Physische KI vs. traditionelle KI: Was ist der wirkliche Unterschied?

Von Computern zu Maschinen, die die Arbeit für Sie erledigen – wie weit sind wir wirklich gekommen?
Und dennoch wartet eine völlig neue Welt der KI darauf, sich zu entfalten.

Die nächste Stufe der KI heißt physische KI. Physische KI bedeutet, dass KI mit der physischen Welt interagiert. Das bedeutet Robotik.
– Jensen Huang, Nvidia, 16. Januar 2025

Physische KI ist die Phase, für die wir noch nicht ganz bereit sind – aber waren wir überhaupt jemals wirklich darauf vorbereitet? ChatGPT kam und wir haben uns angepasst.

Bei physischer KI wird es nicht anders sein.
Das ist das Problem mit dem Menschen – wir passen uns an.

In diesem Blog untersuchen wir:

• Was ist physische KI
• Was ist traditionelle KI?
• Was ist Generative Physische KI
• Die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden
  

Lassen Sie uns eintauchen, wenn Sie auch nur ein bisschen neugierig sind (was ich weiß).

Was ist physische KI?

Physische KI ist künstliche Intelligenz, die durch Maschinen wie Roboter und selbstfahrende Autos die physische Welt wahrnehmen, sich bewegen und mit ihr interagieren kann.

Es kombiniert intelligente Entscheidungsfindung mit Aktionen in der realen Welt – im Grunde KI mit einem Körper.

Entwicklung der KI

Über 60 Jahre lang lebten wir im Zeitalter der Software 1.0 – Code, der von Menschen geschrieben und auf CPUs ausgeführt wurde.

Dann kam Software 2.0 – wo Maschinen begannen, mithilfe neuronaler Netzwerke, die von GPUs angetrieben wurden, aus Daten zu lernen.

So entstand das, was wir heute als generative KI bezeichnen – die Art von KI, die schreiben, zeichnen, gestalten und sogar mit Ihnen chatten kann.

Aber jetzt betreten wir eine neue Phase: Physische KI.
Und nein, es handelt sich nicht einfach nur um mehr Software – es handelt sich um KI, die sich bewegen, sehen, wahrnehmen und mit der realen Welt interagieren kann.

Quelle

Lassen Sie es uns aufschlüsseln.

Generative KI ist das Gehirn.
Physische KI? Das ist das Gehirn + der Körper.

→ Generative KI kann schreiben Ihnen eine E-Mail.
→ Physische KI kann liefern Ihre Lebensmittel.

Es ist KI mit Händen, Rädern, Augen – und jeder Menge Intelligenz.

Was also macht physische KI wirklich?

Physische KI ist für die Interaktion mit Menschen und der Umwelt konzipiert.

• Es treibt Roboter an, die bei Operationen assistieren
• Selbstfahrende Autos, die durch den Verkehr navigieren können
• Intelligente Staubsauger, die wissen, wo sie reinigen müssen
• Und sogar Maschinen in Fabriken, die Produkte schneller zusammenbauen können als Menschen.
  

Es ist nicht nur Automatisierung. Es ist Intelligenz in Bewegung.

Wie funktioniert physische KI?

Um in der realen Welt zu funktionieren, ist die physische KI auf zwei Hauptkomponenten angewiesen:

Quelle: Eye for Tech

1. Aktuatoren:

Diese sind wie Muskeln: 

• Räder
• Roboterarme oder -beine, die einem Roboter helfen, Dinge zu bewegen oder anzuheben.

2. Sensoren:

Dies sind die Augen und Ohren, wie:

• Kameras
• Radar
• Mikrofone – die der Maschine helfen, ihre Umgebung zu „sehen“ und darauf zu reagieren.

Die KI nimmt diese Sinnesinformationen auf, verarbeitet sie und handelt dann auf der Grundlage dessen, was sie lernt.

Wie alles zusammenkommt (NVIDIAs Ansatz):

1. Das Training beginnt auf DGX-Computern, wo Modelle durch Daten lernen.
2. Anschließend wird es mithilfe von bestärkendem Lernen in einer simulierten Umgebung namens Omniverse feinabgestimmt.
3. Schließlich wird die trainierte KI auf Jetson AGX-Computern eingesetzt – den Gehirnen in echten Robotern.
   

Beispiele für physische KI aus der Praxis

1. Roomba (von iRobot): 

Ein KI-gesteuerter Staubsauger, der Ihren Grundriss lernt, Hindernissen ausweicht und Ihr Haus reinigt – auch wenn Sie nicht zu Hause sind.

