Yayınlanan: 17 Mayıs 2025 / Güncelleme: 17 Mayıs 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
Somutlaşmış yapay zeka (somutlaşmış AI) - resim: xpert.digital
Odaklanan yapay zeka: insan-teknoloji etkileşiminin geleceği
Yapay zekanın yeni boyutları: soyut modellerden gerçek uygulamalara
Somutlaşmış bir yapay zeka olarak da bilinen somutlaşmış yapay zeka, AI araştırmalarında, zekanın dijital alanda tecrit etmediği, ancak fiziksel sistemlere entegrasyon ve gerçek dünyayla aktif etkileşim yoluyla yaratıldığı yenilikçi bir yaklaşımı temsil eder. Soyut, sanal ortamlarda çalışan geleneksel AI sistemlerinin aksine, somutlaşmış AI sistemleri onu algılayabilir, anlayabilir ve etkileşime sokabilir. Bu rapor, somutlaştırılmış AI'nın ilkeleri, uygulamaları ve gelecekteki bakış açıları hakkında kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır.
İçin uygun:
Somutlaşmış yapay zekanın temel kavramı
Somutlaşmış yapay zeka, robotlar gibi fiziksel nesnelere gömülü olan ve çevreleriyle önemli bir şekilde etkileşime girebilen AI sistemlerini ifade eder. Esas olarak dijital eserler veya karar verme önerileri üreten tamamen dijital AI'nın aksine, somutlaşmış yapay zeka fiziksel sistemlerin davranışını kontrol etmeyi amaçlamaktadır.
Somutlaştırılmış AI kavramı, bir ortamda etkileşim ve öğrenmenin tüm yönlerini içerir: algı ve anlayıştan düşünmeye ve planlamaya kadar infaza. Bu bütünsel görüş temel olarak zihinsel süreçleri saf aritmetik operasyonlar olarak gören ve beyni bir bilgisayar olarak gören klasik hesaplamadan farklıdır.
Somutlaşmış bir yapay zeka, çevrelerini yakalamak için sensörler kullanır ve öğrenme ve uyarlanabilir ve motor veya reaktif becerileriyle eylem süreçlerindeki algılama süreçlerini dönüştürür. Bağlamsal bir anlayışa sahiptir ve dinamik ortamlarda karmaşık etkileşimler de yapabilir.
Teorik temeller ve felsefi arka plan
Somutlaşmış yapay zekanın teorik temelleri felsefe ve bilişsel bilime derinlemesine sabitlenmiştir. Linda Smith'in 2005 yılında sunduğu düzenleme hipotezi, düşünme ve öğrenmenin beden ve çevre alan arasındaki sürekli etkileşimlerden etkilendiğini belirtmektedir. Bu fikir, algı ve bedenin anlayış için merkezi rolünü vurgulayan filozof Maurice Merleau-Ponty'nin daha önceki felsefi kavramlarına dayanıyor.
Somutlaşmış biliş (somutlaşmış biliş), bilişin fiziksel durum ve organizmanın yetenekleri ile nasıl şekillendiğini inceleyen bir grup teoriyi temsil eder. Bu somutlaşmış faktörler arasında motor sistemi, algılama sistemi, çevre ile fiziksel etkileşimler ve beynin fonksiyonel yapısını ve organizmanın vücudunu şekillendiren dünya hakkındaki varsayımları içerir. Somutlaşmış biliş tezi, bilişselizm, bilgisayarizm ve Kartezyen düalizm gibi diğer teorileri zorlar.
Somutlaşmış AI bu kavramlara dayanır ve gerçek yapay genel zekanın (AGI) fiziksel düzenlemeyi kontrol ederek ve simüle edilmiş ve fiziksel ortamlarla etkileşimi kontrol ederek elde edilebileceğini düşündürmektedir.
