بررسی تعامل سیستم های هوشمند با محیط فیزیکی و حس کردن و اقدام کردن

سیستم های هوشمند فیزیکی یا عامل های embodied، سامانه هایی هستند که با تجسد فیزیکی قادر به تعامل پویا با محیط های واقعی بوده و می توانند ادراک، تصمیم گیری و اقدام را در یک چرخه بازخوردی و یادگیرنده بهینه کنند. مسئله اصلی این پژوهش بررسی سازوکارهای حس کردن و اقدام کردن در این سیستم ها و نقش آن ها در افزایش انعطاف پذیری، دقت و ایمنی رفتار عامل ها در محیط های پویا و غیرقطعی است. برخلاف سیستم های محاسباتی سنتی که با داده های پایدار و ساختاریافته سروکار دارند، عامل های embodied با داده های ناقص، نویزی و تحت تاثیر نیروها و محدودیت های مکانیکی مواجه اند و یادگیری مداوم برای آن ها ضروری است.روش پژوهش مبتنی بر مرور گسترده ادبیات و تحلیل معماری های پیشرفته سیستم های embodied شامل Semantic Intelligence، Object–Action Complex (OAC) و LLM-based Robotics است. در این راستا، بررسی شده که چگونه حسگرهای چندوجهی شامل دیداری، شنیداری، لمسی و نیرو می توانند بازنمایی جامع از محیط ایجاد کنند و با بهره گیری از یادگیری تقویتی، حافظه تجربی و بازخورد محیطی، رفتار عامل ها بهینه شود. نقش تجسد فیزیکی در تعامل اجتماعی و ایجاد اعتماد انسانی نیز مورد تحلیل قرار گرفته است، زیرا بدن فیزیکی عامل امکان تولید نشانه های حرکتی و غیرزبانی را فراهم کرده و تعامل طبیعی و ایمن با انسان را تسهیل می کند.یافته ها نشان می دهند که یکپارچگی میان حس کردن و اقدام کردن، به ویژه در چارچوب مدل OAC، عامل ها را قادر می سازد محیط را دقیق تحلیل کرده و کنش ها را بر اساس ویژگی های اشیا، زمینه محیطی و هدف کنشی بهینه سازی کنند. معماری های Semantic Intelligence با بازنمایی معناشناختی اشیا و کنش ها، تصمیم گیری هدفمند و پیچیده را ممکن می سازند و تعامل اجتماعی ایمن و طبیعی را تقویت می کنند. همچنین، استفاده از مدل های LLM-based Robotics، انعطاف و تطبیق سریع عامل ها با محیط های پیچیده را افزایش داده و امکان یادگیری خودمختار و بلادرنگ رفتارهای نوین را فراهم می آورد.نتایج نشان می دهند که پیشرفت در حسگرها و عملگرهای پیشرفته، همراه با معماری های یادگیرنده و معناشناختی، توانایی عامل ها را در درک ویژگی های فیزیکی اشیا و انجام تعامل فیزیکی طبیعی تر و انسانی تر افزایش می دهد. این پژوهش تاکید دارد که برای دستیابی به رفتار هوشمندانه، تعاملی و انعطاف پذیر، حس کردن، تصمیم گیری و اقدام باید به صورت یکپارچه، مبتنی بر تجربه و یادگیری مستمر طراحی شوند، و این رویکرد پایه ای برای نسل جدید ربات ها و سیستم های خودمختار و اجتماعی فراهم می آورد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی فیزیکی ، عامل های embodied ، حس کردن و اقدام کردن ، یادگیری تقویتی ، تعامل اجتماعی