы. Эта «мыслительная» машина может имитировать человеческое восприятие, принятие решений и задачу.
Текущие исследования и разработки
Мультимодальные крупные языковые модели (MLLMS)
Многообещающим развитием в исследовании воплощенного ИИ является интеграция мультимодальных больших голосовых моделей (MLLMS). Эти модели обрабатывают и интегрируют данные из нескольких источников, таких как текст, изображения и аудио, что обеспечивает комплексное принятие решений. Они демонстрируют замечательную универсальность, навыки и обобщения в сложных условиях по сравнению с традиционными подходами к обучению подкрепления.
Тесты и платформы оценки
Различные показатели были разработаны для оценки эффективности воплощенного ИИ. Например, Embodiedbench является комплексным эталоном, который был разработан для оценки MLLM в качестве воплощенных агентов. Он предлагает подробную оценку агентов на основе MLLM для обоих задач на высоком и низком уровне, так и с шестью навыками критического агента.
Другим примером является воплощение, всеобъемлющий и интерактивный эталон оценки для MLLM с воплощенными задачами. Он состоит из 328 различных задач в пределах 125 различных трехмерных сцен, которые были тщательно отобраны и аннотированы.
Передача передачи с рисованием
Важной проблемой в исследовании воплощенного ИИ является передача навыков, которые были приобретены в моделировании в реальных условиях. Эта передача с рисунком-это активная область исследований, целью которой является сокращение разрыва между моделируемыми и реальными средами.
Будущее воплощенного интеллекта: инновации и ответственность
Технические и практические препятствия
Хотя развитие воплощенного ИИ добилась значительных успехов, все еще существуют значительные проблемы. Это включает в себя аппаратные ограничения, моделирование моделирования, физическое понимание мира и мультимодальную интеграцию. Формулирование нового типа теории обучения ИИ и инноваций передового оборудования критически зависит от развития надежных и надежных воплощенных интеллектуальных систем.
Этические соображения
Развитие воплощенного ИИ также поднимает этические вопросы, особенно в отношении безопасности, конфиденциальности и возможных социальных последствий. Важно ответственно разработать и использовать эти технологии, чтобы минимизировать потенциальные негативные последствия.
Будущие направления исследований
Несколько направлений изложены для будущего воплощенного исследования ИИ. К ним относятся разработка моделей большого восприятия познания-поведения (PCB), физического интеллекта и морфологического интеллекта. Центральным в этих перспективах является общая структура агента, которая известна как BCTCET и интегрирует восприятие, когнитивную и поведенческую динамику.
Почему ИИ представляет следующий этап интеллектуальных систем
Воплощенный ИИ представляет собой сдвиг парадигмы в исследованиях искусственного интеллекта, который подчеркивает важность физического воплощения и взаимодействия для разработки действительно интеллектуальных систем. Интегрируя ИИ в физические системы и обеспечивая прямое взаимодействие с окружающей средой, воплощенный ИИ открывает новые горизонты для применений в таких областях, как робототехника, здравоохранение, производство и сельское хозяйство.
Текущие исследования ИИ в значительной степени обусловлены данными, и революционный прорыв глубокого обучения проводился в областях применения, в которых данные легко доступны или могут быть получены. В Европе и особенно в Германии, где социальное успех сильно зависит от технологий и робототехники, становится все более важным сосредоточиться на приложениях искусственного интеллекта для машин.
Исследования в области воплощенного ИИ требуют сдвига парадигмы в направлении целостного понимания интеллекта, которого не существует изолированного, но проявляется разнообразным, мультимодальным взаимодействием с окружающей средой. Это видение воплощенного интеллекта может быть ключом к разработке систем ИИ, которые действительно адаптируются и могут процветать в динамических средах.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
