يشهد الذكاء الاصطناعي المتجسد (Embodied Intelligence) تطورًا مذهلاً في مجالات متعددة، بدءًا من التنقل والمساعدة المنزلية إلى القيادة الذاتية والطائرات الآلية. يتمثل أحد أكبر التحديات في هذا المجال في بناء المعايير اللازمة للتقييم الموضوعي والموثوق. فبدلاً من الاعتماد على مجموعات بيانات ثابتة، يمكن للمعايير المتجسدة أن تجمع بين مواصفات المهام، والبيئات، وبيانات الروبوتات، والعروض التوضيحية، والتعليقات، والقياسات، وقواعد الإصدار ضمن نظام تقييم واحد شامل.

تقوم هذه المقالة بمراجعة الأدبيات المتعلقة ببناء المعايير من خلال خمسة مراحل رئيسية. تشمل هذه المراحل: تحديد المتطلبات وبناء المهام، جمع البيانات، تنظيف البيانات وت annotating، توليد مجموعة المعايير وتعريف القياسات، وتنفيذ التقييم مع تغذية راجعة تشخيصية. لكل مرحلة، يحلل البحث الانتقال من التحرير اليدوي إلى الأتمتة التقليدية، والاعتماد على نماذج الأساس، وتدفقات العمل المغلقة.

كما يقارن التكاليف النوعية للبناء وفقًا لمكونات مثل العمل البشري، وجمع البيانات والأصول، والحوسبة والمحاكاة، والتحقق وتصحيح الأخطاء، والإدارة والصيانة، ومخاطر إعادة العمل. الاستنتاج الأهم هو أن الأتمتة لا تقلل ببساطة من تكلفة المعايير، بل غالبًا ما تحول التكاليف نحو التحقق، والقدرة على التدقيق، والتحكم في النسخ، وإدارة طويلة الأجل.

لذا، فإن التقدم في تقييم الذكاء الاصطناعي المتجسد سيعتمد ليس فقط على توسيع مجموعة المعايير، ولكن أيضًا على وجود أنظمة بناء قابلة للتشخيص، وقابلة للتدقيق، وتتجدد بشكل مسؤول.