Teknolojik bileşenler ve işlevsellik
Somutlaştırılmış AI sistemlerinin geliştirilmesi, çeşitli teknolojik bileşenlerin ve metodolojilerin entegrasyonunu gerektirir:
Algı ve sensörler
Somutlaşmış AI sistemleri, insanlarda klasik beş duyua benzer şekilde çevrelerini algılamak için çeşitli sensörler kullanır. Bu sensörler kameralar (görsel anlayış için), mikrofonlar (ses kaydı için), dokunsal sensörler (dokunma ve basınç için), ivme ve oryantasyon sensörleri içerebilir.
Bilişsel işleme
Somutlaşmış bir AI'nın bilişsel mimarisi dört temel bileşen içerir: algı, eylem, hafıza ve öğrenme. Bu bileşenler, ajanı etkinleştirmek, çevrelerini anlamak ve uygun şekilde tepki vermek için birlikte çalışır. Bu alandaki modern gelişmeler arasında ileri algı, etkileşim ve planlama becerileri sunan çok modlu büyük modeller (MLLM'ler) bulunmaktadır.
Aktörler ve fiziksel etkileşim
Pasif gözlemin aksine, somutlaştırılmış AI ajanlarının çevreleri üzerinde bir etkisi vardır ve reaksiyondan öğrenir. Bu aktüatörler gerektirir - robot kolları, tekerlekler veya diğer mekanik sistemler gibi fiziksel eylemler gerçekleştirebilen bileşenler.
Öğrenme ve Adaptasyon Mekanizmaları
Somutlaşmış AI sistemleri, insanların ve hayvanların keşif ve etkileşim yoluyla nasıl öğrendiklerine benzer şekilde çevrelerinin doğrudan incelenmesi yoluyla öğrenir. Bu, ajanın deneyler ve hatalar yoluyla öğrendiği, izlenen ve aşılmaz öğrenme gibi takviye öğrenimi gibi çeşitli öğrenme metodolojilerini içerir.
İçin uygun:
Uygulama alanları ve örnekler
Somutlaşmış AI çok sayıda alanda kullanılır:
Robotik ve özerk sistemler
Otonom araçlardan dronlara ve endüstriyel robotlara - somutlaştırılmış KI, bu sistemlerin onunla algılamasını, gezinmesini ve etkileşime girmesini sağlar. Basit bir örnek, fiziksel ortamında gezinmek, engelleri tanımak ve iç tasarımı öğrenmek için sensörler kullanan Roomba elektrikli süpürge robotudur.
Üretim Otomasyonu
Üretimde, somutlaştırılmış AI, parçaları istenen yüzey kalitesiyle taşlama gibi karmaşık görevleri gerçekleştiren robot hücrelerini kontrol edebilir. AI, sensörler kullanarak hücrelerin durumunu izler ve robot için talimatlar oluşturur.
Sağlık ve Bakım
Sağlık sektöründe, somutlaşmış AI, hassasiyet, verimlilik ve kişiselleştirmeyi geliştiren çözümler sunarak devrim niteliğinde bir değişiklik vaat ediyor. Uygulamalar, klinik müdahalelerden günlük bakım ve eşliklere kadar -aralıklı rehabilitasyondan geçer.
Tarım
Tarımda, büyüyen tüm çiçekte ustalaşabilecek akıllı robotlar geliştirilmektedir. Örneğin, Fudan Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, tozlaşma, yaprak temizleme, meyve incelmesi ve hasat gibi tüm domates ekimini devralan çok fonksiyonlu bir robot geliştirdi. Bu “düşünme” makinesi insan algısı, karar verme ve görevi simüle edebilir.
Mevcut araştırma ve gelişmeler
Multimodal Büyük Dil Modelleri (MLLMS)
Somutlaşmış AI araştırmalarında umut verici bir gelişme, çok modlu büyük ses modellerinin (MLLMS) entegrasyonudur. Bu modeller, kapsamlı karar vermeyi sağlayan metin, görüntü ve ses gibi çeşitli kaynaklardan verileri işler ve entegre eder. Geleneksel takviye öğrenme yaklaşımlarına kıyasla karmaşık ortamlarda dikkate değer çok yönlülük, beceri ve genelleme yeteneği gösterirler.
