Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Tekoäly (AI) on edistynyt suuresti viime vuosina koneoppimisen ja syväoppimisen lähestymistapojen parannuksien ansiosta. Valitettavasti suurin osa näistä edistysaskeleista on keskittynyt vain teksti- tai kuvatietoihin, jotka sisältävät todellisia sovelluksia.
Jos esimerkiksi kuvassa oleva kohde on osittain peitetty tai katsottuna oudosta kulmasta, tietokonenäköjärjestelmällä on ongelmia sen havaitsemisessa. Yhdistämällä useita tietolähteitä, kuten ääntä, videota ja tekstiä, multimodaalinen tekoäly pyrkii voittamaan tämän vaikeuden ja tuottamaan perusteellisempaa tietoa skenaariosta.
Multimodaalinen tekoäly voi tarjota tarkemman ja luotettavamman päätöksentekoprosessin sekä intuitiivisemman ja luonnollisemman tavan kommunikoida teknologian kanssa yhdistämällä monia modaliteetteja.
Se tarjoaa huomattavaa sovelluspotentiaalia terveydenhuollon, liikenteen, koulutuksen, markkinoinnin ja viihteen aloilla, koska sillä on kyky räätälöidä kokemuksia useiden tietolähteiden perusteella.
Tässä artikkelissa tarkastelemme yksityiskohtaisesti multimodaalista tekoälyä, mukaan lukien sen toimintaa, reaalimaailman sovelluksia, miten se liittyy GPT-4 ja paljon enemmän.
Joten mikä on multimodaalinen AI?
Multimodaalinen tekoäly yhdistää monia datamodaliteetteja, kuten tekstiä, valokuvia, videoita ja ääntä, tarjotakseen skenaarion perusteellisemman käsityksen. Multimodaalisen tekoälyn tavoitteena on koota tietoa useista lähteistä tarkemman ja luotettavamman päätöksenteon tueksi.
Multimodaalinen tekoäly voi lisätä koneoppimismallien tehokkuutta yhdistämällä erilaisia modaliteetteja ja tarjoamalla kuluttajille luonnollisemman ja intuitiivisemman tavan kommunikoida teknologian kanssa.
Multimodaalisen tekoälyn etuna on sen kyky ylittää yksimuotoisen datan rajoitukset ja tarjota kattavampi käsitys vaikeista olosuhteista.
Multimodaalinen tekoäly (AI) pystyy muuttamaan ihmisten suhtautumista teknologiaan ja tekemään päätöksiä todellisessa maailmassa sovellusten avulla useilla aloilla, mukaan lukien terveydenhuolto, liikenne, koulutus, markkinointi ja viihde.
Miksi multimodaalinen tekoäly on välttämätön nykymaailmassa?
Nykyään yksimodaalisella tiedolla on rajoituksia käytännön sovelluksissa, mikä edellyttää multimodaalisen tekoälyn käyttöönottoa. Esimerkkinä voidaan mainita, että itse ajavan auton, jossa on pelkkä kamerajärjestelmä, olisi vaikea tunnistaa jalankulkijaa hämärässä.
LIDAR, tutka ja GPS ovat vain muutamia esimerkkejä useista menetelmistä, joita voidaan käyttää, jotta ajoneuvo saa perusteellisemman kuvan ympäristöstään, mikä tekee ajamisesta turvallisempaa ja luotettavampaa.
Monimutkaisten tapahtumien perusteellisempaa ymmärtämistä varten on tärkeää yhdistää monia aisteja. Tekstiä, valokuvia, videoita ja ääntä voidaan yhdistää multimodaalisen tekoälyn avulla, jotta tilanne ymmärretään paremmin.
Esimerkiksi multimodaalinen tekoäly voi käyttää useista eri lähteistä saatuja potilastietoja, kuten sähköisiä terveystietoja, lääketieteellistä kuvantamista ja testituloksia, luodakseen perusteellisempaa potilasprofiilia. Tämä voi auttaa terveydenhuollon ammattilaisia parantamaan potilaiden tuloksia ja päätöksentekoa.
Rahoitus, liikenne, koulutus ja viihde ovat vain muutamia sektoreita, jotka ovat jo käyttäneet multimodaalista tekoälyä. Multimodaalista tekoälyä käytetään rahoitusalalla arvioimaan ja ymmärtämään markkinatietoja useista lähteistä trendien havaitsemiseksi ja viisaiden investointipäätösten tekemiseksi.
Autonomisten autojen tarkkuutta ja luotettavuutta parannetaan kuljetusalalla multimodaalisen tekoälyn avulla.
