Heutzutage arbeiten künstliche Intelligenz und Robotik weitgehend als separate Bereiche.
Während KI uns mit ihren Entscheidungs- und Lernfähigkeiten beeindruckt hat, bleibt sie innerhalb von Computern.
Roboter hingegen haben eine greifbare Präsenz und können vorprogrammierte Aufgaben ausführen, verfügen jedoch nicht über Intelligenz.
Diese Trennung löst sich jedoch allmählich auf. KI bewegt sich von der digitalen Welt in den dynamischen, physischen 3D-Raum, was zu einem neuen Paradigma führt, das bekannt ist als physische Intelligenz.
Verständnis der physischen Intelligenz
Physische Intelligenz integriert die Fähigkeit von AI, Texte, Bilder und andere Online-Daten zu verstehen, mit realen Maschinen und steigert deren Leistung. Diese Evolution bedeutet, dass AI nicht mehr in unseren Computern bleibt, sondern auf unterschiedliche Weise mit uns in der physischen Welt interagiert. Stellen Sie sich einen Supermarkt vor, in dem Roboter Sie bei verschiedenen Aufgaben unterstützen, wie zum Beispiel beim Tragen schwerer Kisten. Dies zu erreichen erfordert ein Umdenken in Bezug auf Maschinenkognition, Design und Lernprozesse.
Die Rolle von Liquid Networks in AI
Damit physische Intelligenz effektiv ist, muss AI auf Computern arbeiten, die klein genug sind, um in einen Roboter zu passen. Gegenwärtige AI-Systeme können Fehler machen; daher besteht ein Bedarf an zuverlässigeren, kompakten Systemen. Daniela Rus, eine Professorin am Computer Science and AI Lab des MIT, hat zusammen mit ihrem Team einen neuen AI-Ansatz namens „Liquid Networks.“
Betrachten Sie ein selbstfahrendes Auto, das zehntausende künstlicher Neuronen verwendet, um zu navigieren. Es ist schwierig, die Aktivitäten dieser Neuronen mit dem Verhalten des Autos zu verknüpfen. Andererseits verwendet eine Liquid Network-Lösung nur 19 Neuronen, die sich auf die Straße und die Umgebung konzentrieren. Diese reduzierte Komplexität ermöglicht es den Forschern, Entscheidungsprozesse besser zu verstehen. Traditionelle AI-Systeme verwenden künstliche Neuronen als grundlegende Ein-/Ausschaltelemente, während Liquid Neuronen Differentialgleichungen verwenden, um neuronale Berechnungen genauer zu modellieren.
Der Vorteil von Liquid Networks
Liquid-Netzwerke sind nicht statisch; sie passen sich nach der Bereitstellung basierend auf neuen Eingaben weiterhin an. Diese Anpassungsfähigkeit, die in physikalischen Modellen verwurzelt ist, bietet eine neue Möglichkeit für Maschinen zu denken. Diese Netzwerke können auf verschiedenen Geräten laufen, von Smartphones bis hin zu Robotern und Unternehmenscomputern, und eröffnen neue Möglichkeiten für das Design und die Funktionalität von Maschinen.
Innovationen mit Text-zu-Roboter und Bild-zu-Roboter
Der zweite kritische Aspekt der physischen Intelligenz besteht darin, Text und Bilder in robotische Aktionen umzuwandeln. Aktuelle KI-Lösungen, die auf statistischen Modellen basieren, scheitern in dieser Hinsicht. Liquid-Netzwerke hingegen ermöglichen es, Text und Bilder in funktionale Roboter umzuwandeln, wodurch die Zeit und die Ressourcen für Prototyping und Innovation drastisch reduziert werden.
Mensch-zu-Roboter Lernen
Die dritte Dimension der physischen Intelligenz besteht darin, Maschinen das Lernen aus menschlichem Verhalten zu ermöglichen. Daniela Rus und ihr Team haben ein System entwickelt, bei dem Menschen in einer Küchenumgebung mit Sensoren ausgestattet sind. Durch die Erfassung umfassender Daten zu menschlichen Aufgaben – wie Muskelbewegungen, Körperhaltung und Blick – trainieren sie KI, um Roboter diese Aufgaben beizubringen. Dieser Ansatz führt zu Robotern, die sich agil bewegen und sich an verschiedene Aufgaben anpassen können, von der Lebensmittelzubereitung bis zur Reinigung.
Fazit
Die Fusion von KI und Robotik durch Liquid-Netzwerke führt zu enormen Fortschritten in der physischen Intelligenz.
Diese Technologie verspricht, unsere einfallsreichsten Ideen zum Leben zu erwecken und intelligente Maschinen zu schaffen, die nahtlos mit der physischen Welt interagieren können.
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