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.
