Introduktion
Fältet artificiell intelligens (AI) utvecklas snabbt, där inbäddad intelligens framträder som ett nyckelområde. Framstående experter, inklusive Fei-Fei Li och Zhihui, förespråkar detta innovativa tillvägagångssätt. Denna artikel utforskar vad inbäddad intelligens är, dess kärnkomponenter, de senaste framstegen, verkliga tillämpningar och de utmaningar utvecklare står inför när vi rör oss mot att skapa mer kapabla robotar som kan interagera sömlöst med sina miljöer.
Vad är inbäddad intelligens?
Inbäddad intelligens avser AI-system som verkar både i den fysiska och digitala världen, vilket gör det möjligt för dem att förstå och interagera med världen på ett effektivt sätt. Det kombinerar fysiska kroppar (robotar) med intelligenta agenter som kan uppfatta, fatta beslut och agera. Genom att lära sig genom interaktion kan dessa system utföra komplexa uppgifter som kräver en varaktig förståelse av deras miljöer, precis som människor.
Google Embodied Intelligence Framework 2024
Nyckelkomponenter i embodied intelligence
-
Kroppen: Detta är den fysiska plattformen—vanligtvis en robot—som utför uppgifter och samlar sensorisk data. En anpassningsbar och mångsidig kropp är avgörande för att förbättra robotens kapabiliteter.
-
Agenten: Detta är den intelligenta kärnan som bearbetar sensorisk information, förstår miljön och fattar beslut för att effektivt styra kroppen. Avancerade djupinlärningsmodeller används ofta för att förbättra agentens lärande och resonemangsförmåga.
-
Data: Högkvalitativ data är avgörande för att träna agenten. Att skaffa relevant data för robotar kan dock vara dyrt och utmanande.
-
Lärande arkitektur: System för embodied intelligence behöver robusta arkitekturer som tillåter agenter att lära sig från sina interaktioner med både virtuella och verkliga miljöer.
Senaste framsteg och forskning
De senaste åren har sett betydande framsteg inom embodied intelligence, särskilt genom innovationer från ledande teknikföretag och forskningsinstitutioner:
-
Fei-Fei Li och hennes team tänjer på gränserna genom att skapa virtuella miljöer där AI-agenter kan utforska och lära sig. Detta inkluderar att bygga omfattande datamängder som möjliggör detaljerade utvärderingar av AI-prestanda.
-
Zhihui, som en tankeledare, har betonat att embodied intelligence är avgörande för att uppnå allmänna robotar. Företag som Google, Microsoft och Nvidia utvecklar avancerade modeller (t.ex. Googles RT-2) som utnyttjar stora språkmodeller (LLM) och multimodala indata för att förbättra robotlärande.
Verkliga tillämpningar för utvecklare
Embodied intelligence har stor potential inom olika sektorer:
-
Hälso- och sjukvård: Robotar kan assistera vid operationer och patientvård genom att förstå komplexa uppgifter via embodied intelligence.
-
Tillverkning: Robotar utrustade med embodied intelligence kan anpassa sig till dynamiska fabriks-miljöer, vilket förbättrar effektivitet och säkerhet.
-
Hemautomation: Hushållsrobotar kan utföra olika hushållssysslor genom att lära sig från beröring och visuella intryck.
Utvecklare kan engagera sig i dessa teknologier genom att använda tillgängliga verktyg och plattformar för simulering och robotprogrammering, vilket gör det möjligt för dem att skapa egna innovativa applikationer.
AI Habitat är en virtuell värld skapad av Dhruv Batras team på Meta AI. De strävar efter att påskynda simuleringen så att embodied AI kan samla på sig 20 års simulerad erfarenhet på bara 20 minuters verklig tid.
Utmaningar på vägen mot implementering
Trots de spännande framstegen står utvecklare inför flera utmaningar:
-
Databrist: Högkvalitativa datamängder för att träna robotar är ofta begränsade. Att hitta sätt att generera eller samla in denna data effektivt är avgörande.
-
Algoritmisk komplexitet: Att utveckla algoritmer som möjliggör effektivt lärande i oförutsägbara miljöer är en betydande uppgift.
-
Hårdvarubegränsningar: Att bygga mångsidiga och kapabla robotplattformar som kan fungera effektivt i olika scenarier är fortfarande en utmaning.
Framtidsutsikter för robotik och AI
Framtiden för inbäddad intelligens inom robotik lovar att omforma hur vi interagerar med maskiner. När AI fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss förbättringar i robotars förmåga att utföra komplexa, människoliknande uppgifter. Genom att utnyttja virtuella miljöer för träning och förfining av deras beslutsprocesser kan robotar snart bli en integrerad del av vardagen.
Träning av robotar i simulering (ManipulaTHOR-miljö)
Slutsats
Inbäddad intelligens är ett viktigt steg mot mer kapabla och anpassningsbara robotar. Som utvecklare ger engagemang i detta område möjlighet att forma teknikens framtid. Att hålla sig informerad och utforska nya verktyg och metoder kommer att vara avgörande när vi närmar oss att förverkliga potentialen i embodied AI.
Li Fei-Feis team utvecklade en simulerad datamängd kallad BEHAVIOR, i hopp om att den skulle bidra till embodied AI på samma sätt som hennes ImageNet-projekt gjorde för objektigenkänning.
Referenser och resurser
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.