AI hiện thân (embodied AI) đang nổi lên như một xu hướng trong nghiên cứu robot và AI

- AI hiện thân đề cập đến việc tích hợp hệ thống AI vào máy móc, với trọng tâm là tương tác giữa thực thể vật lý và môi trường.
- Khái niệm này nhấn mạnh rằng trí thông minh không chỉ đến từ tính toán trừu tượng, mà còn từ sự tương tác thực tế.
- Khái niệm "intelligence gắn với cơ thể" được phổ biến bởi các nhà nghiên cứu như Rodney Brooks, người ủng hộ rằng trí thông minh không thể đạt được mà không có tương tác vật lý với thế giới thực.
- Trong robotics, AI hiện thân chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc thiết kế các hệ thống AI có khả năng tương tác và thích ứng với môi trường.
- Một số ví dụ điển hình về AI hiện thân bao gồm:
  - Robot Boston Dynamics như Spot và Atlas, với khả năng di chuyển trên địa hình phức tạp.
  - Xe tự lái, hoạt động dựa trên nguyên tắc AI hiện thân để nhận diện môi trường xung quanh.
  - Robot hình người như Optimus của Tesla, thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu tương tác tương tự con người.
- Trí thông minh trong AI có nhiều khía cạnh, thường được định nghĩa là khả năng học hỏi, hiểu biết và áp dụng kiến thức để giải quyết vấn đề.
- AI hiện thân mở rộng định nghĩa này, bao gồm cả sự nhận thức tình huống và khả năng vật lý cần thiết để máy móc hoạt động hiệu quả trong thế giới thực.
- Việc đo lường AI truyền thống tập trung vào các phép đo hiệu suất cụ thể, trong khi AI hiện thân cần thêm các phương pháp đánh giá như khả năng thích ứng và tích hợp cảm biến.
- Phương pháp TOPS (trillions of operations per second) hiện đang được công nhận rộng rãi để đo hiệu suất hệ thống AI.
- Tranh cãi về khả năng của AI hiện thân trong việc đạt được "trí thông minh thật sự" vẫn diễn ra, với sự nhấn mạnh vào tương tác thực tế là một yếu tố quan trọng.
- Nghiên cứu và phát triển AI hiện thân thể hiện một biên giới quan trọng trong lĩnh vực robot và AI, góp phần thu hẹp khoảng cách giữa máy móc và thế giới thực.

📌 AI hiện thân đang trở thành một yếu tố quan trọng trong nghiên cứu robotics, nhấn mạnh sự tương tác vật lý và nhận thức môi trường. Điều này thiết lập nền tảng cho sự phát triển các hệ thống AI mạnh mẽ hơn, có khả năng thích ứng và hoạt động hiệu quả trong môi trường thực tế.

https://roboticsandautomationnews.com/2025/01/10/what-is-embodied-ai-and-what-are-its-implications/88436/