Förkroppsligad artificiell intelligens (förkroppsligad AI)

Nya dimensioner av AI: från abstrakta modeller till riktiga applikationer

Embodierad konstgjord intelligens, även känd som en förkroppslig AI, representerar en innovativ strategi i AI -forskning, där intelligens inte finns isolerat i det digitala rymden, men skapas genom integration i fysiska system och aktiv interaktion med den verkliga världen. Till skillnad från traditionella AI -system som fungerar i abstrakta, virtuella miljöer, kan förkroppsliga AI -system uppfatta, förstå och interagera med det. Denna rapport erbjuder en omfattande översikt över principerna, tillämpningarna och framtida perspektiv för den förkroppsliga AI.

Lämplig för detta:

• Angelina Jolie? Humanoid Robot Ameca, personen och maskinen ansluter - från mässor till museer som han erövrar världen

Grundläggande koncept för den förkroppsliga AI

Embodierad artificiell intelligens hänvisar till AI -system som är inbäddade i fysiska föremål som robotar och kan interagera med sina omgivningar på ett betydande sätt. I motsats till rent digital AI, som huvudsakligen producerar digitala artefakter eller beslutsfattande rekommendationer, syftar AI till att kontrollera beteendet hos fysiska system.

Konceptet med den förkroppsliga AI inkluderar alla aspekter av att interagera och lära sig i en miljö: från uppfattning och förståelse till tänkande och planering till genomförande. Denna holistiska uppfattning skiljer sig grundläggande från klassisk beräkning, som ser mentala processer som rena aritmetiska operationer och ser hjärnan som en dator.

En förkroppsligad AI använder sensorer för att fånga sin omgivning är lärande och anpassningsbar och med sina motoriska eller reaktiva färdigheter konverterar uppfattningsprocesser i handlingsprocesser. Den har en kontextuell förståelse och kan också utföra komplexa interaktioner i dynamiska miljöer.

Teoretiska grunder och filosofisk bakgrund

De teoretiska grunden för den förkroppsliga AI är djupt förankrade i filosofi och kognitiv vetenskap. Utkroppshypotesen, som Linda Smith presenterade 2005, säger att tänkande och lärande påverkas av ständiga interaktioner mellan kroppen och det omgivande området. Denna idé går tillbaka till tidigare filosofiska begrepp från filosofen Maurice Merleau-Ponty, som betonade den centrala rollen för uppfattning och kropp för förståelse.

Embodierad kognition (förkroppslig kognition) representerar en grupp teorier som undersöker hur kognition formas av det fysiska tillståndet och organisismens förmågor. Dessa förkroppsliga faktorer inkluderar motorsystemet, uppfattningssystemet, fysiska interaktioner med miljön och antagandena om världen, som formar den funktionella strukturen i hjärnan och organismens kropp. Avhandlingen av förkroppsligad kognition utmanar andra teorier som kognitivism, datorism och kartesisk dualism.

Den förkroppsliga AI bygger på dessa koncept och antyder att verklig konstgjord allmän intelligens (AGI) kan uppnås genom att kontrollera fysisk utföringsform och interaktion med simulerade och fysiska miljöer.

Tekniska komponenter och funktionalitet

Utvecklingen av förkroppsliga AI -system kräver integration av olika tekniska komponenter och metoder:

Uppfattning och sensorer

Förankrade AI -system använder olika sensorer för att uppfatta sina omgivningar, liknande de klassiska fem sinnena hos människor. Dessa sensorer kan inkludera kameror (för visuell förståelse), mikrofoner (för ljudinspelning), taktila sensorer (för beröring och tryck) samt accelerations- och orienteringssensorer.

Kognitiv bearbetning

Den kognitiva arkitekturen för en förkroppsligad AI består av fyra väsentliga komponenter: uppfattning, handling, minne och lärande. Dessa komponenter arbetar tillsammans för att göra det möjligt för agenten, förstå deras omgivningar och reagera på rätt sätt. Modern utveckling inom detta område inkluderar multimodala stora modeller (MLLMS) som erbjuder avancerad uppfattning, interaktion och planeringsförmåga.

Skådespelare och fysisk interaktion

I motsats till passiv observation påverkar AI -agenterna AI -agenter och lär sig av reaktionen. Detta kräver ställdon - komponenter som kan utföra fysiska åtgärder, till exempel robotarmar, hjul eller andra mekaniska system.

Lärnings- och anpassningsmekanismer

Inför AI -system lär sig genom direkt undersökning av deras omgivningar, liknande hur människor och djur lär sig genom utforskning och interaktion. Detta inkluderar olika inlärningsmetoder som förstärkningsinlärning, där agenten lär sig genom experiment och fel, samt övervakat och oöverstigligt lärande.

Lämplig för detta:

• Glöm industrirobotar! Humanoid Robot Una från UBTech är här för att vara din känslomässiga följeslagare i tjänstesektorn

Ansökningsområden och exempel

Embodierad AI används i många områden:

Robotik och autonoma system

Från autonoma fordon till drönare och industrirobotar - förkroppsligade KI gör det möjligt för dessa system att uppfatta, navigera och interagera med det. Ett enkelt exempel är Roomba Vacuum Cleaner Robot som använder sensorer för att navigera i sin fysiska miljö, för att känna igen hinder och lära sig inredningen.

Produktionsautomation

I produktionen kan förkroppsligad AI styra robotceller som utför komplexa uppgifter såsom slipningsdelar med önskad ytkvalitet. AI övervakar cellernas tillstånd med sensorer och genererar instruktioner för roboten.

Vård och vård

Inom hälsosektorn lovar förkroppsligad AI en revolutionär förändring genom att erbjuda lösningar som förbättrar precision, effektivitet och personalisering. Tillämpningar sträcker sig från kliniska interventioner till daglig vård och ackompanjemang till post -interventionell rehabilitering.

lantbruk

Inom jordbruket utvecklas intelligenta robotar som kan behärska hela den växande blommor. Till exempel har ett forskarteam från Fudan University utvecklat en multifunktionell robot som tar över hela tomatodlingen, inklusive pollinering, rengöring av blad, frukttunnning och skörd. Denna "tänkande" maskin kan simulera mänsklig uppfattning, beslut och uppgift.

Aktuell forskning och utveckling

Multimodal stora språkmodeller (MLLMS)

En lovande utveckling inom förkroppsligad AI -forskning är integrationen av multimodala stora röstmodeller (MLLMS). Dessa modeller bearbetar och integrerar data från flera källor som text, bilder och ljud, vilket möjliggör ett omfattande beslut. De visar anmärkningsvärd mångsidighet, skicklighet och generaliseringsförmåga i komplexa miljöer jämfört med traditionella förstärkningsinlärningsmetoder.

Riktmärken och utvärderingsplattformar

Olika riktmärken utvecklades för att utvärdera prestanda för förkroppsligad AI. EmbodiedBench är till exempel ett omfattande riktmärke som utvecklades för att utvärdera MLLMS som förkroppsliga agenter. Det erbjuder en detaljerad utvärdering av MLLM-baserade agenter för båda uppgifterna på hög och låg nivå och med sex kritiska agentfärdigheter.

Ett annat exempel är förkroppsligande, ett omfattande och interaktivt utvärderingsriktigt riktmärke för MLLMS med förkroppsliga uppgifter. Det omfattar 328 olika uppgifter inom 125 olika 3D -scener, som har valts noggrant och kommenterade.

SIM-till-verklig överföring

En viktig utmaning i förkroppsligad AI -forskning är att överföra färdigheter som har förvärvats i simuleringar till verkliga miljöer. Denna SIM-till-verkliga transmission är ett aktivt forskningsområde som syftar till att stänga klyftan mellan simulerade och verkliga miljöer.

Framtiden för förkroppsligad intelligens: innovation och ansvar

Tekniska och praktiska hinder

Även om utvecklingen av den förkroppsliga AI har gjort stora framsteg, finns det fortfarande betydande utmaningar. Detta inkluderar hårdvarubegränsningar, modellering av modellering, fysisk förståelse av världen och multimodal integration. Formuleringen av en ny typ av AI -inlärningsteori och innovationen av avancerad hårdvara är kritisk till utvecklingen av robusta och pålitliga förkroppsliga intelligenssystem.

Etiska överväganden

Utvecklingen av förkroppsligad AI väcker också etiska frågor, särskilt när det gäller säkerhet, integritet och möjliga sociala effekter. Det är viktigt att utveckla och använda dessa tekniker ansvarsfullt för att minimera potentiella negativa konsekvenser.

Framtida forskningsanvisningar

Flera riktningar beskrivs för framtiden för förkroppsligad AI -forskning. Dessa inkluderar utvecklingen av modeller med stor uppfattningskogning (PCB), fysisk intelligens och morfologisk intelligens. Centralt i dessa perspektiv är den allmänna agentramen, som kallas BCENT och integrerar uppfattning, kognitiv och beteendedynamik.

Varför representerar AI nästa steg av intelligenta system

Embodierad AI representerar ett paradigmskifte i AI -forskning, som betonar vikten av fysisk utföringsform och interaktion för utvecklingen av riktigt intelligenta system. Genom att integrera AI i fysiska system och möjliggöra direkt interaktion med miljön öppnar AI upp nya horisonter för applikationer inom områden som robotik, sjukvård, produktion och jordbruk.

Den nuvarande AI -forskningen drivs starkt av data, och det revolutionära genombrottet av det djupa inlärningen genomfördes i områden med tillämpning där data är lätt tillgängliga eller kan genereras. I Europa och särskilt i Tyskland, där social framgång är stark på teknik och robotik, blir det allt viktigare att fokusera på AI -applikationer för maskiner.

Forskning inom området för förkroppsligad AI kräver ett paradigmskifte mot en helhetsförståelse av intelligens som inte finns isolerad, men manifesteras av en mångfaldig, multimodal interaktion med miljön. Denna vision om förkroppsligad intelligens kan vara nyckeln till att utveckla AI -system som verkligen är anpassningsbara och kan frodas i dynamiska miljöer.

Lämplig för detta:

• För närvarande den största humanoidrobotstudien av Xpert.Digital-Marktboom Ahead: Från robotprototyper till övning
• AI-kontrollerade robotik- och humanoidrobotar: hype eller verklighet? En kritisk analys av marknadsmognaden

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure