Zavedení
Oblast umělé inteligence (AI) se rychle vyvíjí, přičemž ztělesněná inteligence se stává klíčovou oblastí zájmu. Významní odborníci, včetně Fei-Fei Li a Zhihui, podporují tento inovativní přístup. Tento článek zkoumá, co je ztělesněná inteligence, její základní složky, nejnovější pokroky, reálné aplikace a výzvy, kterým čelí vývojáři při snaze vytvořit schopnější roboty, kteří mohou bezproblémově interagovat se svým prostředím.
Co je ztělesněná inteligence?
Ztělesněná inteligence se týká AI systémů, které fungují jak v fyzické, tak digitální oblasti, což jim umožňuje efektivně chápat a interagovat se světem. Kombinuje fyzická těla (roboty) s inteligentními agenty schopnými vnímání, rozhodování a jednání. Díky učení prostřednictvím interakce mohou tyto systémy vykonávat složité úkoly, které vyžadují trvalé porozumění jejich prostředí, podobně jako lidé.
Rámec ztělesněné inteligence Google 2024
Klíčové složky vtělené inteligence
-
Tělo: Jedná se o fyzickou platformu – obvykle robota – která vykonává úkoly a shromažďuje smyslová data. Přizpůsobitelné a všestranné tělo je klíčové pro zlepšení schopností robota.
-
Agent: Toto je inteligentní jádro, které zpracovává smyslové informace, rozumí prostředí a činí rozhodnutí pro efektivní řízení těla. Pokročilé modely hlubokého učení se často používají ke zlepšení schopností agenta v učení a uvažování.
-
Data: Vysoce kvalitní data jsou nezbytná pro trénink agenta. Získávání relevantních dat pro roboty však může být nákladné a náročné.
-
Učící se architektura: Systémy ztělesněné inteligence potřebují robustní architektury, které umožňují agentům učit se ze svých interakcí jak s virtuálním, tak skutečným prostředím.
Nedávné pokroky a výzkum
Posledních několik let přineslo významné pokroky v oblasti ztělesněné inteligence, zejména díky inovacím předních technologických společností a výzkumných institucí:
-
Fei-Fei Li a její tým posouvají hranice tím, že vytvářejí virtuální prostředí, kde mohou AI agenti prozkoumávat a učit se. To zahrnuje vytváření komplexních datových sad, které umožňují podrobné hodnocení výkonu AI.
-
Zhihui jako lídr v oblasti myšlení zdůraznil, že vtělená inteligence je klíčová pro dosažení robotiky obecného určení. Společnosti jako Google, Microsoft a Nvidia vyvíjejí pokročilé modely (např. Google RT-2), které využívají velké jazykové modely (LLM) a multimodální vstupy ke zlepšení robotického učení.
Reálné aplikace pro vývojáře
Ztělesněná inteligence má obrovský potenciál v různých sektorech:
-
Zdravotnictví: Roboti mohou pomáhat při operacích a péči o pacienty tím, že díky ztělesněné inteligenci rozumí složitým úkolům.
-
Výroba: Roboti vybavení ztělesněnou inteligencí se mohou přizpůsobit dynamickému prostředí továrny, čímž zlepšují efektivitu a bezpečnost.
-
Domácí automatizace: Domácí roboti mohou vykonávat různé domácí práce učením se z dotykových a vizuálních vstupů.
Vývojáři mohou s těmito technologiemi pracovat pomocí dostupných nástrojů a platforem pro simulaci a programování robotů, což jim umožňuje vytvářet vlastní inovativní aplikace.
AI Habitat je virtuální svět vytvořený týmem Dhruva Batry v Meta AI. Jejich cílem je zrychlit simulaci natolik, aby ztělesněná AI mohla nasbírat 20 let simulovaných zkušeností během pouhých 20 minut reálného času.
Výzvy na cestě k implementaci
I když jsou pokroky vzrušující, vývojáři čelí několika výzvám:
-
Nedostatek dat: Vysoce kvalitní datové sady pro trénink robotů jsou často omezené. Najít způsoby, jak tato data efektivně generovat nebo shromažďovat, je zásadní.
-
Algoritmická složitost: Vyvíjení algoritmů, které umožňují efektivní učení v nepředvídatelných prostředích, je významný úkol.
-
Hardwarová omezení: Vytváření všestranných a schopných robotických platforem, které mohou efektivně fungovat v různých scénářích, zůstává výzvou.
Budoucí výhled pro robotiku a umělou inteligenci
Budoucnost ztělesněné inteligence v robotice slibuje přetvoření způsobu, jakým komunikujeme se stroji. Jak se umělá inteligence nadále vyvíjí, můžeme očekávat zlepšení schopnosti robotů vykonávat složité úkoly podobné lidským. Využitím virtuálních prostředí pro trénink a zdokonalování jejich rozhodovacích procesů se roboti brzy mohou stát nedílnou součástí každodenního života.
Trénink robotů v simulaci (prostředí ManipulaTHOR)
Závěr
Ztělesněná inteligence je zásadním krokem k schopnějším a přizpůsobivějším robotům. Jako vývojáři nám zapojení do této oblasti nabízí příležitost formovat budoucnost technologie. Být informovaný a zkoumat nové nástroje a metodologie bude klíčové, jak budeme směřovat k realizaci potenciálu ztělesněné AI.
Tým Li Fei-Fei vyvinul simulovaný dataset nazvaný BEHAVIOR, s nadějí, že přispěje k embodied AI stejným způsobem, jakým její projekt ImageNet přispěl k rozpoznávání objektů.
1 komentář
Riyaz
Quite exciting! The next frontier is embodied intelligence, in which AI not only thinks but also perceives, moves, and interacts with the physical world. We are developing robots that are capable of adapting like living things—from warehouse automation to elder care and even space exploration—by integrating sensors, real-time learning, and environmental feedback. Situational intelligence is now more than just artificial intelligence. The robotics of the future is not just science fiction anymore; it is already taking shape.