Visión general de la inteligencia artificial incorporada

https://medium.com/machinevision/overview-of-embodied-artificial-intelligence-b7f19d18022

Linda Smith propuso en 2005 la "hipótesis de la corporeidad" como la idea de que la inteligencia surge en la interacción de un agente con un entorno y como resultado de la actividad sensoriomotora. Sostienen que empezar como un bebé en un mundo físico, social y lingüístico es crucial para el desarrollo de la inteligencia flexible e inventiva que caracteriza a la humanidad. Además, la tesis de la corporeidad afirma que muchas características de la cognición están incorporadas en el sentido de que dependen profundamente de las características del cuerpo físico de un agente, de modo que el cuerpo más allá del cerebro del agente desempeña un papel causal significativo, o un papel físicamente constitutivo, en el procesamiento cognitivo de ese agente. Si bien la hipótesis inicial procede de la psicología y la ciencia cognitiva, los recientes desarrollos de investigación de la IA incorporada han procedido en gran medida de los investigadores de la visión por ordenador.

Los subcampos de la IA han estado muy separados desde la década de 1960, con diversas limitaciones. Sin embargo, la IA incorporada reúne campos interdisciplinarios, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión por ordenador, el aprendizaje por refuerzo, la navegación, las simulaciones basadas en la física y la robótica. Aunque la IA incorporada requiere múltiples subcampos de la IA para tener éxito, el crecimiento de la IA incorporada como área de investigación ha sido impulsado en gran medida por los investigadores de la visión por ordenador.

Los investigadores de la visión por ordenador definen la IA incorporada como agentes artificiales que operan en entornos tridimensionales y que basan sus decisiones en datos perceptivos egocéntricos que, a su vez, cambian con las acciones del agente. La IA incorporada permite el entrenamiento de agentes de IA incorporados (robots virtuales y asistentes egocéntricos) en un simulador 3D realista, antes de transferir las habilidades aprendidas a la realidad. Esto permite un cambio de paradigma de la "IA de Internet" basada en conjuntos de datos estáticos (por ejemplo, ImageNet, COCO, VQA) a la "IA encarnada", en la que los agentes actúan dentro de entornos simulados realistas.

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