هوش مصنوعی تجسم یافته (Embodied AI)
معرفی کامل هوش مصنوعی مجسّم (Embodied AI) شامل تعریف آن، اجزای کلیدی، کاربردهای هوش مصنوعی تجسم یافته، چالش‌ها و جهت‌گیری آینده آن را در این از دانشنامه هوش مصنوعی مدنظر قرار داده‌ایم.
فهرست مطالب
مقدمه
هوش مصنوعی تجسم یافته (Embodied AI) یک حوزه جذاب و به سرعت در حال تکامل در تحقیقات هوش مصنوعی است. برخلاف هوش مصنوعی سنتی که اغلب در محیط‌های دیجیتال یا شبیه‌سازی شده عمل می‌کند، هوش مصنوعی تجسم یافته شامل عواملی است که از طریق یک عامل فیزیکی مانند بدن یا ربات با دنیای فیزیکی تعامل دارند. این رویکرد، هوش مصنوعی را به هوش انسانی نزدیک‌تر می‌کند، زیرا ادراک، عمل و یادگیری را با زمینه‌های دنیای واقعی ادغام می‌کند. بیایید به جنبه‌های کلیدی، چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده هوش مصنوعی تجسم یافته بپردازیم.
هوش مصنوعی تجسم یافته چیست؟
هوش مصنوعی Embodied به سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که در موجودات فیزیکی مانند ربات‌ها، وسایل نقلیه خودران یا هر دستگاهی که می‌تواند با محیط خود تعامل داشته باشد، تعبیه شده‌اند. این سیستم‌ها برای درک محیط اطراف، تصمیم‌گیری و انجام اقدامات بر اساس ورودی‌های حسی طراحی شده‌اند. ایده اصلی پشت این قضیه در این است که هوش نه تنها از پردازش اطلاعات بلکه از تعامل بین عامل و محیط آن ناشی می‌شود. (.Embodied AI Workshop, n.d)
هوش مصنوعی تجسم یافته ادغام فناوری‌های یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتر، یادگیری ربات و زبان است که در «تجسم» هوش مصنوعی به اوج خود رسیده است: ربات‌هایی که می‌توانند درک کنند، عمل کنند و با هم همکاری کنند (.Carnegie Mellon University, n.d).
اجزای کلیدی هوش مصنوعی تجسم یافته
ادراک (Perception): سیستم‌های هوش مصنوعی Embodied از حسگرها برای درک محیط خود استفاده می‌کنند. این حسگرها می‌توانند شامل دوربین‌ها، میکروفون‌ها، حسگرهای لمسی و موارد دیگر باشند. داده‌های جمع‌آوری شده از این حسگرها پردازش می‌شوند تا محیط اطراف را درک کرده و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
عمل (Action): بر اساس اطلاعات درک شده، عوامل هوش مصنوعی Embodied اقداماتی انجام می‌دهند. این اقدامات می‌توانند از حرکات ساده مانند حرکت در یک فضا تا وظایف پیچیده مانند دستکاری اشیاء یا تعامل با انسان‌ها را در برگیرد (Nicholson, 2024).
یادگیری (Learning): سیستم‌های هوش مصنوعی Embodied به طور مداوم از تعاملات خود با محیط یاد می‌گیرند. این یادگیری می‌تواند نظارت شده (supervised)، بدون نظارت (unsupervised) یا تقویتی (reinforced) باشد و به عامل تجسم یافته اجازه دهد تا عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشد.
استدلال (Reasoning): این سیستم‌ها، قابلیت‌های استدلال را برای برنامه‌ریزی و اجرای وظایف دارا هستند. استدلال شامل درک عواقب اقدامات، تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت و حل مشکلات در محیط‌های پویا است.
کاربردهای هوش مصنوعی تجسم یافته
هوش مصنوعی تجسم یافته دارای کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف است:
رباتیک: ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی Embodied می‌توانند وظایفی را در تولید، بهداشت و درمان، کشاورزی و موارد دیگر بر عهده گیرند. به عنوان مثال، ربات‌های جراحی می‌توانند در انجام روش‌های پزشکی پیچیده کمک کنند و یا ربات‌های کشاورزی می‌توانند عملیات کاشت و برداشت محصول را خودکار نمایند.
وسایل نقلیه خودران: خودروها و پهپادهای خودران از هوش مصنوعی Embodied برای ناوبری و تعامل ایمن با محیط خود استفاده می‌کنند. این وسایل نقلیه به حسگرها و الگوریتم‌ها متکی هستند تا موانع را درک کنند، تصمیم بگیرند و کارها را اجرا کنند.
