Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Umjetna inteligencija (AI) napravila je veliki napredak posljednjih godina zbog poboljšanja u mašinskom učenju i pristupima dubokog učenja. Nažalost, većina ovih napretka je koncentrisana na tekstualne ili samo slikovne jednomodalne podatke, koji imaju ograničenja za primjene u stvarnom svijetu.
Na primjer, ako je stavka na slici djelimično zaklonjena ili gledana iz čudnog ugla, sistem kompjuterskog vida bi imao problema da je otkrije. Kombinacijom nekoliko izvora podataka, kao što su audio, video i tekst, multimodalna umjetna inteligencija ima za cilj prevladati ovu poteškoću i proizvesti temeljitije znanje o scenariju.
Multimodalna umjetna inteligencija može dati precizniji i pouzdaniji proces donošenja odluka, kao i intuitivniji i prirodniji način interakcije s tehnologijom spajanjem mnogih modaliteta.
Nudi značajan potencijal primjene u oblastima zdravstva, transporta, obrazovanja, marketinga i zabave jer ima mogućnost prilagođavanja iskustava na osnovu brojnih izvora podataka.
U ovom članku ćemo detaljno pogledati multimodalni AI, uključujući kako funkcionira, stvarne aplikacije, kako je to povezano sa GPT-4 i mnogo više.
Dakle, šta je zapravo multimodalna AI?
Multimodalni AI spaja mnoge modalitete podataka, kao što su tekst, fotografije, video i audio, kako bi pružio detaljnije razumijevanje scenarija. Cilj multimodalne AI je da prikupi podatke iz nekoliko izvora kako bi se podržalo preciznije i pouzdanije donošenje odluka.
Multimodalna umjetna inteligencija može povećati snagu modela strojnog učenja spajanjem različitih modaliteta i pružanjem potrošačima prirodniji i intuitivniji način interakcije s tehnologijom.
Prednost multimodalne AI nalazi se u njenom kapacitetu da prevaziđe ograničenja jednomodalnih podataka i ponudi sveobuhvatnije razumijevanje teških okolnosti.
Multimodalna umjetna inteligencija (AI) ima sposobnost da promijeni način na koji se ljudi bave tehnologijom i donose odluke u stvarnom svijetu pomoću aplikacija u nizu industrija, uključujući zdravstvenu zaštitu, transport, obrazovanje, marketing i zabavu.
Zašto je multimodalni AI neophodan u današnjem svijetu?
U današnje vrijeme, jednomodalni podaci imaju ograničenja u praktičnim primjenama, što zahtijeva usvajanje multimodalne AI. Ilustracije radi, samovozeći automobil sa samo sistemom kamera teško bi prepoznao pješaka pri slabom svjetlu.
LIDAR, radar i GPS samo su neki primjeri nekoliko modaliteta kojima se može pristupiti kako bi se vozilu pružila detaljnija slika okoline, čineći vožnju sigurnijom i pouzdanijom.
Za temeljitije razumijevanje komplikovanih događaja ključno je spojiti mnoga čula. Tekst, fotografije, video i audio se mogu kombinovati pomoću multimodalne veštačke inteligencije kako bi se ponudilo potpunije razumevanje situacije.
Na primjer, multimodalni AI može koristiti informacije o pacijentima iz nekoliko izvora, uključujući elektronske zdravstvene kartone, medicinske slike i rezultate testova, kako bi sastavio detaljniji profil pacijenta. Ovo može pomoći zdravstvenim radnicima u poboljšanju ishoda pacijenata i donošenju odluka.
Finansije, transport, obrazovanje i zabava samo su neki od sektora koji su već koristili multimodalnu umjetnu inteligenciju. Multimodalna AI se koristi u finansijskoj industriji za procjenu i razumijevanje tržišnih podataka iz mnogih izvora kako bi se uočili trendovi i donijele mudre odluke o ulaganju.
