Inteligenţă artificială (AI) vine în multe forme, de la sisteme de recunoaștere a modelelor la IA generativă. Cu toate acestea, există un alt tip de IA care poate răspunde aproape instantaneu la datele din cuvinte reale: AI întruchipată.
Dar ce este exact această tehnologie și cum funcționează?
IA incorporată combină de obicei senzori cu învățarea automată pentru a răspunde la datele din lumea reală. Exemplele includ dronele autonome, mașinile cu conducere autonomă și automatizările din fabrică. Aspiratoarele robotizate și mașinile de tuns iarba folosesc o formă simplificată de inteligență artificială încorporată.
Aceste sisteme autonome folosesc AI pentru a învăța să traverseze obstacolele din lumea fizică. Cea mai mare parte a inteligenței artificiale întruchipate folosește o hartă codificată algoritmic care, în multe privințe, este asemănătoare cu harta mentală a rețelei labirintice de drumuri și repere din Londra, folosită de șoferii de taxi ai orașului. De fapt, cercetarea modului în care șoferii de taxi din Londra determină o rută a fost folosit pentru a informa dezvoltarea unor astfel de sisteme încorporate.
Unele dintre aceste sisteme încorporează, de asemenea, tipul de inteligență întruchipată, de grup, găsit în roiuri de insecte, stoluri de păsări sau turme de animale. Aceste grupuri își sincronizează mișcările subconștient. Mimarea acestui comportament este o strategie utilă pentru dezvoltarea unei rețele de drone sau vehicule de depozit care sunt controlat de o IA încorporată.
Istoria IA încorporată
Dezvoltarea IA încorporată a început în anii 1950, odată cu broasca testoasa ciberneticacare a fost creat de William Gray Walter la Burden Neurological Institute din Marea Britanie. Dar ar fi nevoie de decenii pentru ca IA întruchipată să devină proprie. În timp ce AI cognitivă și generativă învață din modele mari de limbajinteligența artificială întruchipată învață din experiențele sale din lumea fizică, așa cum oamenii reacționează la ceea ce văd și aud.
Cu toate acestea, intrările senzoriale ale IA întrupată sunt destul de diferite de simțurile umane. AI incorporat poate detecta raze X, lumina ultravioleta si infrarosu, campuri magnetice sau date GPS. Algoritmii de viziune computerizată pot folosi apoi aceste date senzoriale pentru a identifica obiectele și a răspunde la ele.
Construirea unui model mondial
Elementul de bază al unei IA încorporate este ea model mondialcare este conceput pentru mediul său de operare. Acest model de lume este similar cu propria noastră înțelegere a mediului înconjurător.
Modelul mondial este susținut de diferite abordări de învățare. Un exemplu este învăţarea prin întărirecare utilizează o abordare bazată pe politici pentru a determina o rută – de exemplu, cu reguli precum „fă întotdeauna X atunci când întâlnești Y”.
Un altul este inferența activă, care este modelată pe modul în care funcționează creierul uman. Aceste modele preiau în mod continuu date din mediu și actualizează modelul mondial pe baza acestui flux în timp real – similar cu modul în care reacționăm în funcție de ceea ce vedem și auzim. În schimb, alte modele AI nu evoluează în timp real.
Inferența activă începe cu un nivel de bază de înțelegere a mediului, dar poate evolua rapid. Ca atare, orice vehicul autonom care se bazează pe inferență activă are nevoie de o pregătire extinsă pentru a fi desfășurat în siguranță pe drumuri.
AI incorporat ar putea ajuta, de asemenea, chatboții să ofere o experiență mai bună pentru clienți, citind starea emoțională a unui client și adaptându-i răspunsurile în consecință.
Deși sistemele AI încorporate sunt încă în stadiile incipiente, cercetarea evoluează rapid. Îmbunătățirile în IA generativă vor informa în mod natural dezvoltarea IA încorporată. AI incorporat va beneficia, de asemenea, de îmbunătățiri ale preciziei și disponibilității senzorilor pe care îi folosește pentru a determina împrejurimile sale.
Comentarii recente