Съдържание[Крия][Покажи]
Изкуственият интелект (AI) постигна големи крачки през последните години поради подобренията в подходите за машинно обучение и задълбочено обучение. За съжаление по-голямата част от тези подобрения са концентрирани върху едномодални данни само с текст или изображения, които имат ограничения за приложения в реалния свят.
Например, ако даден елемент в картина е частично скрит или се гледа от странен ъгъл, системата за компютърно зрение ще има проблеми с откриването му. Чрез комбиниране на няколко източника на данни, като аудио, видео и текст, мултимодалният AI има за цел да преодолее тази трудност и да създаде по-задълбочено познаване на даден сценарий.
Мултимодалният AI може да даде по-точен и надежден процес на вземане на решения, както и по-интуитивен и естествен начин за ангажиране с технологията чрез сливане на много модалности.
Той предлага значителен потенциал за приложение в областта на здравеопазването, транспорта, образованието, маркетинга и развлеченията, тъй като има способността да адаптира преживявания въз основа на множество източници на данни.
В тази част ще разгледаме подробно мултимодалния AI, включително как функционира, приложения от реалния свят, как е свързано с GPT-4 и още много други.
И така, какво точно е мултимодален AI?
Мултимодалният AI обединява много модалности на данни, като текст, снимки, видео и аудио, за да осигури по-задълбочено разбиране на даден сценарий. Целта на мултимодалния AI е да събира данни от няколко източника, за да поддържа по-точно и надеждно вземане на решения.
Мултимодалният AI може да повиши ефективността на моделите за машинно обучение чрез сливане на различни модалности и предоставяне на потребителите на по-естествен и интуитивен начин за ангажиране с технологията.
Предимството на мултимодалния AI се открива в способността му да надхвърля ограниченията на едномодалните данни и да предлага по-цялостно разбиране на трудни обстоятелства.
Мултимодалният изкуствен интелект (AI) има способността да променя начина, по който хората се ангажират с технологиите и вземат решения в реалния свят с приложения в редица индустрии, включително здравеопазване, транспорт, образование, маркетинг и развлечения.
Защо мултимодалният AI е необходим в днешния свят?
В днешно време едномодалните данни имат ограничения в практическите приложения, което налага приемането на мултимодален AI. Като илюстрация, самоуправляваща се кола с просто система от камери би се затруднила да разпознае пешеходец при слаба светлина.
LIDAR, радар и GPS са само няколко примера от няколкото модалности, които могат да бъдат достъпни, за да се предостави на превозното средство по-задълбочена картина на заобикалящата го среда, което прави шофирането по-безопасно и по-надеждно.
За по-задълбочено разбиране на сложни събития е от решаващо значение да се смесят много сетива. Текст, снимки, видеоклипове и аудио могат да бъдат комбинирани с помощта на мултимодален AI, за да предложат по-пълно разбиране на ситуацията.
Например, мултимодалният AI може да използва информация за пациента от няколко източника, включително електронни здравни досиета, медицински изображения и резултати от тестове, за да състави по-задълбочен профил на пациента. Това може да помогне на практикуващите здравни специалисти при подобряване на резултатите от пациентите и вземането на решения.
Финанси, транспорт, образование и развлечения са само малка част от секторите, които вече са използвали мултимодален ИИ. Мултимодалният AI се използва във финансовата индустрия за оценка и разбиране на пазарни данни от много източници, за да се забележат тенденции и да се вземат разумни инвестиционни решения.
Точността и надеждността на автономните автомобили са подобрени в транспортния сектор чрез мултимодален AI.
Мултимодалният AI се използва в образованието, за да приспособи учебния опит за учениците чрез комбиниране на информация от много източници, като оценки, анализи на обучението и социални взаимодействия. Чрез комбиниране на аудио, визуално и хаптично въвеждане, мултимодалният AI се използва в развлекателната индустрия, за да създаде по-завладяващи и завладяващи изживявания.
Как работи мултимодалният AI?
Мултимодалният AI синтезира данни от няколко модалности, за да придобие по-задълбочено разбиране на дадена ситуация. Извличането на функции, подравняването и сливането са някои от стъпките, които съставляват процеса.
Извличане на функции:
Данните, събрани от различни модалности, се преобразуват в набор от числени характеристики по време на фазата на извличане на характеристики, така че да могат да се използват от модел на машинно обучение.
Тези характеристики вземат предвид важни данни от всяка модалност, което води до по-пълно представяне на данните.
Подравняване:
Характеристиките от различни модалности се подравняват по време на стъпката на подравняване, за да се гарантира, че отразяват едни и същи данни.
Например, в мултимодална AI система, която комбинира текст и картини, езикът може да обясни съдържанието на изображението и характеристиките, събрани от двете модалности, трябва да бъдат приведени в съответствие, за да отразяват правилно съдържанието на изображението.
Fusion
Характеристиките от няколко модалности най-накрая се интегрират, за да се получи по-изчерпателно представяне на данните по време на етапа на синтез.
Възможно е това да се направи чрез различни процедури на синтез, като ранно сливане, късно сливане и хибридно сливане. При ранното сливане функции от много модалности се комбинират, преди да бъдат въведени в модела за машинно обучение.
