Втілений штучний інтелект (втілений AI) - зображення: xpert.digital
Втілений AI у фокусі: майбутнє взаємодії з людськими технологіями
Нові розміри ШІ: від абстрактних моделей до реальних додатків
Втілений штучний інтелект, також відомий як втілений ШІ, являє собою інноваційний підхід у дослідженні ШІ, в якому інтелект не існує ізольовано в цифровому просторі, але створюється інтеграцією у фізичні системи та активну взаємодію з реальним світом. На відміну від традиційних систем AI, які працюють в абстрактних, віртуальних середовищах, втілені системи AI здатні сприймати, розуміти та взаємодіяти з ним. Цей звіт пропонує всебічний огляд принципів, додатків та майбутніх перспектив втіленого ШІ.
Підходить для цього:
Основна концепція втіленого ШІ
Втілений штучний інтелект стосується систем AI, які вбудовані у фізичні предмети, такі як роботи, і можуть значною мірою взаємодіяти зі своїм оточенням. На відміну від суто цифрового AI, який в основному виробляє цифрові артефакти або рекомендації щодо прийняття рішень, втілений AI спрямований на контроль за поведінкою фізичних систем.
Концепція втіленого ШІ включає всі аспекти взаємодії та навчання в середовищі: від сприйняття та розуміння до мислення та планування до виконання. Цей цілісний погляд принципово відрізняється від класичного обчислення, який розглядає психічні процеси як чисті арифметичні операції і бачить мозок як комп'ютер.
Втілений AI використовує датчики для захоплення оточення є навчанням та пристосованою, і, маючи рухові чи реактивні навички, перетворює процеси сприйняття в процесах дії. Він має контекстне розуміння, а також може виконувати складні взаємодії в динамічних умовах.
Теоретичні основи та філософський досвід
Теоретичні основи втіленого ШІ глибоко закріплені у філософії та когнітивній науці. Гіпотеза втілення, яку представила Лінда Сміт у 2005 році, зазначає, що на мисленні та навчанні впливають постійні взаємодії між тілом та навколишньою територією. Ця ідея повертається до попередніх філософських концепцій філософа Моріса Мерле-Понті, який наголосив на центральній ролі сприйняття та тіла для розуміння.
Втілене пізнання (втілене пізнання) являє собою групу теорій, яка вивчає, як пізнання формується фізичним станом та здібностями організму. Ці втілені фактори включають рухову систему, систему сприйняття, фізичні взаємодії з навколишнім середовищем та припущенням про світ, які формують функціональну структуру мозку та тіла організму. Дисертація про втілене пізнання кидає виклик іншим теоріям, такими як когнітивізм, комп’ютеризм та декартовий дуалізм.
Втілений AI ґрунтується на цих концепціях і говорить про те, що справжній штучний загальний інтелект (AGI) можна досягти, контролюючи фізичне втілення та взаємодію з імітованими та фізичними середовищами.
Технологічні компоненти та функціональність
Розробка втілених систем AI вимагає інтеграції різних технологічних компонентів та методологій:
Сприйняття та датчики
Втілені системи AI використовують різні датчики для сприйняття їх оточення, подібно до класичних п'яти почуттів у людини. Ці датчики можуть включати камери (для зорового розуміння), мікрофони (для аудіо -запису), тактильні датчики (для дотику та тиску), а також датчики прискорення та орієнтації.
Когнітивна обробка
Когнітивна архітектура втіленого ШІ включає чотири основні компоненти: сприйняття, дії, пам’ять та навчання. Ці компоненти працюють разом, щоб дозволити агенту, зрозуміти їх оточення та реагувати належним чином. Сучасні розробки в цій галузі включають багатомодальні великі моделі (MLLMS), які пропонують навички вдосконаленого сприйняття, взаємодії та планування.
Актори та фізична взаємодія
На відміну від пасивного спостереження, втілені агенти AI впливають на їх оточення та вчаться з реакції. Для цього потрібні приводи - компоненти, які можуть здійснювати фізичні дії, такі як руки роботи, колеса або інші механічні системи.
Механізми навчання та адаптації
Втілені системи AI навчаються шляхом прямого вивчення їх оточення, подібно до того, як люди та тварини навчаються за допомогою розвідки та взаємодії. Сюди входять різні методології навчання, такі як навчання підкріплення, в яких агент навчається за допомогою експериментів та помилок, а також моніторингу та непереборного навчання.
Підходить для цього:
Області застосування та приклади
Втілений AI використовується в численних областях:
Робототехніка та автономні системи
Від автономних транспортних засобів до безпілотників та промислових роботів - втілений KI дозволяє цим системам сприймати, орієнтуватися та взаємодіяти з ним. Простий приклад - робот для пилососів Coomba, який використовує датчики для орієнтації на його фізичне середовище, для розпізнавання перешкод та для вивчення дизайну інтер'єру.
