Künstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Während generative KI wie ChatGPT Inhalte aus Textdaten erstellt, sorgt eine andere Art von KI, die verkörperte KI, für Aufsehen. Aber was ist das genau? Und wie unterscheidet sie sich von anderen Formen der künstlichen Intelligenz?
Verkörperte KI: Intelligenz, die auf die reale Welt reagiert
Unter verkörperter KI versteht man Systeme, die mithilfe von Sensoren und maschinellen Lernalgorithmen in Echtzeit mit ihrer physischen Umgebung interagieren können. Im Gegensatz zur generativen KI, die Erkenntnisse aus Daten generiert, reagiert die verkörperte KI auf Daten aus der realen Welt und ermöglicht es ihr, konkrete Aktionen auszuführen, z. B. sich zu bewegen, Hindernissen auszuweichen oder ihr Verhalten entsprechend anzupassen.
Nehmen Sie das Beispiel von autonome Drohnen oder selbstfahrende Autos. Diese Technologien nutzen Sensoren und Algorithmen, um ihre Umgebung zu analysieren und sofortige Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen. Der „verkörperte“ Aspekt dieser KI bezieht sich darauf, wie diese Systeme wahrnehmen und darauf reagieren, was sie sehen, hören oder messen.
Wie funktioniert verkörperte KI?
Eines der wesentlichen Elemente der verkörperten KI ist ihre Modell der Welteine digitale Darstellung der Umgebung, in der sich KI entwickelt. Dieses Modell ermöglicht es der KI, Entscheidungen auf der Grundlage der gesammelten Informationen zu treffen. Beispielsweise kann eine Drohne mithilfe ihrer Sensoren eine virtuelle Karte ihrer Umgebung erstellen und so navigieren, ohne auf Hindernisse zu stoßen.
Das Herzstück dieser Technologie sind Sensoren: Kameras, Radargeräte, Wärmemelder, GPS usw. Diese Sensoren liefern wichtige Daten, die dann von maschinellen Lern- und Computer-Vision-Algorithmen verarbeitet werden, sodass die KI mit der realen Welt interagieren kann. Verkörperte KI zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, Informationen zu interpretieren, die dem menschlichen Auge oft entgehen, wie zum Beispiel Infrarotstrahlen oder GPS-Signale.
In Bezug auf das Lernen werden hauptsächlich zwei Ansätze verwendet: Verstärkungslernen et aktive Schlussfolgerung. Reinforcement Learning funktioniert nach einem einfachen Prinzip: KI lernt durch Experimentieren und passt ihr Verhalten an, um die Belohnungen zu maximieren. Beispielsweise lernt ein autonomes Fahrzeug, seine Route zu optimieren, indem es Staus umgeht oder schnell auf Gefahren reagiert. Aktive Inferenz hingegen ist ein fortlaufender Prozess, bei dem die KI ihr Weltmodell auf der Grundlage neuer gesammelter Daten ständig anpasst, ähnlich wie das menschliche Gehirn sein Verständnis der Umwelt aktualisiert.
Anwendungen im täglichen Leben
Verkörperte KI ist bereits in vielen Bereichen präsent. Eines der offensichtlichsten Beispiele ist das von autonome Fahrzeuge. Diese mit hochentwickelten Sensoren und Algorithmen ausgestatteten Autos können Hindernisse erkennen, ihre Flugbahn anpassen und sogar auf unvorhergesehene Situationen reagieren, beispielsweise auf einen plötzlich überquerenden Fußgänger. Diese Technologie verringert nicht nur das Unfallrisiko, sondern verspricht auch, die Art und Weise, wie wir über Mobilität denken, zu verändern.
Auch verkörperte KI kommt zum Einsatz Heimrobotikinsbesondere bei Geräten wie Roboterstaubsaugern und Rasenmähern. Diese Roboter sind in der Lage, sich in komplexen Umgebungen zu bewegen und zu navigieren, dabei Hindernissen auszuweichen und sich gleichzeitig an unterschiedliche Konfigurationen von Räumen oder Gärten anzupassen.
-DER autonome Drohnen sind ein weiteres markantes Beispiel. Diese intelligenten Maschinen, die für Überwachungs-, Liefer- oder Inspektionsmissionen eingesetzt werden, navigieren ohne menschliches Eingreifen durch den Luftraum und passen sich in Echtzeit an Wetterbedingungen und Hindernisse an.
Sich ständig weiterentwickelnde Technologie
Die Geschichte der verkörperten KI reicht bis in die 1950er Jahre zurück, mit frühen Experimenten wie kybernetische Schildkröte von William Gray Walter. Obwohl diese Maschine rudimentär war, war sie bereits in der Lage, sich zu bewegen, indem sie auf ihre Umgebung reagierte. Seitdem hat sich die verkörperte KI rasant weiterentwickelt, was teilweise auf Fortschritte bei Sensoren und Algorithmen zurückzuführen ist.
Heute entwickelt sich diese Technologie weiter. Im Gegensatz zur kognitiven KI, die aus großen abstrakten Datenbanken lernt, lernt die verkörperte KI direkt aus ihrer Interaktion mit der physischen Welt. Dies macht diese Technologie besonders leistungsfähig, da sie es autonomen Systemen ermöglicht, sich in Echtzeit an oft unvorhersehbare Umgebungen anzupassen.
Herausforderungen und Perspektiven
Trotz ihrer Vorteile steht die verkörperte KI vor mehreren Herausforderungen. Sensorgenauigkeit ist ein großes Thema, denn die Verlässlichkeit der gesammelten Informationen ist für sichere Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Umweltbedingungen wie Regen oder Nebel können die Qualität der von Sensoren erfassten Daten verändern.
DER ethische Fragen sind auch wichtig. Wie soll beispielsweise ein selbstfahrendes Auto im Notfall reagieren, wenn das Leben eines Fußgängers oder Passagiers auf dem Spiel steht? Forscher arbeiten daran, diese Systeme so zuverlässig und transparent wie möglich zu gestalten, um Voreingenommenheit zu vermeiden und die Sicherheit ihrer Entscheidungen zu gewährleisten.
Schließlich ist diebreite Akzeptanz Die Entwicklung verkörperter KI erfordert die Überwindung technischer und regulatorischer Hindernisse. Autonome Fahrzeuge beispielsweise müssen gründlich getestet und validiert werden, bevor sie auf die Straße gebracht werden.