Preciznost i pouzdanost autonomnih automobila poboljšani su u sektoru transporta kroz multimodalni AI.
Multimodalna AI se koristi u obrazovanju za prilagođavanje iskustava učenja za učenike kombinovanjem informacija iz mnogih izvora, kao što su procene, analitika učenja i društvene interakcije. Kombinacijom audio, vizuelnog i haptičkog ulaza, multimodalna AI se koristi u industriji zabave kako bi se stvorila impresivnija i uvjerljivija iskustva.
Kako multimodalni AI funkcionira?
Multimodalna AI sintetizira podatke iz nekoliko modaliteta kako bi stekla dublje razumijevanje situacije. Ekstrakcija karakteristika, poravnanje i spajanje su neki od koraka koji čine proces.
Ekstrakcija karakteristika:
Podaci prikupljeni iz različitih modaliteta konvertuju se u skup numeričkih karakteristika tokom faze izdvajanja obeležja tako da ih može koristiti model mašinskog učenja.
Ove karakteristike uzimaju u obzir važne podatke iz svakog modaliteta, što rezultira potpunijom reprezentacijom podataka.
Poravnanje:
Karakteristike iz različitih modaliteta se usklađuju tokom koraka usklađivanja kako bi bili sigurni da odražavaju iste podatke.
Na primjer, u multimodalnom AI sistemu koji kombinuje tekst i slike, jezik može objasniti sadržaj slike, a karakteristike prikupljene iz oba modaliteta moraju biti usklađene da pravilno odražavaju sadržaj slike.
fuzija
Karakteristike iz nekoliko modaliteta su konačno integrisane kako bi se proizvela sveobuhvatnija reprezentacija podataka tokom koraka spajanja.
To je moguće učiniti različitim postupcima fuzije, kao što su rana fuzija, kasna fuzija i hibridna fuzija. U ranoj fuziji, karakteristike iz mnogih modaliteta se kombinuju pre nego što se unesu u model mašinskog učenja.
Rezultat mnogih modela koji su obučeni odvojeno za svaki modalitet se kombinuju u kasnoj fuziji. Za najbolje od oba svijeta, hibridna fuzija spaja metode rane i kasne fuzije.
Stvarni slučajevi upotrebe multimodalne AI
Zdravstvo
Zdravstvene organizacije koriste multimodalnu umjetnu inteligenciju za kombiniranje i procjenu informacija iz nekoliko izvora, uključujući kartone pacijenata, medicinske slike i elektronske zdravstvene kartone.
Može pomoći medicinskim stručnjacima da preciznije identifikuju i leče pacijente, kao i da predvide ishode pacijenata.
Multimodalni AI, na primjer, može se koristiti za praćenje vitalnih znakova i pronalaženje abnormalnosti koje mogu ukazivati na moguće zdravstveno stanje ili za analizu MRI i CT slika kako bi se pronašla maligna područja.
transport
Transport može imati koristi od multimodalne AI radi povećanja efikasnosti i sigurnosti. Može kombinovati podatke iz nekoliko izvora, poput GPS-a, senzora i saobraćajnih kamera, kako bi dao statistiku saobraćaja u realnom vremenu, poboljšao planiranje rute i predvidio zastoje.
Na primjer, modifikacijom semafora na osnovu trenutnih saobraćajnih obrazaca, multimodalni AI se može koristiti za poboljšanje protoka saobraćaja.
obrazovanje
Primjena multimodalne umjetne inteligencije u obrazovanju pomaže u prilagođavanju nastave i povećanju učešća učenika. Može kombinovati informacije iz mnogih izvora, uključujući rezultate ispita, materijale za učenje i ponašanje učenika, kako bi proizveo individualne programe učenja i pružio povratne informacije u realnom vremenu.
