فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
هوش مصنوعی (AI) در سالهای اخیر به دلیل پیشرفت در یادگیری ماشین و رویکردهای یادگیری عمیق، پیشرفتهای زیادی داشته است. متأسفانه، اکثر این پیشرفتها بر روی دادههای تک مدال فقط متن یا تصویر متمرکز شدهاند که محدودیتهایی برای کاربردهای دنیای واقعی دارد.
به عنوان مثال، اگر یک مورد در یک تصویر تا حدی مبهم باشد یا از یک زاویه عجیب و غریب مشاهده شود، یک سیستم بینایی کامپیوتری در تشخیص آن با مشکل مواجه خواهد شد. هدف هوش مصنوعی چندوجهی با ترکیب چندین منبع داده مانند صدا، ویدئو و متن، غلبه بر این مشکل و ایجاد دانش کامل تری از یک سناریو است.
هوش مصنوعی چندوجهی میتواند فرآیند تصمیمگیری دقیقتر و قابلاعتمادتر و همچنین روشی بصریتر و طبیعیتر برای تعامل با فناوری با ترکیب بسیاری از روشها ارائه دهد.
این پتانسیل کاربردی قابل توجهی در زمینه های مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، آموزش، بازاریابی و سرگرمی ارائه می دهد زیرا توانایی ایجاد تجربیات بر اساس منابع متعدد داده را دارد.
در این بخش، نگاهی دقیق به هوش مصنوعی چندوجهی خواهیم داشت، از جمله نحوه عملکرد آن، برنامه های واقعی، چگونه به آن مربوط می شود GPT-4 و خیلی بیشتر.
بنابراین، هوش مصنوعی چندوجهی دقیقا چیست؟
هوش مصنوعی چندوجهی بسیاری از روشهای داده مانند متن، عکس، ویدیو و صدا را ادغام میکند تا درک کاملتری از یک سناریو ارائه دهد. هدف هوش مصنوعی چندوجهی گردآوری داده ها از چندین منبع برای پشتیبانی از تصمیم گیری دقیق تر و قابل اعتمادتر است.
هوش مصنوعی چندوجهی میتواند قدرت مدلهای یادگیری ماشینی را با ادغام انواع روشها افزایش دهد و راهی طبیعیتر و شهودیتر برای تعامل با فناوری در اختیار مصرفکنندگان قرار دهد.
مزیت هوش مصنوعی چندوجهی در ظرفیت آن برای فراتر رفتن از محدودیت های داده های تک وجهی و ارائه درک جامع تری از شرایط دشوار است.
هوش مصنوعی چندوجهی (AI) این توانایی را دارد که نحوه تعامل افراد با فناوری و تصمیم گیری در دنیای واقعی را با برنامه های کاربردی در طیف وسیعی از صنایع از جمله مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، آموزش، بازاریابی و سرگرمی تغییر دهد.
چرا هوش مصنوعی چندوجهی در دنیای امروز ضروری است؟
امروزه دادههای تکوجهی در کاربردهای عملی محدودیتهایی دارند که نیاز به پذیرش هوش مصنوعی چندوجهی دارد. به عنوان مثال، یک ماشین خودران با یک سیستم دوربین ساده برای تشخیص عابر پیاده در نور کم مشکل دارد.
LIDAR، رادار و GPS تنها نمونههایی از چندین روش هستند که میتوان برای ارائه تصویر کاملتری از محیط اطراف خود به وسیله نقلیه دسترسی داشت و رانندگی را ایمنتر و قابل اعتمادتر کرد.
برای درک کاملتر رویدادهای پیچیده، ترکیب حواس بسیار مهم است. متن، عکس، ویدئو و صدا را میتوان با استفاده از هوش مصنوعی چندوجهی ترکیب کرد تا درک کاملتری از یک موقعیت ارائه دهد.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی چندوجهی میتواند از اطلاعات بیمار از چندین منبع، از جمله سوابق الکترونیکی سلامت، تصویربرداری پزشکی، و نتایج آزمایش برای جمعآوری مشخصات بیمار کاملتر استفاده کند. این می تواند به پزشکان در بهبود نتایج و تصمیم گیری بیمار کمک کند.
امور مالی، حملونقل، آموزش و سرگرمی تنها تعدادی از بخشهایی هستند که قبلاً از هوش مصنوعی چندوجهی استفاده کردهاند. هوش مصنوعی چندوجهی در صنعت مالی برای ارزیابی و درک دادههای بازار از منابع بسیاری به منظور شناسایی روندها و اتخاذ تصمیمات عاقلانه سرمایهگذاری استفاده میشود.
دقت و قابلیت اطمینان خودروهای خودران در بخش حمل و نقل از طریق هوش مصنوعی چندوجهی بهبود یافته است.