فناوری‌های کمکی: هوش مصنوعی Embodied می‌تواند دستگاه‌های کمکی برای افراد دارای معلولیت را بهبود بخشد. به عنوان مثال، پروتزهای رباتیک و اسکلت‌های خارجی می‌توانند تحرک و استقلال افراد دارای ناتوانی‌های جسمی را افزایش دهند.
تعامل انسان و ربات: هوش مصنوعی Embodied به ربات‌ها امکان می‌دهد تا به طور طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند. ربات‌های اجتماعی می‌توانند در آموزش، خدمات مشتری و همراهی افراد کمک کننده باشند و تجربیات شخصی و جذابی را ارائه دهند.
چالشهای هوش مصنوعی تجسم یافته
با وجود پتانسیل این گونه خاص، هوش مصنوعی Embodied با چندین چالش مواجه است:
پیچیدگی محیط‌های دنیای واقعی: محیط‌های دنیای واقعی بسیار پویا و غیرقابل پیش‌بینی هستند. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی که بتوانند به طور قوی با چنین پیچیدگی‌هایی مقابله کنند، یک چالش بزرگ است. (Pfeifer & Iida, 2004).
یکپارچه‌سازی حسگرها: یکپارچه‌سازی و پردازش داده‌ها از چندین حسگر در زمان واقعی، نیاز به الگوریتم‌های پیشرفته و قدرت محاسباتی بالایی دارد. اطمینان از ادراک دقیق و قابل اعتماد برای اقدام موثر بسیار مهم است.
یادگیری و سازگاری: سیستم‌های هوش مصنوعی Embodied باید به طور مداوم یاد بگیرند و با موقعیت‌های جدید سازگار شوند. توسعه الگوریتم‌هایی که یادگیری و سازگاری مادام‌العمر را امکان‌پذیر می‌سازند، هنوز یک حوزه تحقیقاتی در حال پیشرفت است.
علاوه بر موارد بالا بایستی به موضوع مهم پیامدهای اخلاقی و اجتماعی نیز اشاره کرد. استقرار هوش مصنوعی Embodied مسائل اخلاقی و اجتماعی مانند حریم خصوصی، امنیت و تأثیر بر اشتغال را مطرح می‌کند. پرداختن به این مسائل برای توسعه و پذیرش مسئولانه فناوری‌های هوش مصنوعی تجسم یافته ضروری است.
جهت‌گیری‌های آینده
آینده هوش مصنوعی Embodied امکانات هیجان‌انگیزی را در بر دارد:
پیشرفت در فناوری حسگرها: بهبود در فناوری حسگرها قابلیت‌های ادراکی سیستم‌های هوش مصنوعی Embodied را افزایش می‌دهد و درک دقیق‌تر و جزئی‌تری از محیط را امکان‌پذیر می‌سازد.
یکپارچه‌سازی با تکنیک‌های هوش مصنوعی: ترکیب هوش مصنوعی Embodied با تکنیک‌های دیگر هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری، عوامل هوشمند و متنوع‌تری را ایجاد خواهد کرد.
همکاری انسان و هوش مصنوعی: سیستم‌های هوش مصنوعی تجسم یافته در آینده به طور فزاینده‌ای با انسان‌ها همکاری خواهند کرد و قابلیت‌های انسانی را افزایش داده و فرصت‌های جدیدی برای نوآوری و بهره‌وری ایجاد خواهند کرد.
چارچوب‌های اخلاقی: توسعه چارچوب‌ها و دستورالعمل‌های اخلاقی قوی، تضمین کننده استفاده مسئولانه و مفید از فناوری‌های هوش مصنوعی Embodied خواهد کرد و به مسائل مربوط به حریم خصوصی، امنیت و تأثیر اجتماعی پرداخته خواهد شد.
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی Embodied یک رویکرد تحول‌آفرین به هوش مصنوعی است که ما را به ایجاد عوامل هوشمندی که می‌توانند با دنیای واقعی تعامل داشته و از آن یاد بگیرند، نزدیک‌تر کند. در حالی که چالشهای قابل توجهی برای غلبه بر آن‌ها وجود دارد، کاربردها و مزایای بالقوه هوش مصنوعی تجسم یافته بسیار گسترده است. با پیشرفت تحقیقات و توسعه در این حوزه، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که سیستم‌های هوش مصنوعی تجسم یافتهِ پیچیده‌تر و توانمندتری را ببینیم که زندگی ما را به طرق مختلف بهبود می‌بخشند.
منابع:
