В новом отчете Forrester «Physical AI Perceives, Reasons, And Acts In The Real World» утверждается, что более важной темой, по сравнению с темой роботов-гуманоидов, является растущий потенциал физического искусственного интеллекта. Человекоподобные роботы безусловно выигрывают от этого, но то же самое можно сказать и о многих других типах физической автоматизации — и большинство из них дешевле, долговечнее и полезнее, чем набор компромиссов, необходимых для того, чтобы втиснуть батареи, компьютеры, датчики, исполнительные механизмы и многое другое в приблизительно человекоподобную форму, пишет в корпоративном блоге Пол Миллер, вице-президент и главный аналитик Forrester.

Как физический ИИ соприкасается с реальным миром

Физический ИИ — это прежде всего внедрение ИИ в реальный мир, обеспечение осведомленности ИИ о происходящем вокруг и предоставление ИИ возможности влиять — соприкасаться — с этим миром. Физический ИИ включает в себя ряд широких возможностей. Каждая из них сама по себе является огромной областью быстро развивающихся исследований, но нечто особенное происходит, когда все они объединяются для создания физического ИИ, который:

  • Моделирует и имитирует реальный мир. Современные модели мира — это нейронные сети, обученные на большом объеме данных. В отличие от большой языковой модели (LLM), которая генерирует текст, эти модели мира симулируют физические пространства и генерируют взаимодействия внутри них. Хотя модель мира может и не до конца понимать закон всемирного тяготения Ньютона или уравнения движения с квадратичным сопротивлением, используемые для учета трения, она наблюдает их эффекты и может воспроизвести их для моделирования падающего объекта.
  • Воспринимает реальный мир. Cистемы физического ИИ обогащаются широким спектром соответствующих входных данных от датчиков реального мира, включая звук, свет, температуру, тактильную обратную связь и многое другое.
  • Рассуждает о реальном мире. В контексте физического ИИ концептуальные модели и наблюдения на основе датчиков являются средством достижения цели: они предоставляют физической системе ИИ факты, необходимые ей для рассуждений о том, как лучше всего достичь своей цели.
  • Действует в реальном мире. Концептуальные модели, наблюдение на основе датчиков и рассуждения ИИ в сочетании с физическими системами, такими как руки робота или рулевое управление беспилотного автомобиля, позволяют осуществлять изменения в реальном мире: робот поднимает банан, не сжимая его слишком сильно, а беспилотный автомобиль объезжает препятствие на своем пути. Эти возможности могут быть реализованы в физической машине (например, в роботе или беспилотном автомобиле), и в этом случае такая способность часто называется воплощенным ИИ.