Wprowadzenie
Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) szybko się rozwija, a ucieleśniona inteligencja staje się kluczowym obszarem zainteresowania. Znani eksperci, w tym Fei-Fei Li i Zhihui, promują to innowacyjne podejście. Ten artykuł bada, czym jest ucieleśniona inteligencja, jej podstawowe elementy, najnowsze osiągnięcia, zastosowania w rzeczywistym świecie oraz wyzwania, przed którymi stoją deweloperzy, dążąc do stworzenia bardziej zaawansowanych robotów, które mogą płynnie współdziałać ze swoim otoczeniem.
Czym jest ucieleśniona inteligencja?
Ucieleśniona inteligencja odnosi się do systemów AI działających zarówno w sferze fizycznej, jak i cyfrowej, co umożliwia im skuteczne rozumienie i interakcję ze światem. Łączy fizyczne ciała (roboty) z inteligentnymi agentami zdolnymi do percepcji, podejmowania decyzji i działania. Poprzez uczenie się w trakcie interakcji, te systemy mogą wykonywać złożone zadania wymagające trwałego zrozumienia ich otoczenia, podobnie jak ludzie.
Google Embodied Intelligence Framework 2024
Kluczowe elementy ucieleśnionej inteligencji
-
Ciało: To jest fizyczna platforma — zazwyczaj robot — która wykonuje zadania i zbiera dane sensoryczne. Adaptowalne i wszechstronne ciało jest kluczowe dla zwiększenia możliwości robota.
-
Agent: To inteligentne jądro, które przetwarza informacje sensoryczne, rozumie otoczenie i podejmuje decyzje, aby skutecznie kontrolować ciało. Zaawansowane modele głębokiego uczenia są często używane do zwiększenia zdolności uczenia się i rozumowania agenta.
-
Dane: Dane wysokiej jakości są niezbędne do szkolenia agenta. Jednak pozyskiwanie odpowiednich danych dla robotów może być kosztowne i trudne.
-
Uczenie się architektury: Systemy inteligencji ucieleśnionej potrzebują solidnych architektur, które pozwalają agentom uczyć się na podstawie interakcji zarówno z wirtualnym, jak i rzeczywistym środowiskiem.
Najnowsze postępy i badania
Ostatnie kilka lat przyniosło znaczące postępy w dziedzinie ucieleśnionej inteligencji, szczególnie dzięki innowacjom czołowych firm technologicznych i instytucji badawczych:
-
Fei-Fei Li i jej zespół przesuwają granice, tworząc wirtualne środowiska, w których agenci AI mogą eksplorować i uczyć się. Obejmuje to tworzenie kompleksowych zestawów danych, które umożliwiają szczegółową ocenę wydajności AI.
-
Zhihui, jako lider myśli, podkreślił, że ucieleśniona inteligencja jest kluczowa dla osiągnięcia robotyki ogólnego przeznaczenia. Firmy takie jak Google, Microsoft i Nvidia rozwijają zaawansowane modele (np. RT-2 Google), które wykorzystują duże modele językowe (LLM) oraz multimodalne dane wejściowe, aby usprawnić uczenie robotów.
Zastosowania w rzeczywistym świecie dla programistów
Ucieleśniona inteligencja ma ogromny potencjał w różnych sektorach:
-
Opieka zdrowotna: Roboty mogą wspierać podczas operacji i opieki nad pacjentem, rozumiejąc złożone zadania dzięki ucieleśnionej inteligencji.
-
Produkcja: Roboty wyposażone w ucieleśnioną inteligencję mogą dostosowywać się do dynamicznego środowiska fabrycznego, poprawiając wydajność i bezpieczeństwo.
-
Automatyka domowa: Roboty domowe mogą wykonywać różne prace domowe, ucząc się na podstawie dotyku i danych wizualnych.
Deweloperzy mogą korzystać z tych technologii, wykorzystując dostępne narzędzia i platformy do symulacji oraz programowania robotów, co pozwala im tworzyć własne innowacyjne aplikacje.
AI Habitat to wirtualny świat stworzony przez zespół Dhruva Batry w Meta AI. Ich celem jest przyspieszenie tempa symulacji do takiego stopnia, aby ucieleśniona sztuczna inteligencja mogła zgromadzić 20 lat symulowanego doświadczenia w zaledwie 20 minut rzeczywistego czasu.
Wyzwania na drodze do wdrożenia
Chociaż postępy są ekscytujące, deweloperzy napotykają na kilka wyzwań:
-
Niedobór danych: Wysokiej jakości zestawy danych do szkolenia robotów są często ograniczone. Znalezienie sposobów na efektywne generowanie lub zbieranie tych danych jest kluczowe.
-
Złożoność algorytmiczna: Opracowywanie algorytmów umożliwiających efektywną naukę w nieprzewidywalnych środowiskach jest znaczącym przedsięwzięciem.
-
Ograniczenia sprzętowe: Budowanie wszechstronnych i zdolnych platform robotycznych, które mogą skutecznie działać w różnych scenariuszach, pozostaje wyzwaniem.
Perspektywy rozwoju robotyki i sztucznej inteligencji
Przyszłość ucieleśnionej inteligencji w robotyce obiecuje przekształcenie sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z maszynami. W miarę postępów AI możemy spodziewać się ulepszeń w zdolności robotów do wykonywania złożonych, przypominających ludzkie zadań. Wykorzystując wirtualne środowiska do szkolenia i doskonalenia procesów decyzyjnych, roboty wkrótce mogą stać się integralną częścią codziennego życia.
Szkolenie robotów w symulacji (środowisko ManipulaTHOR)
Wniosek
Ucieleśniona inteligencja to istotny krok w kierunku bardziej zdolnych i adaptacyjnych robotów. Jako deweloperzy, zaangażowanie się w tę dziedzinę daje możliwość kształtowania przyszłości technologii. Bycie na bieżąco oraz eksplorowanie nowych narzędzi i metodologii będzie kluczowe, gdy będziemy dążyć do realizacji potencjału ucieleśnionej sztucznej inteligencji.
Zespół Li Fei-Fei opracował symulowany zbiór danych o nazwie BEHAVIOR, mając nadzieję, że przyczyni się on do rozwoju ucieleśnionej sztucznej inteligencji w taki sam sposób, jak jej projekt ImageNet przyczynił się do rozpoznawania obiektów.
1 komentarz
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.