Forschung legt nahe, dass Bildungsfelder für den Fortschritt von KI kombiniert werden sollten

Eine neue Studie der Imperial College London legt nahe, mehrere Bildungsfelder wie Materialwissenschaft, Maschinenbau, Informatik, Biologie und Chemie zu kombinieren, um die künstliche Intelligenz (KI) weiterzuentwickeln. Laut der Studie würde diese kombinierte Disziplin den Studierenden die Fähigkeiten vermitteln, um lebensnahe KI-Roboter zu entwickeln.

Die Roboter, auf die sich die Studie bezieht, sind Physical AI, die sich und ihr Verhalten ähnlich wie Menschen und andere Tiere verhalten würden. Diese Roboter könnten auch die Intelligenzkapazitäten biologischer Organismen haben. Physical AI könnte Menschen bei der Arbeit und zu Hause unterstützen, indem sie gefährliche oder schwierige Aufgaben übernehmen, einschließlich Medizin, Pflege, Fertigung und Sicherheit.

Die Studie wurde am 10. November in Nature Machine Intelligence veröffentlicht.

Aktuelle KI-Fähigkeiten

Die moderne KI hat es bisher noch nicht geschafft, die Intelligenzkapazitäten von Maschinen und biologischen Wesen zu kombinieren, aber laufende Arbeiten bringen uns diesem Ziel näher. Derzeit ist der engste Zusammenhang zwischen Menschen und KI durch die Smartphontechnologie gegeben, aber letztendlich wird dieser Zusammenhang auch zwischen autonomen Robotern, der Umwelt und den Menschen bestehen.

Der Co-Autor der Studie war Professor Mirko Kovac von der Abteilung für Luft- und Raumfahrt der Imperial College London und dem Material- und Technologiezentrum für Robotik der Schweizerischen Bundeslabors für Materialwissenschaft und -technologie (Empa).

“Die Entwicklung von Roboter-‘Körpern’ hat sich deutlich hinter der Entwicklung von Roboter-‘Gehirnen’ zurückentwickelt. Im Gegensatz zur digitalen KI, die in den letzten Jahrzehnten intensiv erforscht wurde, ist es schwierig, physische Intelligenz in sie zu bringen”, sagte Kovac.

Laut den Forschern kann dies teilweise auf den Mangel an einem systematischen Bildungsansatz für KI zurückgeführt werden. Insbesondere einem Ansatz, der Studierenden und Forschern beibringt, wie man eine gesamte Einheit aus Roboter-Körpern und -Gehirnen entwickelt.

Physical AI

In der Studie definieren die Forscher Physical AI und demonstrieren, wie ein Ansatz entwickelt werden kann, indem wissenschaftliche Disziplinen kombiniert werden. Dies würde zur Entwicklung von Robotern mit Fähigkeiten ähnlich intelligenten Organismen führen, einschließlich körperlicher Kontrolle, Autonomie und Wahrnehmung.

Die Studie listet fünf Hauptdisziplinen auf, die für Physical AI integriert werden sollten: Materialwissenschaft, Maschinenbau, Informatik, Biologie und Chemie.

“Das Konzept von KI wird oft auf Computer, Smartphones und datenintensive Berechnungen beschränkt”, sagte Prof. Kovac. “Wir schlagen vor, KI in einem breiteren Sinne zu betrachten und physische Morphologien, Lernsysteme, eingebettete Sensoren, Fluidlogik und integrierte Aktuation zu koentwickeln. Diese Physical AI ist die neue Grenze in der Robotikforschung und wird in den kommenden Jahrzehnten einen großen Einfluss haben, und die Ko-Evolution von Studierendenfähigkeiten in einer integrativen und multidisziplinären Weise könnte einige Schlüsselideen für Studierende und Forscher freischalten.”

Um Physical AI zu einer eigenen Disziplin zu machen und Roboter zu entwickeln, die Intelligenzkapazitäten haben, müssen die Forscher konventionelle Robotik und KI mit anderen Disziplinen kombinieren.

“Wir stellen uns vor, dass Physical-AI-Roboter in einem Labor entwickelt und gezüchtet werden, indem unkonventionelle Materialien und Forschungsmethoden verwendet werden”, fuhr Prof. Kovac fort. “Forscher werden ein viel breiteres Spektrum an Fähigkeiten benötigen, um lebensnahe Roboter zu bauen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit und Partnerschaften werden sehr wichtig sein.”

Die Forscher betonen auch, dass die Unterstützung durch Fakultätsmitglieder für die Integration dieser Disziplinen von entscheidender Bedeutung ist.

Dr. Aslan Miriyev von Empa und der Abteilung für Luft- und Raumfahrt der Imperial College London war Co-Autor der Studie.

“Eine solche Unterstützung ist besonders wichtig, da die Arbeit in einem multidisziplinären Umfeld erfordert, die Komfortzone des engen disziplinären Wissens zu verlassen, um ein hohes Risiko in Forschung und Karriere zu akzeptieren”, sagte Miriyev.

“Die Schaffung lebensnaher Roboter ist bisher eine unmögliche Aufgabe gewesen, aber sie könnte durch die Einbeziehung von Physical AI in das Hochschulsystem ermöglicht werden. Die Entwicklung von Fähigkeiten und Forschung in Physical AI könnte uns näher als je zuvor an die Neubestimmung der Mensch-Roboter- und Roboter-Umwelt-Interaktion bringen.”