Опубликовано: 17 мая 2025 г. / Обновлено: 17 мая 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Воплощенный искусственный интеллект (ИИ) – Изображение: Xpert.Digital
Воплощенный искусственный интеллект в центре внимания: будущее взаимодействия человека и технологий
Новые грани искусственного интеллекта: от абстрактных моделей к реальным приложениям
Воплощенный искусственный интеллект, также известный как воплощенный ИИ, представляет собой инновационный подход в исследованиях в области ИИ, где интеллект не существует изолированно в цифровой сфере, а возникает благодаря интеграции в физические системы и активному взаимодействию с реальным миром. В отличие от традиционных систем ИИ, которые работают в абстрактных виртуальных средах, системы воплощенного ИИ способны воспринимать, понимать и взаимодействовать с окружающей средой. В этом отчете представлен всесторонний обзор принципов, применений и перспектив воплощенного ИИ.
Подходит для:
Базовая концепция воплощенного ИИ
Воплощенный искусственный интеллект относится к системам ИИ, которые встроены в физические объекты, такие как роботы, и могут осмысленно взаимодействовать с окружающей средой. В отличие от чисто цифрового ИИ, который в основном создает цифровые артефакты или рекомендации по принятию решений, воплощенный ИИ предназначен для управления поведением физических систем.
Концепция воплощенного ИИ охватывает все аспекты взаимодействия и обучения в окружающей среде: от восприятия и понимания до мышления, планирования и выполнения. Этот целостный подход принципиально отличается от классического вычислительного подхода, который рассматривает психические процессы как простые вычисления и считает мозг компьютером.
Искусственный интеллект, воплощенный в реальности, использует датчики для восприятия окружающей среды, способен к обучению и адаптации, а также преобразует процессы восприятия в процессы действия, используя свои двигательные или реактивные способности. Он обладает контекстным пониманием и может выполнять сложные взаимодействия даже в динамичной среде.
Теоретические основы и философский контекст
Теоретические основы воплощенного ИИ глубоко укоренены в философии и когнитивной науке. Гипотеза воплощения, предложенная Линдой Смит в 2005 году, утверждает, что мышление и обучение находятся под влиянием постоянного взаимодействия тела и окружающей среды. Эта идея восходит к более ранним философским концепциям философа Мориса Мерло-Понти, который подчеркивал центральную роль восприятия и тела в понимании.
Воплощенное познание представляет собой группу теорий, исследующих, как познание формируется физическим состоянием и способностями организма. Эти воплощенные факторы включают двигательную систему, перцептивную систему, физическое взаимодействие с окружающей средой и представления о мире, которые формируют функциональную структуру мозга и тела организма. Тезис о воплощенном познании бросает вызов другим теориям, таким как когнитивизм, вычислительный подход и картезианский дуализм.
Концепция воплощенного ИИ основывается на этих идеях и предполагает, что истинный искусственный общий интеллект (AGI) может быть достигнут путем управления физическими воплощениями и взаимодействия с моделируемой и физической средой.
Технологические компоненты и функциональность
Разработка воплощенных систем искусственного интеллекта требует интеграции различных технологических компонентов и методологий:
Восприятие и сенсорное восприятие
Встроенные системы искусственного интеллекта используют различные датчики для восприятия окружающей среды, подобно пяти классическим органам чувств человека. К таким датчикам могут относиться камеры (для визуального восприятия), микрофоны (для записи звука), тактильные датчики (для прикосновения и давления), а также акселерометры и датчики ориентации.
Когнитивная обработка
Когнитивная архитектура воплощенного ИИ включает четыре основных компонента: восприятие, действие, память и обучение. Эти компоненты работают вместе, позволяя агенту понимать окружающую среду и адекватно реагировать. Современные разработки в этой области включают многомодальные крупномасштабные модели (MLLM), которые предлагают расширенные возможности восприятия, взаимодействия и планирования.
Исполнительные механизмы и физическое взаимодействие
В отличие от пассивного наблюдения, воплощенные агенты искусственного интеллекта взаимодействуют с окружающей средой и учатся на основе реакции. Для этого необходимы исполнительные механизмы — компоненты, способные выполнять физические действия, такие как роботизированные манипуляторы, колеса или другие механические системы.
Механизмы обучения и адаптации
Системы искусственного интеллекта, воплощенные в реальности, обучаются посредством прямого взаимодействия с окружающей средой, подобно тому как люди и животные учатся, исследуя и взаимодействуя. Это включает в себя различные методики обучения, такие как обучение с подкреплением, где агент учится методом проб и ошибок, а также обучение с учителем и без учителя.
Подходит для:
Области применения и примеры
Воплощенный искусственный интеллект используется во многих областях:
Робототехника и автономные системы
От беспилотных автомобилей до дронов и промышленных роботов — воплощенный искусственный интеллект позволяет этим системам воспринимать окружающую среду, ориентироваться в ней и взаимодействовать с ней. Простой пример — роботизированный пылесос Roomba, который использует датчики для навигации в физическом пространстве, обнаружения препятствий и изучения планировки помещения.
