Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Umjetna inteligencija (AI) napravila je veliki napredak posljednjih godina zahvaljujući poboljšanjima u pristupima strojnog učenja i dubokog učenja. Nažalost, većina ovih napretka koncentrirana je na tekstualne ili slikovne jednomodalne podatke, koji imaju ograničenja za aplikacije u stvarnom svijetu.
Na primjer, ako je stavka na slici djelomično zaklonjena ili promatrana iz čudnog kuta, sustav računalnog vida imao bi problema s otkrivanjem. Kombiniranjem 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.
Multimodalni AI može pružiti točniji i pouzdaniji proces donošenja odluka, kao i intuitivniji i prirodniji način bavljenja tehnologijom spajanjem mnogih modaliteta.
Nudi značajan potencijal primjene u područjima zdravstva, prijevoza, obrazovanja, marketinga i zabave budući da ima sposobnost prilagođavanja iskustava na temelju brojnih izvora podataka.
U ovom članku detaljno ćemo pogledati multimodalnu umjetnu inteligenciju, uključujući kako funkcionira, stvarne aplikacije, kako je to povezano s GPT-4 i još mnogo toga.
Dakle, što je zapravo multimodalni AI?
Multimodalni AI spaja mnoge modalitete podataka, kao što su tekst, fotografije, video i audio, kako bi pružio temeljitije razumijevanje scenarija. Cilj multimodalne umjetne inteligencije je prikupljanje podataka iz nekoliko izvora kako bi se podržalo točnije i vjerodostojnije donošenje odluka.
Multimodalna umjetna inteligencija može povećati moć modela strojnog učenja spajanjem različitih modaliteta i pružanjem potrošačima prirodnijeg i intuitivnijeg načina bavljenja tehnologijom.
Prednost multimodalne umjetne inteligencije nalazi se u njenoj sposobnosti da nadiđe ograničenja jednomodalnih podataka i ponudi sveobuhvatnije razumijevanje teških okolnosti.
Multimodalna umjetna inteligencija (AI) ima sposobnost promijeniti način na koji se ljudi bave tehnologijom i donose odluke u stvarnom svijetu s aplikacijama u nizu industrija, uključujući zdravstvo, prijevoz, obrazovanje, marketing i zabavu.
Zašto je multimodalna umjetna inteligencija neophodna u današnjem svijetu?
U današnje vrijeme jednomodalni podaci imaju ograničenja u praktičnim primjenama, što zahtijeva usvajanje multimodalne umjetne inteligencije. Kao ilustracija, samovozeći automobil sa samo sustavom kamera teško bi prepoznao pješaka pri slabom svjetlu.
LIDAR, radar i GPS samo su neki od primjera nekoliko modaliteta kojima se može pristupiti kako bi se vozilu pružila potpunija slika okoline, čineći vožnju sigurnijom i pouzdanijom.
Za temeljitije shvaćanje kompliciranih događaja ključno je spoj više osjetila. Tekst, fotografije, videozapisi i audio mogu se kombinirati pomoću multimodalne umjetne inteligencije kako bi se ponudilo potpunije razumijevanje situacije.
Na primjer, multimodalna umjetna inteligencija može koristiti informacije o pacijentima iz nekoliko izvora, uključujući elektroničke zdravstvene zapise, medicinske slike i rezultate testova, kako bi sastavila detaljniji profil pacijenta. To može pomoći zdravstvenim djelatnicima u poboljšanju ishoda za pacijente i donošenju odluka.
Financije, prijevoz, obrazovanje i zabava samo su neki od sektora koji su već koristili multimodalnu umjetnu inteligenciju. Multimodalna umjetna inteligencija koristi se u financijskoj 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 poboljšane su u sektoru prometa putem multimodalne umjetne inteligencije.
Multimodalni AI koristi se u obrazovanju za prilagođavanje iskustava učenja za učenike kombiniranjem informacija iz mnogih izvora, kao što su procjene, analitika učenja i društvene interakcije. Kombinirajući audio, vizualni i haptički unos, multimodalni AI koristi se u industriji zabave za stvaranje impresivnijih i uvjerljivijih iskustava.
Kako radi multimodalna umjetna inteligencija?
Multimodalni AI sintetizira podatke iz nekoliko modaliteta kako bi dobio dublje razumijevanje situacije. Ekstrakcija značajki, poravnanje i spajanje neki su od koraka koji čine proces.
Ekstrakcija značajki:
Podaci prikupljeni iz različitih modaliteta pretvaraju se u skup numeričkih značajki tijekom faze izdvajanja značajki tako da ih može koristiti model strojnog učenja.
Ove karakteristike uzimaju u obzir važne podatke iz svakog modaliteta, što rezultira potpunijim prikazom podataka.
Poravnanje:
Značajke iz različitih modaliteta se usklađuju tijekom koraka usklađivanja kako bi se osiguralo da odražavaju iste podatke.
Na primjer, u multimodalnom AI sustavu koji kombinira tekst i slike, jezik može objasniti sadržaj slike, a karakteristike prikupljene iz oba modaliteta moraju biti usklađene kako bi ispravno odražavale sadržaj slike.
fuzija
Karakteristike iz nekoliko modaliteta konačno su integrirane kako bi se proizveo sveobuhvatniji prikaz podataka tijekom koraka fuzije.