Na primjer, multimodalna umjetna inteligencija može se koristiti za procjenu koliko dobro studenti stupaju u interakciju s onlajn materijalima za kurs, a zatim modificirati predmet i tempo kursa prema potrebi.
zabava
U sektoru zabave, multimodalni AI može prilagoditi sadržaj i poboljšati korisničko iskustvo. Može iskoristiti informacije iz različitih izvora, uključujući ponašanje korisnika, preferencije i aktivnosti na društvenim mrežama, kako bi pružio prilagođene prijedloge i brze odgovore.
Na primjer, koristeći interese korisnika i historiju gledanja, multimodalna AI se može primijeniti za predlaganje filmova ili TV serija.
marketing
Marketing može koristiti multimodalnu umjetnu inteligenciju za analizu i predviđanje ponašanja kupaca. Da bi se generirali precizniji profili kupaca i ponudile individualizirane preporuke, može uključiti podatke iz mnogih izvora, kao npr. društvenih medija, surfovanje na mreži i istorija kupovine.
Na primjer, multimodalna umjetna inteligencija može se primijeniti za pružanje preporuka za proizvode na osnovu korisnikove upotrebe društvenih medija i navika pregledavanja.
GPT-4 i multimodalni AI
GPT-4 je revolucionarni novi model obrade prirodnog jezika (NLP) s potencijalom transformacije istraživanja i razvoja multimodalne umjetne inteligencije.
Obrada mnogih vrsta podataka, kao što su tekst, slike i audio, jedna je od primarnih mogućnosti GPT-4. Ovo ukazuje da GPT-4 može shvatiti i ispitati mnoge oblike podataka i ponuditi preciznije i temeljitije uvide.
Multimodalna AI značajno je napredovala zahvaljujući GPT-4 kapacitetu da analizira podatke iz nekoliko modaliteta podataka. Današnji multimodalni AI modeli često koriste različite modele za procjenu svake vrste podataka prije integracije nalaza.
Kapacitet GPT-4 da analizira različite modalitete podataka u jednom modelu pomaže u pojednostavljenju integracije, uštedi računarskih troškova i povećanju tačnosti analize.
Budućnost Multgimodalne AI
Multimodalna umjetna inteligencija ima svijetlu budućnost s poboljšanjima u istraživanju i razvoju, budućim primjenama i prednostima, kao i poteškoćama i ograničenjima.
Poboljšanja istraživanja i razvoja podstiču ekspanziju multimodalne veštačke inteligencije. Uz mogućnost miješanja nekoliko modaliteta podataka, kreiraju se novi modeli dubokog učenja, poput GPT-4, koji mogu ponuditi preciznije i temeljitije uvide.
Sve veći broj akademika radi na stvaranju multimodalnih AI sistema koji mogu razumjeti kontekst, emocije i ljudsko ponašanje kako bi stvorili personaliziranije i prilagodljivije aplikacije.
Međutim, multimodalna AI nije bez svojih izazova i ograničenja. Dok različiti modaliteti podataka mogu imati različite formate, rezolucije i veličine, usklađivanje podataka i spajanje predstavljaju jednu od ključnih prepreka. Očuvanje privatnosti i sigurnosti osjetljivih podataka, poput medicinske dokumentacije i ličnih podataka, predstavlja još jednu poteškoću.
Štaviše, efikasan rad multimodalnih AI sistema može zahtevati značajne resurse za obradu i specijalizovan hardver, što može biti ograničenje za određene aplikacije.
zaključak
U zaključku, multimodalna AI je važno polje proučavanja i razvoja sa ogromnim potencijalom i značajem u nekoliko sektora, uključujući zdravstvo, transport, obrazovanje, marketing i zabavu.
Uz pomoć multimodalne umjetne inteligencije, procesi donošenja odluka mogu se poboljšati i iskustva se mogu bolje prilagoditi zahvaljujući integraciji podataka iz mnogih modaliteta.
Multimodalna umjetna inteligencija mora se nastaviti istraživati i razvijati kako bi se riješile prepreke i ograničenja te kako bi se osigurala njena etička i odgovorna primjena kako se tehnologija razvija.
Ostavite odgovor