2. Da Vinci-Chirurgiesystem (von Intuitive Surgical):

Ein Robotersystem, das Chirurgen bei der Durchführung präziser, minimalinvasiver Eingriffe unterstützt, die Genauigkeit verbessert und die Genesungszeiten verkürzt.

Physische KI verändert bereits jetzt unsere Lebens- und Arbeitsweise.

Vom Gesundheitswesen bis zur Logistik, von unseren Häusern bis zu unseren Autobahnen – KI verlässt den Bildschirm und betritt die reale Welt.

So funktioniert traditionelle KI

Traditionelle KI ist die Art von KI, die hauptsächlich mit Daten, Logik und Regeln arbeitet – sie lebt in Computern und hilft beim Denken, nicht beim Handeln.

Es unterstützt Dinge wie Sprachassistenten, Empfehlungssysteme (wie Netflix oder Amazon) und Tools zur Betrugserkennung.

Lassen Sie es uns anhand eines Beispiels verstehen:

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten bei einem Telekommunikationsunternehmen.

Sie verfügen über eine Vielzahl von Kundendaten in einem Repository – Nutzungsdaten, Rechnungsverlauf, Beschwerden usw.

Nehmen wir an, Sie möchten herausfinden, welche Kunden ihren Dienst möglicherweise bald kündigen (auch bekannt als Churn).

So gehen Sie vor:

1. Sie verschieben diese Daten in eine Analyseplattform
2. Sie erstellen Vorhersagemodelle, die Ihnen Folgendes sagen:
   „Hey, diese Kunden könnten gehen.“
3. Anschließend binden Sie diese Modelle in eine Anwendung ein, die Ihnen dabei hilft, Maßnahmen zu ergreifen, z. B. indem Sie Rabatte anbieten oder Erinnerungen senden, um sie bei sich zu behalten.
   

An diesem Punkt handelt es sich noch nicht um eine vollwertige KI, sondern lediglich um prädiktive Analytik.

Wenn Sie jedoch eine Feedbackschleife hinzufügen, bei der das System aus früheren Entscheidungen lernt (wer tatsächlich geblieben ist, wer trotz Angeboten gegangen ist), wird es zur KI.

Je mehr es also erkennt, was funktioniert und was nicht, desto intelligenter wird es mit der Zeit.

Wie unterscheidet sich dies von physischer KI?

Traditionelle KI funktioniert in digitalen Räumen. 

Es:

• Denkt
• Prognostiziert
• Analysen

Aber es bewegt sich nicht, sieht oder berührt nichts.

Physische KI hingegen geht noch einen Schritt weiter. 

Es:

• Denkt und handelt
• Nimmt die reale Welt mithilfe von Kameras, Sensoren usw. wahr.
• Bewegt sich und manipuliert physische Dinge mithilfe von Motoren, Rädern oder Roboterarmen
  

Während herkömmliche KI also vorhersagen kann, welcher Kunde kündigen wird,
Physische KI könnte der Roboter sein, der dem Kunden einen Router an die Haustür liefert, oder eine intelligente Maschine, die Netzwerkprobleme vor Ort behebt.

Wie unterscheidet sich generative KI von traditioneller und physischer KI?

Generative KI ist darauf ausgelegt, neue Inhalte zu erstellen.

Es lernt aus riesigen Datenmengen (Text, Bilder, Audio usw.), versteht die Muster und erstellt dann brandneue Versionen dieses Inhalts.

ChatGPT schreibt beispielsweise Blogbeiträge oder beantwortet Ihre Fragen

Stellen wir uns KI wie die Stufen menschlicher Fähigkeiten vor:

• Traditionelle KI ist wie jemand, der Daten analysieren und intelligente Entscheidungen treffen kann.
• Physische KI ist wie jemand, der analysieren, denken und sich auch bewegen kann, beispielsweise Dinge heben, navigieren oder zusammenbauen.
• Generative KI ist wie jemand, der neue Dinge erschaffen kann – Gedichte schreiben, Bilder zeichnen, Code generieren oder Musik machen.

Zusamenfassend:

→ Herkömmliche KI ist intelligent.

→ Generative KI ist kreativ.

→ Physische KI ist sowohl intelligent als auch physisch.

Wo traditionelle KI in der physischen Welt zu kurz greift

Traditionelle KI ist großartig darin, mit Daten zu denken, aber sie hat Schwierigkeiten, wenn sie ihre Komfortzone – die digitale Welt – verlässt.