Автоматизація виробництва
У виробництві втілений AI може контролювати клітини роботів, які виконують складні завдання, такі як шліфувальні деталі з бажаною якістю поверхні. AI відстежує стан клітин за допомогою датчиків і генерує інструкції щодо робота.
Охорона здоров'я та допомога
У секторі охорони здоров'я втілений AI обіцяє революційну зміну, пропонуючи рішення, що підвищують точність, ефективність та персоналізацію. Застосування варіюється від клінічних втручань до щоденного догляду та супроводу до постійної реабілітації.
сільське господарство
У сільському господарстві розробляються розумні роботи, які можуть освоїти весь зростаючий квітковий. Наприклад, дослідницька група з Фуданського університету розробила багатофункціональний робот, який переймає ціле вирощування томатів, включаючи запилення, очищення листя, витончення фруктів та збирання. Ця «мисляча» машина може імітувати людське сприйняття, прийняття рішень та завдання.
Поточні дослідження та розробки
Мультимодальні великі мовні моделі (MLLMS)
Перспективна розробка втілених досліджень AI - це інтеграція мультимодальних великих голосових моделей (MLLMS). Ці моделі обробляють та інтегрують дані з декількох джерел, таких як текст, зображення та аудіо, що дозволяє забезпечити всебічне прийняття рішень. Вони демонструють неабияку універсальність, вміння та узагальнення в складних умовах порівняно з традиційними підходами до навчання.
Орієнтири та платформи оцінювання
Для оцінки ефективності втіленого ШІ були розроблені різні орієнтири. Наприклад, EmbodiedBench - це всебічний орієнтир, розроблений для оцінки MLLMS як втілених агентів. Він пропонує детальну оцінку агентів на основі MLLM для обох завдань на високому та низькому рівні, і з шістьма критичними навичками агента.
Іншим прикладом є втілення втілення, всебічний та інтерактивний оцінка для MLLM з втіленими завданнями. Він включає 328 різних завдань у 125 різних 3D -сценах, які були ретельно підібрані та анотовані.
Сім-реальна передача
Важливим завданням у втілених дослідженнях AI є передача навичок, набуті в моделюванні в реальні середовища. Ця передача SIM-до реальної є активною дослідницькою областю, яка має на меті закрити розрив між імітованими та реальними середовищами.
Майбутнє втіленого інтелекту: інновації та відповідальність
Технічні та практичні перешкоди
Хоча розвиток втіленого ШІ досяг великого прогресу, все ще існують значні проблеми. Сюди входять обмеження обладнання, моделювання моделювання, фізичне розуміння світу та мультимодальна інтеграція. Формулювання нового типу теорії навчання ШІ та інновації передового обладнання є критичним до розробки надійних та надійних втілених систем розвідки.
Етичні міркування
Розвиток втіленого ШІ також викликає етичні питання, особливо щодо безпеки, конфіденційності та можливих соціальних наслідків. Важливо розробити та використовувати ці технології відповідально, щоб мінімізувати потенційні негативні наслідки.
Майбутні напрямки досліджень
Для майбутнього втілених досліджень AI окреслено кілька напрямків. До них належать розвиток моделей великого сприйняття пізнання-поведінки (PCB), фізичний інтелект та морфологічний інтелект. Центральним у цих перспективах є рамка генерального агента, який відомий як Bcent і інтегрує сприйняття, когнітивну та поведінкову динаміку.
Чому AI представляє наступний етап інтелектуальних систем
Втілений AI являє собою зміну парадигми в дослідженні ШІ, що підкреслює важливість фізичного втілення та взаємодії для розвитку дійсно інтелектуальних систем. Інтегруючи ШІ у фізичні системи та забезпечуючи пряму взаємодію з навколишнім середовищем, втілений AI відкриває нові горизонти для застосувань у таких сферах, як робототехніка, охорона здоров'я, виробництво та сільське господарство.
Поточні дослідження AI сильно керуються даними, і революційний прорив глибокого навчання проводився в областях застосування, в яких дані легко доступні або можуть бути створені. У Європі та особливо в Німеччині, де соціальний успіх є сильним за технологіями та робототехнікою, стає все важливішим зосередженням на програмах AI для машин.
Дослідження в області втіленого ШІ вимагає переходу парадигми до цілісного розуміння інтелекту, який не існує ізольовано, але проявляється різноманітною багатомодальною взаємодією з навколишнім середовищем. Це бачення втіленого інтелекту може бути ключовим фактором розробки систем AI, які дійсно пристосовані і можуть процвітати в динамічних умовах.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