Multimodaalista tekoälyä käytetään opetuksessa räätälöimään oppilaiden oppimiskokemuksia yhdistämällä tietoa monista lähteistä, kuten arvioinneista, oppimisanalytiikasta ja sosiaalisista vuorovaikutuksista. Yhdistämällä äänen, visuaalisen ja haptisen tulon Multimodaalista tekoälyä käytetään viihdeteollisuudessa luomaan mukaansatempaavampia ja vakuuttavampia kokemuksia.
Kuinka multimodaalinen AI toimii?
Multimodaalinen tekoäly syntetisoi dataa useista modaliteeteista saadakseen syvemmän käsityksen tilanteesta. Ominaisuuden erottaminen, kohdistus ja yhdistäminen ovat joitakin vaiheita, jotka muodostavat prosessin.
Ominaisuuksien erottaminen:
Eri modaliteeteista kerätyt tiedot muunnetaan joukoksi numeerisia ominaisuuksia ominaisuuspoimintavaiheen aikana, jotta niitä voidaan käyttää koneoppimismalli.
Nämä ominaisuudet ottavat huomioon tärkeät tiedot kustakin modaliteetista, mikä johtaa tietojen täydellisempään esitykseen.
Tasaus:
Eri modaliteettien ominaisuudet kohdistetaan kohdistusvaiheen aikana varmistaakseen, että ne heijastavat samoja tietoja.
Esimerkiksi tekstiä ja kuvia yhdistävässä multimodaalisessa tekoälyjärjestelmässä kieli voi selittää kuvan sisällön, ja molemmista modaliteeteista kerätyt ominaisuudet on kohdistettava vastaamaan kuvan sisältöä oikein.
Fuusio
Useiden modaliteettien ominaisuudet integroidaan lopulta kattavamman esityksen tuottamiseksi datasta fuusiovaiheen aikana.
Tämä on mahdollista tehdä useilla fuusiomenetelmillä, kuten varhaisella fuusiolla, myöhäisellä fuusiolla ja hybridifuusiolla. Varhaisessa fuusiossa monien modaliteettien ominaisuuksia yhdistetään ennen kuin ne syötetään koneoppimismalliin.
Monien mallien tuotos, jotka on koulutettu erikseen kussakin modaalissa, yhdistetään myöhäisessä fuusiossa. Molempien maailmojen parhaat puolet, hybridifuusio yhdistää varhaisia ja myöhäisiä fuusiomenetelmiä.
Multimodaalisen tekoälyn tosielämän käyttötapaukset
Terveydenhuolto
Terveydenhuollon organisaatiot käyttävät multimodaalista tekoälyä yhdistääkseen ja arvioidakseen tietoja useista lähteistä, mukaan lukien potilastiedot, lääketieteen kuvantaminen ja sähköiset terveystiedot.
Se voi auttaa lääketieteen ammattilaisia tunnistamaan ja hoitamaan potilaat tarkemmin sekä ennustamaan potilaiden tuloksia.
Multimodaalisen tekoälyn avulla voidaan esimerkiksi seurata elintoimintoja ja löytää poikkeavuuksia, jotka voivat viitata mahdolliseen sairauteen tai analysoida MRI- ja CT-kuvia pahanlaatuisten alueiden löytämiseksi.
kuljetus
Kuljetus voi hyötyä multimodaalisesta tekoälystä tehokkuuden ja turvallisuuden lisäämiseksi. Se voi yhdistää tietoja useista lähteistä, kuten GPS:stä, antureista ja liikennekameroista, antaakseen reaaliaikaisia liikennetilastoja, parantaakseen reitin suunnittelua ja ennustaakseen ruuhkia.
Esimerkiksi muuntamalla liikennevaloja nykyisten liikennemalleiden mukaan, multimodaalista tekoälyä voidaan hyödyntää liikenteen sujuvuuden parantamisessa.
koulutus
Multimodaalisen tekoälyn soveltaminen koulutuksessa auttaa räätälöimään opetusta ja lisäämään opiskelijoiden osallistumista. Se voi yhdistää tietoa monista lähteistä, mukaan lukien kokeen tulokset, oppimateriaalit ja oppilaiden käyttäytyminen, tuottaakseen yksilöllisiä oppimisohjelmia ja antaakseen reaaliaikaista palautetta.
Multimodaalista tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi arvioimaan, kuinka hyvin opiskelijat ovat vuorovaikutuksessa verkkokurssimateriaalien kanssa, ja muokata sitten kurssin aihetta ja tahtia tarpeen mukaan.
