Embodied AI.Was der Begriff bedeutet.

Der Begriff Embodied AI beschreibt einen Wandel in der KI-Forschung. Die Übersichtsarbeit von Duan und Kollegen (arXiv:2103.04918) fasst ihn als Übergang von der Internet-KI zur verkörperten KI: Agenten lernen nicht mehr nur aus kuratierten Datensätzen mit Bildern, Videos oder Texten. Sie lernen aus der Interaktion mit ihrer Umgebung, aus einer egozentrischen Sicht ähnlich der des Menschen. Der Körper kann ein echter Roboter sein oder ein virtueller Agent in einer Simulation. Sensoren wie Kameras und Tastsensoren liefern dem Agenten seine Sicht auf die Welt.

Typische Forschungsaufgaben sind Navigation in Räumen, das Beantworten von Fragen über eine Umgebung, die der Agent erst erkunden muss, und das Greifen und Umsetzen von Gegenständen. Simulatoren spielen dabei eine große Rolle, weil sie viele Versuche schnell und gefahrlos erlauben. Die genannte Übersichtsarbeit vergleicht deshalb vor allem Simulatoren für Embodied AI und die Aufgaben, die darauf aufbauen.

Für Roboter in der Industrie ist Embodied AI der Rahmen, in dem Verfahren wie Imitation Learning, Reinforcement Learning und Vision-Language-Action-Modelle entstehen. Wichtig ist der Unterschied zur Programmierung klassischer Industrieroboter. Dort legt ein Mensch Bahnen und Abläufe fest. Ein verkörpertes KI-System leitet seine Bewegungen dagegen aus Sensordaten und gelernten Modellen ab. Die Grenzen zwischen den Verfahren sind fließend. Viele Systeme kombinieren gelernte Teile für Wahrnehmung und Greifen mit klassisch programmierten Teilen für Abläufe und Sicherheit.

Der Begriff ist ein Forschungs- und Marktbegriff, kein Normbegriff. Weder ISO 8373:2021 noch die Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 definieren ihn. Rechtlich zählt, was das System tut: Trägt ein lernendes System eine Sicherheitsfunktion, nennt die Maschinenverordnung in Anhang I Teil A Nummer 6 dafür eine eigene Kategorie mit Beteiligung einer notifizierten Stelle.