Објављено: 17. маја 2025. / Ажурирано: 17. маја 2025. – Аутор: Konrad Wolfenstein
Утеловљена вештачка интелигенција (ВИ) – Слика: Xpert.Digital
У фокусу је отелотворена вештачка интелигенција: Будућност интеракције човека и технологије
Нове димензије вештачке интелигенције: Од апстрактних модела до примена у стварном свету
Утеловљена вештачка интелигенција, позната и као отеловљена вештачка интелигенција, представља иновативан приступ у истраживању вештачке интелигенције где интелигенција не постоји изоловано у дигиталном царству, већ се јавља кроз интеграцију у физичке системе и активну интеракцију са стварним светом. За разлику од традиционалних система вештачке интелигенције који функционишу у апстрактним, виртуелним окружењима, отеловљени системи вештачке интелигенције су у стању да перципирају, разумеју и интерагују са својим окружењем. Овај извештај пружа свеобухватан преглед принципа, примена и будућих перспектива отеловљене вештачке интелигенције.
У вези са овим:
Основни концепт отеловљене вештачке интелигенције
Уграђена вештачка интелигенција односи се на системе вештачке интелигенције који су уграђени у физичке објекте, као што су роботи, и могу да интерагују са својим окружењем на смислене начине. За разлику од чисто дигиталне вештачке интелигенције, која првенствено производи дигиталне артефакте или препоруке за доношење одлука, уграђена вештачка интелигенција је дизајнирана да контролише понашање физичких система.
Концепт отеловљене вештачке интелигенције обухвата све аспекте интеракције и учења унутар окружења: од перцепције и разумевања до размишљања, планирања и извршења. Овај холистички приступ се фундаментално разликује од класичног рачунарства, које менталне процесе посматра као пуке прорачуне и сматра мозак рачунаром.
Утеловљена вештачка интелигенција користи сензоре да би опажала своје окружење, способна је за учење и адаптацију и преводи перцептивне процесе у акционе процесе користећи своје моторичке или реактивне способности. Поседује контекстуално разумевање и може да извршава сложене интеракције чак и у динамичним окружењима.
Теоријске основе и филозофска позадина
Теоријске основе отеловљене вештачке интелигенције дубоко су укорењене у филозофији и когнитивној науци. Хипотеза о отеловљењу, коју је представила Линда Смит 2005. године, наводи да су размишљање и учење под утицајем сталних интеракција између тела и околине. Ова идеја сеже до ранијих филозофских концепата филозофа Мориса Мерло-Понтија, који је истицао централну улогу перцепције и тела у разумевању.
Отеловљена когниција представља групу теорија које истражују како је когниција обликована физичким стањем и способностима организма. Ови отеловљени фактори укључују моторни систем, перцептивни систем, физичке интеракције са околином и веровања о свету, који обликују функционалну структуру мозга и тела организма. Теза о отеловљеној когницији доводи у питање друге теорије као што су когнитивизам, рачунарство и картезијански дуализам.
Утеловљена вештачка интелигенција надовезује се на ове концепте и предлаже да се права вештачка општа интелигенција (AGI) може постићи контролисањем физичких отеловљења и интеракцијом са симулираним и физичким окружењима.
Технолошке компоненте и функционалност
Развој отеловљених система вештачке интелигенције захтева интеграцију различитих технолошких компоненти и методологија:
Перцепција и сензорна перцепција
Уграђени системи вештачке интелигенције користе различите сензоре за перцепцију своје околине, слично пет класичних чула код људи. Ови сензори могу да укључују камере (за визуелно разумевање), микрофоне (за снимање звука), тактилне сензоре (за додир и притисак), као и акцелерометре и сензоре оријентације.
Когнитивна обрада
Когнитивна архитектура отеловљене вештачке интелигенције састоји се од четири основне компоненте: перцепције, акције, памћења и учења. Ове компоненте раде заједно како би омогућиле агенту да разуме своје окружење и да реагује на одговарајући начин. Модерни развој у овој области укључује мултимодалне моделе великих размера (MLLM), који нуде напредне могућности перцепције, интеракције и планирања.
Актуатори и физичка интеракција
За разлику од пасивног посматрања, отеловљени вештачки интелигентни агенти интерагују са својим окружењем и уче из одговора. Ово захтева актуаторе – компоненте које могу да обављају физичке радње, као што су роботске руке, точкови или други механички системи.
Механизми учења и адаптације
Системи вештачке интелигенције уче кроз директну интеракцију са својим окружењем, слично као што људи и животиње уче кроз истраживање и интеракцију. Ово обухвата различите методологије учења као што је учење са појачањем, где агент учи путем покушаја и грешака, као и учење са надзором и без надзора.
У вези са овим:
Области примене и примери
Уграђена вештачка интелигенција се користи у бројним областима:
Роботика и аутономни системи
Од аутономних возила до дронова и индустријских робота, отеловљена вештачка интелигенција омогућава овим системима да перципирају, крећу се и интерагују са својим окружењем. Једноставан пример је роботски усисивач Roomba, који користи сензоре за навигацију у свом физичком окружењу, откривање препрека и учење распореда просторије.