هوش مصنوعی چندوجهی در آموزش برای ایجاد تجربیات یادگیری برای دانش آموزان با ترکیب اطلاعات از منابع بسیاری مانند ارزیابی ها، تحلیل های یادگیری و تعاملات اجتماعی استفاده می شود. با ترکیب ورودی صوتی، بصری و لمسی، هوش مصنوعی چندوجهی در صنعت سرگرمی برای ایجاد تجربیات فراگیرتر و قانعکنندهتر استفاده میشود.
هوش مصنوعی چندوجهی چگونه کار می کند؟
هوش مصنوعی چندوجهی دادهها را از چندین روش ترکیب میکند تا درک عمیقتری از یک موقعیت به دست آورد. استخراج ویژگی، تراز و همجوشی برخی از مراحلی است که فرآیند را تشکیل می دهد.
استخراج ویژگی:
دادههای جمعآوریشده از روشهای مختلف در طول مرحله استخراج ویژگی به مجموعهای از ویژگیهای عددی تبدیل میشوند تا بتوان از آنها استفاده کرد. مدل یادگیری ماشین.
این ویژگی ها داده های مهمی را از هر روش در نظر می گیرند، که منجر به نمایش کامل تری از داده ها می شود.
هم ترازی:
ویژگیهای مدالیتههای مختلف در طول مرحله همترازی همتراز میشوند تا مطمئن شوند که همان دادهها را منعکس میکنند.
به عنوان مثال، در یک سیستم هوش مصنوعی چندوجهی که متن و تصاویر را با هم ترکیب میکند، زبان میتواند محتوای تصویر را توضیح دهد و ویژگیهای جمعآوریشده از هر دو حالت باید بهگونهای تراز شوند که به درستی محتوای تصویر را منعکس کنند.
ادغام
ویژگیهای چندین روش در نهایت یکپارچه میشوند تا نمایش جامعتری از دادهها در طول مرحله ادغام ایجاد شود.
انجام این کار از طریق انواع روش های همجوشی، مانند همجوشی زودرس، همجوشی دیررس و همجوشی هیبریدی امکان پذیر است. در ادغام اولیه، ویژگیهای بسیاری از مدالیتهها قبل از وارد شدن به مدل یادگیری ماشین ترکیب میشوند.
خروجی بسیاری از مدلهایی که به طور جداگانه در هر مدالیته آموزش داده شدهاند، در همجوشی دیرهنگام ترکیب میشوند. برای بهترین هر دو جهان، همجوشی هیبریدی روش های همجوشی اولیه و دیررس را با هم ترکیب می کند.
موارد استفاده واقعی از هوش مصنوعی چندوجهی
بهداشت و درمان
سازمانهای مراقبتهای بهداشتی از هوش مصنوعی چندوجهی برای ترکیب و ارزیابی اطلاعات از چندین منبع، از جمله سوابق بیمار، تصویربرداری پزشکی، و پرونده الکترونیک سلامت استفاده میکنند.
این می تواند به متخصصان پزشکی کمک کند تا بیماران را با دقت بیشتری شناسایی و درمان کنند و همچنین نتایج بیمار را پیش بینی کنند.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی چندوجهی میتواند برای نظارت بر علائم حیاتی و یافتن ناهنجاریهایی که میتواند به یک وضعیت پزشکی احتمالی اشاره کند یا برای تجزیه و تحلیل تصاویر MRI و CT برای یافتن مناطق بدخیم استفاده شود.
حمل و نقل
حمل و نقل می تواند از هوش مصنوعی چندوجهی برای افزایش کارایی و ایمنی بهره مند شود. میتواند دادهها را از چندین منبع مانند GPS، حسگرها و دوربینهای ترافیک ترکیب کند تا آمار ترافیک در زمان واقعی را ارائه دهد، برنامهریزی مسیر را بهبود بخشد و تراکم را پیشبینی کند.
برای مثال، با تغییر چراغهای راهنمایی بر اساس الگوهای ترافیکی فعلی، میتوان از هوش مصنوعی چندوجهی برای بهبود جریان ترافیک استفاده کرد.
آموزش
استفاده از هوش مصنوعی چندوجهی در آموزش به شخصی سازی آموزش و افزایش مشارکت دانش آموزان کمک می کند. این می تواند اطلاعات بسیاری از منابع، از جمله نتایج امتحانات، مواد آموزشی، و رفتار دانش آموز را برای تولید برنامه های یادگیری فردی و ارائه بازخورد در زمان واقعی ترکیب کند.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی چندوجهی را می توان برای ارزیابی چگونگی تعامل دانش آموزان با مواد درسی آنلاین و سپس اصلاح موضوع درس و سرعت در صورت لزوم به کار گرفت.