автоматизация производства
В производстве Embodied AI может управлять роботизированными ячейками, выполняющими сложные задачи, такие как шлифовка деталей до желаемой чистоты поверхности. Искусственный интеллект отслеживает состояние ячейки с помощью датчиков и генерирует инструкции для робота.
Здравоохранение и сестринское дело
В секторе здравоохранения воплощенный в жизнь искусственный интеллект обещает революционные изменения, предлагая решения, повышающие точность, эффективность и персонализацию. Области применения варьируются от клинических процедур и ежедневного ухода и поддержки до послеоперационной реабилитации.
сельское хозяйство
В сельском хозяйстве разрабатываются интеллектуальные роботы, способные управлять всем процессом выращивания. Например, исследовательская группа из Фуданского университета разработала многофункционального робота, который выполняет весь процесс выращивания томатов, включая опыление, очистку листьев, прореживание плодов и сбор урожая. Эта «думающая» машина может имитировать человеческое восприятие, принятие решений и выполнение задач.
Текущие исследования и разработки
Мультимодальные большие языковые модели (MLLM)
Перспективным направлением в исследованиях воплощенного ИИ является интеграция многомодальных больших языковых моделей (MLLM). Эти модели обрабатывают и интегрируют данные из множества источников, таких как текст, изображения и аудио, что позволяет принимать комплексные решения. По сравнению с традиционными подходами к обучению с подкреплением, они демонстрируют замечательную универсальность, гибкость и обобщаемость в сложных средах.
Контрольные показатели и платформы оценки
Для оценки производительности воплощенного ИИ было разработано несколько бенчмарков. Например, EmbodiedBench — это комплексный бенчмарк, предназначенный для оценки MLLM как воплощенных агентов. Он обеспечивает детальную оценку агентов на основе MLLM как на высокоуровневых, так и на низкоуровневых задачах, а также по шести критически важным возможностям агентов.
Еще один пример — EmbodiedEval, комплексный и интерактивный оценочный инструмент для многопользовательских логических моделей с задачами, требующими физического воплощения. Он включает 328 различных задач в 125 различных 3D-сценах, которые были тщательно отобраны и аннотированы.
Перенос с симулятора на реальный компьютер
Ключевой задачей в исследованиях воплощенного ИИ является перенос навыков, приобретенных в симуляциях, в реальную среду. Этот перенос из симуляции в реальность является активной областью исследований, направленной на преодоление разрыва между смоделированной и реальной средой.
Будущее воплощенного интеллекта: инновации и ответственность
Технические и практические препятствия
Несмотря на значительные успехи в развитии воплощенного ИИ, остаются существенные проблемы. К ним относятся ограничения аппаратного обеспечения, обобщение моделей, понимание физического мира и мультимодальная интеграция. Разработка новой теории обучения ИИ и создание передового аппаратного обеспечения имеют решающее значение для разработки надежных и отказоустойчивых систем воплощенного интеллекта.
Этические соображения
Разработка воплощенного ИИ также поднимает этические вопросы, особенно в отношении безопасности, конфиденциальности и потенциальных социальных последствий. Крайне важно разрабатывать и внедрять эти технологии ответственно, чтобы минимизировать потенциальные негативные последствия.
Направления будущих исследований
В статье обозначены несколько направлений для будущих исследований в области воплощенного искусственного интеллекта. К ним относятся разработка больших моделей восприятия-познания-поведения (PCB), физического интеллекта и морфологического интеллекта. Центральное место в этих перспективах занимает общая агентная структура, известная как Bcent, которая интегрирует динамику восприятия, познания и поведения.
Почему ИИ представляет собой следующий этап развития интеллектуальных систем
Воплощенный ИИ представляет собой сдвиг парадигмы в исследованиях в области искусственного интеллекта, подчеркивая важность физического воплощения и взаимодействия для разработки по-настоящему интеллектуальных систем. Интегрируя ИИ в физические системы и обеспечивая прямое взаимодействие с окружающей средой, воплощенный ИИ открывает новые горизонты для применения в таких областях, как робототехника, здравоохранение, производство и сельское хозяйство.
Современные исследования в области ИИ в значительной степени основаны на данных, и революционный прорыв глубокого обучения произошел в тех областях применения, где данные легко доступны или могут быть сгенерированы. В Европе, и особенно в Германии, где успех общества во многом зависит от технологий и робототехники, все большее значение приобретает разработка приложений ИИ для машин.
Исследования в области воплощенного ИИ требуют смены парадигмы в сторону целостного понимания интеллекта, который не существует изолированно, а проявляется через разнообразное, мультимодальное взаимодействие с окружающей средой. Такое видение воплощенного интеллекта может стать ключом к разработке систем ИИ, которые действительно адаптируются и способны успешно функционировать в динамичной среде.
Подходит для:
- В настоящее время это крупнейшее исследование в области человекоподобной робототехники, проводимое компанией Xpert.Digital – впереди бум на рынке: от прототипов роботов до практического применения
- АИ-контролируемая робототехника и гуманоидные роботы: шумиха или реальность? Критический анализ зрелости рынка
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
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.