Аутоматизација производње
У производњи, уграђена вештачка интелигенција (ИИ) може да контролише роботске ћелије које обављају сложене задатке као што је брушење делова до жељене површинске завршне обраде. ИИ прати стање ћелије помоћу сензора и генерише инструкције за робота.
Здравствена заштита и нега
У сектору здравствене заштите, отеловљена вештачка интелигенција обећава револуционарне промене нудећи решења која побољшавају прецизност, ефикасност и персонализацију. Примене се крећу од клиничких процедура и свакодневне неге и подршке до пост-интервентне рехабилитације.
пољопривреда
У пољопривреди се развијају интелигентни роботи који могу да управљају целим процесом узгоја. На пример, истраживачки тим на Универзитету Фудан развио је мултифункционалног робота који се бави целим процесом узгоја парадајза, укључујући опрашивање, чишћење лишћа, проређивање плодова и бербу. Ова „мислећа“ машина може да симулира људску перцепцију, доношење одлука и извршавање задатака.
Актуелна истраживања и развој
Мултимодални модели великих језика (MLLM)
Обећавајући развој у истраживању отеловљене вештачке интелигенције је интеграција мултимодалних модела великих језика (MLLM). Ови модели обрађују и интегришу податке из више извора као што су текст, слике и аудио, омогућавајући свеобухватно доношење одлука. Они показују изузетну свестраност, агилност и генерализацију у сложеним окружењима у поређењу са традиционалним приступима учења са појачањем.
Референтне вредности и платформе за евалуацију
Развијено је неколико бенчмаркова за процену перформанси отеловљене вештачке интелигенције. EmbodiedBench, на пример, је свеобухватни бенчмарк дизајниран за процену MLLM-ова као отеловљених агената. Он пружа детаљну процену агената заснованих на MLLM-у, како на високом, тако и на ниском нивоу задатака, као и у шест критичних могућности агената.
Још један пример је EmbodiedEval, свеобухватни и интерактивни евалуациони бенчмарк за MLLM-ове са отеловљеним задацима. Он укључује 328 различитих задатака унутар 125 различитих 3Д сцена, који су пажљиво одабрани и анотирани.
Пренос са симулације на стварност
Кључни изазов у истраживању отеловљене вештачке интелигенције је преношење вештина стечених у симулацијама у реална окружења. Овај пренос из симулације у реално окружење је активно истраживачко подручје које има за циљ да премости јаз између симулираних и реалних окружења.
Будућност отеловљене интелигенције: Иновација и одговорност
Техничке и практичне препреке
Иако је развој отеловљене вештачке интелигенције направио велики напредак, значајни изазови остају. То укључује ограничења хардверске интелигенције, генерализацију модела, разумевање физичког света и мултимодалну интеграцију. Формулисање нове теорије учења вештачке интелигенције и иновирање напредног хардвера су кључни за развој робусних и поузданих система отеловљене интелигенције.
Етичка разматрања
Развој отеловљене вештачке интелигенције такође покреће етичка питања, посебно у вези са безбедношћу, приватношћу и потенцијалним друштвеним утицајима. Кључно је развијати и примењивати ове технологије одговорно како би се минимизирале потенцијалне негативне последице.
Будући правци истраживања
Неколико праваца је наведено за будућност истраживања отеловљене вештачке интелигенције. То укључује развој великих модела перцепције-когниције-понашања (PCB), физичке интелигенције и морфолошке интелигенције. Централно за ове перспективе је општи оквир агента познат као Bcent, који интегрише перцепцију, когницију и динамику понашања.
Зашто вештачка интелигенција представља следећу фазу интелигентних система
Утеловљена вештачка интелигенција представља промену парадигме у истраживању вештачке интелигенције, наглашавајући важност физичког отеловљења и интеракције за развој истински интелигентних система. Интеграцијом вештачке интелигенције у физичке системе и омогућавањем директне интеракције са окружењем, утеловљена вештачка интелигенција отвара нове хоризонте за примене у областима као што су роботика, здравство, производња и пољопривреда.
Тренутна истраживања вештачке интелигенције су у великој мери заснована на подацима, а револуционарни пробој дубоког учења догодио се у областима примене где су подаци лако доступни или се могу генерисати. У Европи, а посебно у Немачкој, где друштвени успех у великој мери зависи од технологије и роботике, фокусирање на примене вештачке интелигенције за машине постаје све важније.
Истраживање у области отеловљене вештачке интелигенције захтева промену парадигме ка холистичком разумевању интелигенције која не постоји изоловано, већ се манифестује кроз разноврсну, мултимодалну интеракцију са окружењем. Ова визија отеловљене интелигенције могла би бити кључ за развој система вештачке интелигенције који су заиста прилагодљиви и могу напредовати у динамичним окружењима.
У вези са овим:
Ваш глобални партнер за маркетинг и развој пословања
☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки
☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!
Konrad Wolfenstein
Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.
Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]
Радујем се нашем заједничком пројекту.