سرگرمی
در بخش سرگرمی، هوش مصنوعی چندوجهی میتواند محتوا را تنظیم کند و تجربه کاربر را بهبود بخشد. میتواند از اطلاعات منابع مختلف، از جمله رفتار کاربر، ترجیحات، و فعالیت رسانههای اجتماعی برای ارائه پیشنهادات و پاسخهای سریع استفاده کند.
به عنوان مثال، با استفاده از علایق و سابقه تماشای کاربر، هوش مصنوعی چندوجهی را می توان برای پیشنهاد فیلم یا سریال استفاده کرد.
بازار یابی (Marketing)
بازاریابی می تواند از هوش مصنوعی چندوجهی برای تحلیل و پیش بینی رفتار مشتری استفاده کند. برای ایجاد نمایههای دقیقتر مشتری و ارائه توصیههای فردی، میتواند دادهها را از منابع بسیاری ترکیب کند، مانند رسانه های اجتماعی، گشت و گذار آنلاین و تاریخچه خرید.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی چندوجهی را می توان برای ارائه توصیه های محصول بر اساس استفاده مشتری از رسانه های اجتماعی و عادات مرور استفاده کرد.
GPT-4 و هوش مصنوعی چندوجهی
GPT-4 یک مدل جدید انقلابی پردازش زبان طبیعی (NLP) با پتانسیل تغییر تحقیق و توسعه هوش مصنوعی چندوجهی است.
پردازش بسیاری از انواع داده ها، مانند متن، عکس و صدا، یکی از قابلیت های اصلی GPT-4 است. این نشان میدهد که GPT-4 میتواند بسیاری از اشکال دادهها را درک و بررسی کند و بینش دقیقتر و کاملتری ارائه دهد.
هوش مصنوعی چندوجهی به لطف ظرفیت GPT-4 برای تجزیه و تحلیل داده ها از چندین روش داده پیشرفت قابل توجهی داشته است. مدلهای هوش مصنوعی چندوجهی امروزی اغلب از مدلهای مختلفی برای ارزیابی هر نوع داده قبل از ادغام یافتهها استفاده میکنند.
ظرفیت GPT-4 برای تجزیه و تحلیل روشهای مختلف داده در یک مدل به سادهسازی یکپارچهسازی، صرفهجویی در هزینههای محاسباتی و افزایش دقت تحلیل کمک میکند.
آینده هوش مصنوعی Multgimodal
هوش مصنوعی چندوجهی آینده ای روشن با پیشرفت در تحقیق و توسعه، برنامه ها و مزایای آینده نگر و همچنین مشکلات و محدودیت ها دارد.
پیشرفتهای تحقیق و توسعه به گسترش هوش مصنوعی چندوجهی کمک میکند. با توانایی ترکیب چندین روش داده، مدلهای یادگیری عمیق جدید، مانند GPT-4، در حال ایجاد هستند که میتوانند بینش دقیقتر و کاملتری ارائه دهند.
تعداد فزایندهای از دانشگاهیان در حال کار برای ایجاد سیستمهای هوش مصنوعی چندوجهی هستند که میتوانند زمینه، احساسات و رفتار انسان را درک کنند تا برنامههای شخصیشدهتر و پاسخگوتر ایجاد کنند.
با این حال، هوش مصنوعی چندوجهی بدون چالش و محدودیت نیست. در حالی که روشهای متمایز دادهها ممکن است فرمتها، وضوحها و اندازههای متفاوتی داشته باشند، همترازی و ادغام دادهها یکی از موانع کلیدی را فراهم میکند. حفظ خصوصی و ایمن اطلاعات حساس مانند سوابق پزشکی و اطلاعات شخصی، مشکل دیگری است.
علاوه بر این، عملکرد کارآمد سیستمهای هوش مصنوعی چندوجهی ممکن است به منابع پردازشی قابل توجه و سختافزار تخصصی نیاز داشته باشد که ممکن است محدودیتی برای برنامههای خاص باشد.
نتیجه
در نتیجه، هوش مصنوعی چندوجهی یک زمینه مهم مطالعه و توسعه با پتانسیل و اهمیت بسیار زیاد در چندین بخش از جمله مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، آموزش، بازاریابی و سرگرمی است.
با کمک هوش مصنوعی چندوجهی، فرآیندهای تصمیم گیری را می توان افزایش داد و تجربیات را می توان به لطف ادغام داده ها از روش های مختلف، بهتر طراحی کرد.
هوش مصنوعی چندوجهی باید به تحقیق و توسعه ادامه دهد تا موانع و محدودیتهای آن حل شود و از کاربرد اخلاقی و مسئولانه آن با توسعه فناوری اطمینان حاصل شود.
پاسخ دهید