Ölçerler ve Değerlendirme Platformları
Somutlaşmış yapay zekanın performansını değerlendirmek için çeşitli kriterler geliştirilmiştir. Örneğin, smodiedbench, MLLM'leri somutlaşmış ajanlar olarak değerlendirmek için geliştirilen kapsamlı bir ölçüttür. MLLM tabanlı ajanların her iki görev için yüksek ve düşük seviyede ve altı kritik ajan becerisi ile ayrıntılı bir değerlendirmesini sunar.
Başka bir örnek, somutlaşmış görevlere sahip MLLM'ler için kapsamlı ve etkileşimli bir değerlendirme ölçütü olan somutlaşmıştır. Dikkatlice seçilmiş ve açıklanmış 125 farklı 3D sahnede 328 farklı görevi içerir.
SIM-GERÇEKTEN İLETİM
Somutlaşmış AI araştırmalarında önemli bir zorluk, simülasyonlarda elde edilen becerileri gerçek ortamlara aktarmaktır. Bu SIM-toal iletimi, simüle edilmiş ve gerçek ortamlar arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan aktif bir araştırma alanıdır.
Somutlaşmış Zekanın Geleceği: İnovasyon ve Sorumluluk
Teknik ve pratik engeller
Somutlaşmış AI'nın gelişimi büyük ilerleme kaydetmiş olsa da, hala önemli zorluklar var. Bu, donanım kısıtlamaları, modelleme modelleme, dünyanın fiziksel anlayışı ve çok modlu entegrasyonu içerir. Yeni bir AI öğrenme teorisinin oluşturulması ve gelişmiş donanımın yeniliği, sağlam ve güvenilir somutlaşmış istihbarat sistemlerinin geliştirilmesini eleştirir.
Etik düşünceler
Somutlaşmış yapay zekanın gelişimi, özellikle güvenlik, gizlilik ve olası sosyal etkiler açısından etik soruları da gündeme getirmektedir. Potansiyel olumsuz sonuçları en aza indirmek için bu teknolojileri sorumlu bir şekilde geliştirmek ve kullanmak önemlidir.
Gelecekteki Araştırma Yönergeleri
Somutlaştırılmış AI araştırmasının geleceği için birkaç yön özetlenmiştir. Bunlar arasında büyük algı biliş-davranışları (PCB) modellerinin geliştirilmesi, fiziksel zeka ve morfolojik zeka bulunmaktadır. Bu perspektiflerin merkezinde, BCENT olarak bilinen ve algı, bilişsel ve davranışsal dinamikleri entegre eden genel ajan çerçevesi bulunmaktadır.
AI neden akıllı sistemlerin bir sonraki aşamasını temsil ediyor?
Somutlaşmış AI, gerçek bir şekilde akıllı sistemlerin geliştirilmesi için fiziksel düzenlemenin ve etkileşimin önemini vurgulayan AI araştırmalarında bir paradigma değişimini temsil eder. Yapay zekayı fiziksel sistemlere entegre ederek ve çevre ile doğrudan etkileşim sağlayarak, somutlaştırılmış AI, robotik, sağlık, üretim ve tarım gibi alanlardaki uygulamalar için yeni ufuklar açar.
Mevcut AI araştırması, veriler tarafından yoğun bir şekilde yönlendirilmektedir ve derin öğrenmenin devrimci atılımı, verilerin kolayca bulunabileceği veya üretilebileceği uygulama alanlarında gerçekleştirilmiştir. Avrupa'da ve özellikle sosyal başarının teknoloji ve robotik üzerinde güçlü olduğu Almanya'da, makineler için AI uygulamalarına odaklanmak giderek daha önemli hale geliyor.
Somutlaştırılmış AI alanındaki araştırmalar, izole olmayan, ancak çevre ile çeşitli, çok modlu bir etkileşim ile kendini gösteren bütünsel bir zeka anlayışına doğru bir paradigma kayması gerektirir. Somutlaşmış zekanın bu vizyonu, gerçekten uyarlanabilir ve dinamik ortamlarda gelişebilen AI sistemleri geliştirmenin anahtarı olabilir.
İçin uygun:
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