Es arbeitet nach vordefinierten Regeln und Mustern.

Wenn also etwas Unerwartetes passiert, weiß es nicht, wie es damit umgehen soll.

Lassen Sie uns dies anhand von Beispielen verstehen.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Essensliefer-App, die Ihnen mithilfe künstlicher Intelligenz Ihre nächste Mahlzeit empfiehlt.

Es sieht sich Ihre früheren Bestellungen an und schlägt etwas Ähnliches vor, beispielsweise Pizza, wenn Sie oft italienisch bestellen.

Nehmen wir an, in Ihrer Gegend gibt es einen massiven Verkehrsstau und es kommt zu Lieferverzögerungen.

Wird die KI Ihnen etwas Schnelleres zum Kochen zu Hause vorschlagen oder Sie warnen?

Nein, weil es nicht darauf trainiert ist, mit derartigen realen Bedingungen umzugehen.
Es kennt nur Ihre Daten, nicht, was physisch draußen passiert.

Ein weiteres Beispiel:

Angenommen, in einer Fabrik wird herkömmliche KI eingesetzt, um Defekte in Flaschen zu erkennen.
Es ist anhand von Bildern zerbrochener oder gesprungener Flaschen trainiert.

Was aber, wenn ein neuer Defekt auftritt – etwa ein leicht falsch gedrucktes Etikett oder eine leicht schiefe Flasche?

Wenn die KI nicht auf genau dieses Problem trainiert wurde, könnte es sein, dass sie es völlig übersieht.

Warum?

Weil sich herkömmliche KI nicht spontan anpassen kann.
Es sieht, fühlt oder bewegt sich nicht.

→ Es versteht nur, was es bereits in den Daten gesehen hat.
Alles darüber hinaus? Es ist verwirrend.

Hier kommt die physische KI ins Spiel. 

Es kann:

• Spüren Sie die Umgebung
• Passen Sie sich an unerwartete Situationen an
• Handeln Sie entsprechend.

Generative physische KI: Eine neue Grenze

Generative KI + physische KI = ein Wendepunkt.
Diese neue Form heißt „Generative Physical AI“ und hier beginnen die Dinge, sich wirklich futuristisch anzufühlen.

Also, was genau ist es?

Lasst es uns verstehen.

Was macht es „generativ“?

Im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern, die einer Reihe fester Anweisungen folgen, kann Generative Physical AI lernen, sich anpassen und selbstständig neue physikalische Reaktionen entwickeln.

Es geht nicht nur darum, zu reagieren – es geht darum, kreativ zu denken und zu handeln.

Lassen Sie es uns anhand eines Beispiels aufschlüsseln:

Stellen Sie sich einen Roboter vor, der Ihnen beim Aufräumen Ihres Zimmers hilft.

• Ein herkömmlicher Roboter saugt den Boden vielleicht einfach in geraden Linien.
  
• Aber ein Generative Physical AI-Roboter könnte:

• Beachten Sie Ihre Socken unter dem Bett
• Finden Sie heraus, wie Sie sie abholen können
• Falten Sie Ihre Decke
• Schlagen Sie sogar vor, Ihre Bücher zu ordnen – und das alles, ohne dass Ihnen genau gesagt wird, wie das geht.
  

Warum? 

Weil es aus Ihrem Lebensstil lernt, sich an Ihre Routinen anpasst und intelligenter und hilfreicher reagiert – selbst in Situationen, die es noch nie erlebt hat.

Zusamenfassend:

• Es lernt wie Generative AI
• Es verhält sich wie physische KI
• Und es passt sich an wie ein Mensch
  

Das macht es zu einer neuen Grenze. 

Wir bringen Maschinen nicht mehr nur das Tun bei – wir bringen ihnen bei, in der realen Welt kreativ zu denken und sich zu bewegen.

Anwendungen der Generativen Physischen KI

Nachdem wir nun wissen, was Generative Physische KI ist, schauen wir uns an, wo sie eingesetzt wird. Und mal ehrlich? Sie ist ziemlich cool.

1. Intelligente Roboter in Lagerhallen:

Diese Roboter heben nicht nur Kisten, sie:

• Finden Sie heraus, wie Sie sie am besten bewegen können
• Vermeiden Sie Hindernisse
• Passen Sie sogar ihre Pfade an, wenn sich etwas ändert.

Zum Beispiel Proteus Robot von Amazon. 

Es handelt sich um einen autonomen Lagerroboter, der sich in belebten Bereichen zurechtfindet, Hindernisse (auch Menschen) erkennt und seine Bewegung spontan anpasst – und das alles ohne feste Pfade.

