Introduktion
Feltet kunstig intelligens (AI) udvikler sig hurtigt, hvor indlejret intelligens fremstår som et centralt fokusområde. Bemærkelsesværdige eksperter, herunder Fei-Fei Li og Zhihui, går forrest i denne innovative tilgang. Denne artikel undersøger, hvad indlejret intelligens er, dens kernekomponenter, de seneste fremskridt, virkelige anvendelser og de udfordringer, udviklere står overfor, når vi bevæger os mod at skabe mere kapable robotter, der kan interagere problemfrit med deres omgivelser.
Hvad er indlejret intelligens?
Indlejret intelligens refererer til AI-systemer, der opererer både i den fysiske og digitale verden, hvilket gør dem i stand til effektivt at forstå og interagere med verden. Det kombinerer fysiske kroppe (robotter) med intelligente agenter, der er i stand til opfattelse, beslutningstagning og handling. Ved at lære gennem interaktion kan disse systemer udføre komplekse opgaver, der kræver en vedvarende forståelse af deres omgivelser, ligesom mennesker.
Google Embodied Intelligence Framework 2024
Nøglekomponenter i legemlig intelligens
-
Kroppen: Dette er den fysiske platform – typisk en robot – der udfører opgaver og indsamler sensoriske data. En tilpasningsdygtig og alsidig krop er afgørende for at forbedre robotens kapaciteter.
-
Agenten: Dette er den intelligente kerne, der behandler sensorisk information, forstår miljøet og træffer beslutninger for effektivt at styre kroppen. Avancerede dybdelæringsmodeller bruges ofte til at forbedre agentens læring og ræsonneringsevner.
-
Data: Data af høj kvalitet er afgørende for træning af agenten. Dog kan det være dyrt og udfordrende at indsamle relevante data til robotter.
-
Læringsarkitektur: Systemer med legemlig intelligens har brug for robuste arkitekturer, der tillader agenter at lære fra deres interaktioner med både virtuelle og virkelige miljøer.
Seneste fremskridt og forskning
De seneste år har budt på betydelige fremskridt inden for legemlig intelligens, især gennem innovationer fra førende teknologivirksomheder og forskningsinstitutioner:
-
Fei-Fei Li og hendes team skubber grænser ved at skabe virtuelle miljøer, hvor AI-agenter kan udforske og lære. Dette inkluderer opbygning af omfattende datasæt, der muliggør detaljerede evalueringer af AI's præstationer.
-
Zhihui, som en tankeleder, har understreget, at legemlig intelligens er afgørende for at opnå generel robotteknologi. Virksomheder som Google, Microsoft og Nvidia udvikler avancerede modeller (f.eks. Googles RT-2), der udnytter store sprogmodeller (LLM) og multimodale input til at forbedre robotlæring.
Virkelige anvendelser for udviklere
Legemlig intelligens har stort potentiale på tværs af forskellige sektorer:
-
Sundhedspleje: Robotter kan assistere ved operationer og patientpleje ved at forstå komplekse opgaver gennem legemlig intelligens.
-
Fremstilling: Robotter udstyret med legemlig intelligens kan tilpasse sig dynamiske fabriksomgivelser og forbedre effektivitet og sikkerhed.
-
Hjemmeautomatisering: Husrobotter kan udføre forskellige huslige opgaver ved at lære fra berørings- og visuelle input.
Udviklere kan engagere sig med disse teknologier ved at bruge tilgængelige værktøjer og platforme til simulation og robotprogrammering, hvilket gør det muligt for dem at skabe deres egne innovative applikationer.
AI Habitat er en virtuel verden skabt af Dhruv Batras team hos Meta AI. De sigter mod at accelerere simulationshastigheden til det punkt, hvor embodied AI kan akkumulere 20 års simuleret erfaring på blot 20 minutters reel tid.
Udfordringer på vejen mod implementering
Selvom fremskridtene er spændende, står udviklere over for flere udfordringer:
-
Datascarcity: Højkvalitetsdatasæt til træning af robotter er ofte begrænsede. Det er afgørende at finde måder at generere eller indsamle disse data effektivt på.
-
Algoritmisk kompleksitet: Udvikling af algoritmer, der muliggør effektiv læring i uforudsigelige miljøer, er en betydelig opgave.
-
Hardwarebegrænsninger: Det er stadig en udfordring at bygge alsidige og kapable robotplatforme, der kan fungere effektivt i forskellige scenarier.
Fremtidsudsigter for robotteknologi og AI
Fremtiden for embodied intelligens i robotteknologi lover at ændre, hvordan vi interagerer med maskiner. Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, kan vi forvente forbedringer i robotters evne til at udføre komplekse menneskelignende opgaver. Ved at udnytte virtuelle miljøer til træning og forfining af deres beslutningsprocesser kan robotter snart blive en integreret del af hverdagen.
Træning af robotter i simulation (ManipulaTHOR-miljø)
Konklusion
Embodied intelligens er et vigtigt skridt mod mere kapable og tilpasningsdygtige robotter. Som udviklere giver det at engagere sig i dette felt mulighed for at forme teknologiens fremtid. Det vil være afgørende at holde sig informeret og udforske nye værktøjer og metoder, efterhånden som vi bevæger os mod at realisere potentialet i embodied AI.
Li Fei-Feis team udviklede et simuleret datasæt kaldet BEHAVIOR, i håb om at det ville bidrage til embodied AI på samme måde som hendes ImageNet-projekt gjorde for objektgenkendelse.
Referencer og ressourcer
1 kommentar
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.