To je moguće učiniti različitim postupcima fuzije, kao što su rana fuzija, kasna fuzija i hibridna fuzija. U ranoj fuziji, značajke iz mnogih modaliteta se kombiniraju prije nego što se unesu u model strojnog učenja.
Izlaz mnogih modela koji su trenirani zasebno za svaki modalitet kombinira se u kasnoj fuziji. Za najbolje od oba svijeta, hibridna fuzija spaja rane i kasne metode fuzije.
Slučajevi upotrebe multimodalne umjetne inteligencije u stvarnom životu
Zdravstvo
Zdravstvene organizacije koriste multimodalnu umjetnu inteligenciju za kombiniranje i procjenu informacija iz nekoliko izvora, uključujući kartone pacijenata, medicinske slike i elektroničke zdravstvene zapise.
Može pomoći medicinskim stručnjacima da točnije identificiraju i liječe pacijente, kao i da prognoziraju 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
Prijevoz može imati koristi od multimodalne umjetne inteligencije za povećanje učinkovitosti i sigurnosti. Može kombinirati podatke iz nekoliko izvora, poput GPS-a, senzora i prometnih kamera, kako bi dao prometnu statistiku u stvarnom vremenu, poboljšao planiranje rute i predvidio zastoje.
Na primjer, modificiranjem semafora na temelju trenutnih obrazaca prometa, multimodalna umjetna inteligencija može se koristiti za poboljšanje protoka prometa.
Obrazovanje
Primjena multimodalne umjetne inteligencije u obrazovanju pomaže prilagoditi nastavu i povećati sudjelovanje učenika. Može kombinirati informacije iz mnogih izvora, uključujući rezultate ispita, materijale za učenje i ponašanje učenika, za izradu individualiziranih programa učenja i isporuku povratnih informacija u stvarnom vremenu.
Na primjer, multimodalna umjetna inteligencija može se upotrijebiti za procjenu koliko dobro studenti komuniciraju s materijalima online tečaja, a zatim po potrebi modificirati predmet tečaja i tempo.
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, korištenjem korisnikovih interesa i povijesti gledanja, Multimodal AI može se primijeniti za predlaganje filmova ili TV serija.
Marketing
Marketing može koristiti multimodalnu umjetnu inteligenciju za analizu i predviđanje ponašanja kupaca. Kako bi generirao točnije profile kupaca i ponudio individualizirane preporuke, može uključiti podatke iz mnogih izvora, kao što su društvenih medija, surfanje internetom i povijest kupovine.
Na primjer, multimodalna umjetna inteligencija može se primijeniti za pružanje preporuka proizvoda na temelju korisnikove upotrebe društvenih medija i navika pregledavanja.
GPT-4 & 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, poput teksta, slika i zvuka, jedna je od primarnih mogućnosti GPT-4. To ukazuje da GPT-4 može razumjeti i ispitati mnoge oblike podataka i ponuditi preciznije i temeljitije uvide.
Multimodalni AI značajno je napredovao zahvaljujući sposobnosti GPT-4 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 za analizu različitih modaliteta podataka u jednom modelu pomaže pojednostaviti integraciju, uštedjeti računalne troškove i povećati točnost analize.
Budućnost multimodalne umjetne inteligencije
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 potiču širenje multimodalne umjetne inteligencije. Uz mogućnost miješanja nekoliko modaliteta podataka, stvaraju se novi modeli dubokog učenja, poput GPT-4, koji mogu ponuditi preciznije i temeljitije uvide.
Sve veći broj akademika radi na stvaranju multimodalnih AI sustava koji mogu razumjeti kontekst, emocije i ljudsko ponašanje kako bi stvorili personaliziranije i osjetljivije aplikacije.
Međutim, multimodalna umjetna inteligencija nije bez izazova i ograničenja. Iako različiti modaliteti podataka mogu imati različite formate, razlučivosti i veličine, usklađivanje i spajanje podataka predstavljaju jednu od ključnih prepreka. Čuvanje osjetljivih podataka privatnim i sigurnim, poput medicinske dokumentacije i osobnih podataka, još je jedna poteškoća.
Štoviše, učinkovit rad multimodalnih AI sustava može zahtijevati znatne resurse za obradu i specijalizirani hardver, što može predstavljati ograničenje za određene primjene.
Zaključak
Zaključno, multimodalna umjetna inteligencija važno je područje proučavanja i razvoja s golemim potencijalom i značajem u nekoliko sektora, uključujući zdravstvo, prijevoz, obrazovanje, marketing i zabavu.
Uz pomoć multimodalne umjetne inteligencije, procesi donošenja odluka mogu se poboljšati, a iskustva mogu biti bolje prilagođena zahvaljujući integraciji podataka iz mnogih modaliteta.
Multimodalnu umjetnu inteligenciju treba nastaviti istraživati i razvijati kako bi se riješile njezine prepreke i ograničenja te kako bi se osigurala njezina etička i odgovorna primjena kako se tehnologija razvija.
Ostavi odgovor