2. Menschenähnliche Maschinen im Gesundheitswesen:

Stellen Sie sich einen Roboter vor, der Ärzte bei Operationen unterstützt – nicht nur, indem er Instrumente hält, sondern indem er seine Aktionen an die Handbewegungen des Arztes oder Veränderungen im Zustand des Patienten anpasst.

Es lernt, mit Menschen zu arbeiten, nicht nur für sie.

Zum Beispiel der Da Vinci-Roboter von Intuitive Surgical.

Dieses Robotersystem unterstützt Ärzte bei der Durchführung minimalinvasiver Operationen. 

Es kann die Bewegungen des Chirurgen spiegeln und verstärken und ermöglicht so Präzision und Anpassungen in Echtzeit bei heiklen Eingriffen.

3. Adaptive Werkzeuge in Fabriken:

Diese Maschinen können erkennen, wenn in der Produktionslinie etwas nicht stimmt – etwa eine lose Schraube oder ein fehlerhaftes Teil – und das Problem beheben, ohne auf menschliches Eingreifen warten zu müssen.

Sie passen sich in Echtzeit an, verbessern die Effizienz und reduzieren Fehler.

Zum Beispiel die KI-gesteuerten Roboterarme von Tesla.

Diese Roboter:

• Führen Sie wiederkehrende Aufgaben wie Schweißen oder Montage durch
• Verwenden Sie Sensoren und KI, um sich an unerwartete Änderungen in den Produktionslinien anzupassen.

Beispielsweise erkennt es ein falsch ausgerichtetes Teil und korrigiert es sofort.

Physische KI vs. traditionelle KI: Wichtige Unterschiede

Aspekt	Traditionelle KI	Physische KI
Analogie	Gehirn	Gehirn + Körper
Gegenwart	Körperlos (existiert nur in Software oder auf digitalen Plattformen)	Verkörpert (existiert in physischen Maschinen und Robotern)
Interaktion	Funktioniert mit Daten- und digitalen Eingängen	Interagiert mit der physischen Welt durch Sensoren und Bewegung
Anpassungsfähigkeit	Befolgt vordefinierte Regeln	Lernt und passt sich in Echtzeit an
Beispiel	Kundenabwanderung vorhersagen	Selbstfahrende Autos vermeiden Hindernisse
Schwerpunkt	Entscheidungsfindung und Vorhersagen	Entscheidungsfindung und physische Aktionen
Sicherheitsanwendung	Beschränkt auf digitale Umgebungen	Entscheidend für reale Anwendungsfälle wie autonome Fahrzeuge

Sie sehen:

• Herkömmliche KI ist wie ein intelligenter Assistent auf Ihrem Computer.

Es kann bei der Beantwortung von Fragen helfen, Aufgaben automatisieren und auf Mustern basierende Vorhersagen treffen.

• Physische KI ist wie dieser Assistent, der aus dem Bildschirm heraustritt.

Autofahren, in Fabriken helfen oder sogar bei Operationen assistieren – es verbindet Denken mit Handeln.

Die wahre Schönheit der physischen KI liegt in ihrer Echtzeit-Anpassungsfähigkeit. 

Während herkömmliche KI auf Anweisungen wartet oder Regeln befolgt, kann physische KI genau wie Menschen reagieren, sich anpassen und bewegen.

Fazit: Die KI-Reise ist noch nicht zu Ende

Von denkender Software bis hin zu sich bewegenden Maschinen hat die KI einen langen Weg zurückgelegt.
Und doch ist dies erst der Anfang.

• Traditionelle KI hat die Art und Weise verändert, wie wir Daten verarbeiten.
• Generative physische KI verändert derzeit die Art und Weise, wie Maschinen mit der realen Welt interagieren.
  

Aber genauso wie ChatGPT nicht das Ende der KI-Entwicklung war, wird es auch bei der physischen KI nicht der Fall sein.
Es wird immer eine „nächste Stufe“ geben.

Dennoch steht eines immer noch an erster Stelle: die menschliche Intelligenz.

Selbst in einer Welt intelligenter Maschinen geben 881 bis 30 Prozent der Verbraucher an, dass die menschliche Interaktion für sie im Umgang mit Unternehmen immer noch von wesentlicher Bedeutung ist (PwC, 2023).

Deshalb ist die klügste Entscheidung, die Sie treffen können, nicht die Entscheidung zwischen KI oder Menschen, sondern die Kombination von beidem.

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