Viihde
Viihdealalla multimodaalinen tekoäly voi räätälöidä sisältöä ja parantaa käyttökokemusta. Se voi hyödyntää tietoja useista eri lähteistä, kuten käyttäjien käyttäytymisestä, asetuksista ja sosiaalisen median toiminnasta, tarjotakseen räätälöityjä ehdotuksia ja nopeita vastauksia.
Esimerkiksi käyttämällä käyttäjän kiinnostuksen kohteita ja katseluhistoriaa Multimodaalista tekoälyä voidaan soveltaa ehdottamaan elokuvia tai TV-sarjoja.
Marketing
Markkinointi voi käyttää multimodaalista tekoälyä analysoimaan ja ennustamaan asiakkaiden käyttäytymistä. Tarkempien asiakasprofiilien luomiseksi ja yksilöllisten suositusten tarjoamiseksi se voi sisältää tietoja useista lähteistä, kuten sosiaalinen media, online-surffailu ja ostohistoria.
Multimodaalista tekoälyä voidaan soveltaa esimerkiksi antamaan tuotesuosituksia asiakkaan sosiaalisen median käytön ja selaustottumusten perusteella.
GPT-4 ja multimodaalinen AI
GPT-4 on vallankumouksellinen uusi luonnollisen kielen käsittelymalli (NLP), joka voi muuttaa multimodaalista tekoälyä koskevaa tutkimusta ja kehitystä.
Monentyyppisten tietojen, kuten tekstin, kuvien ja äänen käsittely on yksi GPT-4:n tärkeimmistä ominaisuuksista. Tämä osoittaa, että GPT-4 voi ymmärtää ja tutkia monenlaisia tietoja ja tarjota tarkempia ja perusteellisempia näkemyksiä.
Multimodaalinen tekoäly on edistynyt merkittävästi GPT-4:n kyvyn ansiosta analysoida dataa useista datamodaliteeteista. Nykypäivän multimodaaliset tekoälymallit käyttävät usein erilaisia malleja kunkin datatyypin arvioimiseen ennen havaintojen yhdistämistä.
GPT-4:n kyky analysoida erilaisia datamodaliteetteja yhdessä mallissa auttaa tehostamaan integrointia, säästämään laskentakustannuksia ja parantamaan analyysin tarkkuutta.
Multimodaalisen tekoälyn tulevaisuus
Multimodaalisella tekoälyllä on valoisa tulevaisuus tutkimus- ja kehitystyön parannuksilla, mahdollisilla sovelluksilla ja eduilla sekä vaikeuksilla ja rajoitteilla.
Tutkimus- ja kehitystyöt edistävät multimodaalisen tekoälyn laajentamista. Useita datamodaliteetteja voidaan yhdistää, joten luodaan uusia syväoppimismalleja, kuten GPT-4, jotka voivat tarjota tarkempia ja perusteellisempia näkemyksiä.
Yhä useammat tutkijat työskentelevät luodakseen multimodaalisia tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat ymmärtää kontekstia, tunteita ja ihmisten käyttäytymistä luodakseen yksilöllisempiä ja reagoivampia sovelluksia.
Multimodaalinen tekoäly ei kuitenkaan ole ilman haasteitaan ja rajoituksiaan. Vaikka erilaisilla datamuodoilla voi olla eri muotoja, resoluutioita ja kokoja, tietojen kohdistus ja yhdistäminen ovat yksi tärkeimmistä esteistä. Toinen vaikeus on pitää arkaluonteiset tiedot yksityisinä ja turvassa, kuten potilastiedot ja henkilötiedot.
Lisäksi multimodaalisten tekoälyjärjestelmien tehokas toiminta voi vaatia huomattavia prosessointiresursseja ja erikoislaitteistoa, mikä saattaa olla rajoitus tietyille sovelluksille.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että multimodaalinen tekoäly on tärkeä tutkimus- ja kehitysala, jolla on valtava potentiaali ja merkitys useilla aloilla, mukaan lukien terveydenhuolto, liikenne, koulutus, markkinointi ja viihde.
Multimodaalisen tekoälyn avulla päätöksentekoprosesseja voidaan tehostaa ja kokemuksia voidaan räätälöidä paremmin monien modaliteettien datan integroinnin ansiosta.
Multimodaalisen tekoälyn tutkimusta ja kehittämistä on jatkettava, jotta sen esteet ja rajat voidaan ratkaista ja sen eettinen ja vastuullinen soveltaminen varmistetaan tekniikan kehittyessä.
Jätä vastaus