Резултатът от много модели, които са били обучени отделно за всяка модалност, се комбинира в късен синтез. За най-доброто от двата свята хибридният синтез съчетава ранни и късни методи на синтез.
Реални случаи на използване на мултимодален AI
Здравеопазване
Здравните организации използват мултимодален AI, за да комбинират и оценяват информация от няколко източника, включително досиета на пациенти, медицински изображения и електронни здравни досиета.
Може да помогне на медицинските специалисти да идентифицират и лекуват пациенти с по-голяма точност, както и да прогнозират резултатите за пациентите.
Мултимодалният AI, например, може да се използва за наблюдение на жизнените показатели и откриване на аномалии, които могат да сочат към възможно медицинско състояние, или за анализиране на MRI и CT изображения за откриване на злокачествени области.
транспорт
Транспортът може да се възползва от мултимодалния AI за повишаване на ефективността и безопасността. Той може да комбинира данни от няколко източника, като GPS, сензори и камери за трафик, за да даде статистика за трафика в реално време, да подобри планирането на маршрута и да прогнозира задръстванията.
Например, чрез модифициране на светофари въз основа на текущите модели на трафика, мултимодалният AI може да се използва за подобряване на трафика.
образование
Прилагането на мултимодален AI в образованието помага да се персонализират инструкциите и да се увеличи участието на учениците. Той може да комбинира информация от много източници, включително резултати от изпити, учебни материали и поведение на учениците, за да създаде индивидуализирани учебни програми и да предостави обратна връзка в реално време.
Например, мултимодалният AI може да се използва, за да се оцени колко добре студентите взаимодействат с онлайн материалите за курса и след това да се промени предметът на курса и темпото, ако е необходимо.
Забавление
В сектора на развлеченията мултимодалният AI може да адаптира съдържанието и да подобри потребителското изживяване. Той може да използва информация от различни източници, включително потребителско поведение, предпочитания и активност в социалните медии, за да предостави персонализирани предложения и бързи отговори.
Например, използвайки интересите и историята на гледане на потребителя, Multimodal AI може да се приложи за предлагане на филми или телевизионни сериали.
маркетинг
Маркетингът може да използва мултимодален AI, за да анализира и прогнозира поведението на клиентите. За да генерира по-точни потребителски профили и да предложи индивидуализирани препоръки, той може да включва данни от много източници, като напр социална медия, онлайн сърфиране и история на покупките.
Например мултимодалният AI може да се приложи за предоставяне на продуктови препоръки въз основа на използването на социалните медии от страна на клиента и навиците за сърфиране.
GPT-4 и мултимодален AI
GPT-4 е революционен нов модел за обработка на естествен език (NLP) с потенциала да трансформира мултимодалните изследвания и разработки на AI.
Обработката на много видове данни, като текст, картини и аудио, е една от основните възможности на GPT-4. Това показва, че GPT-4 може да разбере и изследва много форми на данни и да предложи по-точни и задълбочени прозрения.
Мултимодалният AI напредна значително благодарение на капацитета на GPT-4 да анализира данни от няколко модалности на данни. Съвременните мултимодални AI модели често използват различни модели за оценка на всеки тип данни, преди да интегрират констатациите.
Капацитетът на GPT-4 да анализира различни модалности на данни в един модел помага за рационализиране на интеграцията, спестяване на изчислителни разходи и повишаване на точността на анализа.
Бъдещето на мултимодалния AI
Мултимодалният AI има светло бъдеще с подобрения в научноизследователската и развойна дейност, перспективни приложения и предимства, както и трудности и ограничения.
Подобренията в научноизследователската и развойната дейност насърчават разширяването на мултимодалния ИИ. С възможността за смесване на няколко модалности на данни се създават нови модели за дълбоко обучение, като GPT-4, които могат да предложат по-прецизни и задълбочени прозрения.
Все по-голям брой академици работят за създаването на мултимодални AI системи, които могат да разберат контекста, емоциите и човешкото поведение, за да създадат по-персонализирани и отзивчиви приложения.
Мултимодалният ИИ обаче не е без своите предизвикателства и ограничения. Въпреки че различните модалности на данните могат да имат различни формати, разделителни способности и размери, подравняването и сливането на данни представляват една от основните пречки. Друга трудност е запазването на поверителни и защитени чувствителни данни, като медицински досиета и лична информация.
Освен това, ефективната работа на мултимодални AI системи може да изисква значителни ресурси за обработка и специализиран хардуер, което може да е ограничение за определени приложения.
Заключение
В заключение, мултимодалният ИИ е важна област на изследване и развитие с огромен потенциал и значение в няколко сектора, включително здравеопазване, транспорт, образование, маркетинг и развлечения.
С помощта на мултимодален AI процесите на вземане на решения могат да бъдат подобрени и преживяванията могат да бъдат по-добре персонализирани благодарение на интегрирането на данни от много модалности.
Мултимодалният ИИ трябва да продължи да се изследва и развива, за да се преодолеят неговите пречки и ограничения и да се осигури етичното му и отговорно приложение с развитието на технологиите.
Оставете коментар