Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Kecerdasan buatan (AI) telah membuat langkah besar dalam beberapa tahun terakhir karena peningkatan pembelajaran mesin dan pendekatan pembelajaran mendalam. Sayangnya, sebagian besar kemajuan ini terkonsentrasi pada teks atau data modal tunggal gambar saja, yang memiliki kendala untuk aplikasi dunia nyata.
Misalnya, jika item dalam gambar sebagian dikaburkan atau dilihat dari sudut yang aneh, sistem penglihatan komputer akan kesulitan mendeteksinya. Dengan menggabungkan beberapa sumber data, seperti audio, video, dan teks, AI multimodal bertujuan untuk mengatasi kesulitan ini dan menghasilkan pengetahuan skenario yang lebih menyeluruh.
AI multimodal dapat memberikan proses pengambilan keputusan yang lebih akurat dan andal serta cara yang lebih intuitif dan alami untuk terlibat dengan teknologi dengan memadukan banyak modalitas.
Ini menawarkan potensi aplikasi yang cukup besar di bidang kesehatan, transportasi, pendidikan, pemasaran, dan hiburan karena memiliki kemampuan untuk menyesuaikan pengalaman berdasarkan berbagai sumber data.
Pada bagian ini, kita akan melihat detail AI multimodal, termasuk bagaimana fungsinya, aplikasi dunia nyata, bagaimana hubungannya dengan GPT-4 dan masih banyak lagi.
Jadi, apa sebenarnya Multimodal AI itu?
AI multimodal menggabungkan banyak modalitas data, seperti teks, foto, video, dan audio, untuk memberikan pemahaman skenario yang lebih menyeluruh. Tujuan AI multimodal adalah untuk mengumpulkan data dari beberapa sumber untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan dapat dipercaya.
AI multimodal dapat meningkatkan potensi model pembelajaran mesin dengan memadukan berbagai modalitas dan memberi konsumen cara yang lebih alami dan intuitif untuk terlibat dengan teknologi.
Keuntungan AI multimodal ditemukan dalam kapasitasnya untuk melampaui batasan data modal tunggal dan menawarkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang keadaan sulit.
Kecerdasan buatan multimodal (AI) memiliki kemampuan untuk mengubah cara orang terlibat dengan teknologi dan membuat keputusan di dunia nyata dengan aplikasi di berbagai industri, termasuk kesehatan, transportasi, pendidikan, pemasaran, dan hiburan.
Mengapa Multimodal AI Diperlukan di Dunia Saat Ini?
Saat ini, data modal tunggal memiliki keterbatasan dalam aplikasi praktis, sehingga memerlukan penerapan AI multimoda. Sebagai ilustrasi, mobil self-driving dengan sistem kamera yang sederhana akan kesulitan mengenali pejalan kaki dalam cahaya redup.
LIDAR, radar, dan GPS hanyalah beberapa contoh dari beberapa modalitas yang dapat diakses untuk memberi kendaraan gambaran yang lebih menyeluruh tentang sekelilingnya, membuat berkendara lebih aman dan lebih dapat diandalkan.
Untuk pemahaman yang lebih menyeluruh tentang peristiwa rumit, sangat penting untuk memadukan banyak pengertian. Teks, foto, video, dan audio semuanya dapat digabungkan menggunakan AI multimodal untuk menawarkan pemahaman situasi yang lebih lengkap.
Misalnya, AI multimodal dapat menggunakan informasi pasien dari beberapa sumber, termasuk catatan kesehatan elektronik, pencitraan medis, dan hasil tes, untuk menyusun profil pasien yang lebih menyeluruh. Ini dapat membantu praktisi kesehatan dalam meningkatkan hasil pasien dan pengambilan keputusan.
Keuangan, transportasi, pendidikan, dan hiburan hanyalah beberapa sektor yang telah menggunakan AI multimoda. Multimodal AI digunakan dalam industri keuangan untuk mengevaluasi dan memahami data pasar dari banyak sumber untuk mengetahui tren dan membuat keputusan investasi yang bijak.
Keakuratan dan keandalan mobil otonom ditingkatkan di sektor transportasi melalui AI multimoda.
AI multimodal digunakan dalam pendidikan untuk menyesuaikan pengalaman belajar bagi siswa dengan menggabungkan informasi dari berbagai sumber, seperti penilaian, analitik pembelajaran, dan interaksi sosial. Dengan menggabungkan input audio, visual, dan haptic, AI Multimodal digunakan di industri hiburan untuk menciptakan pengalaman yang lebih imersif dan menarik.
Bagaimana AI multimodal bekerja?
AI multimodal mensintesis data dari beberapa modalitas untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang suatu situasi. Ekstraksi fitur, penyelarasan, dan fusi adalah beberapa langkah yang membentuk proses.
Ekstraksi fitur:
Data yang terkumpul dari berbagai modalitas diubah menjadi sekumpulan fitur numerik selama fase ekstraksi fitur sehingga dapat digunakan oleh model pembelajaran mesin.
Karakteristik ini mempertimbangkan data penting dari setiap modalitas, yang menghasilkan representasi data yang lebih lengkap.
Penjajaran:
Fitur dari berbagai modalitas diselaraskan selama langkah penyelarasan untuk memastikannya mencerminkan data yang sama.
Misalnya, dalam sistem AI Multimodal yang menggabungkan teks dan gambar, bahasa dapat menjelaskan konten gambar, dan karakteristik yang dikumpulkan dari kedua modalitas harus diselaraskan agar mencerminkan konten gambar dengan benar.
fusi
Karakteristik dari beberapa modalitas akhirnya diintegrasikan untuk menghasilkan representasi data yang lebih komprehensif selama langkah fusi.
Dimungkinkan untuk melakukan ini melalui berbagai prosedur fusi, seperti fusi awal, fusi akhir, dan fusi hibrid. Pada fusi awal, fitur dari banyak modalitas digabungkan sebelum dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin.
Keluaran dari banyak model yang dilatih secara terpisah pada setiap modalitas digabungkan dalam fusi akhir. Untuk yang terbaik dari kedua dunia, fusi hibrida memadukan metode fusi awal dan akhir.
Kasus penggunaan Multimodal AI dalam kehidupan nyata
Kesehatan
Organisasi layanan kesehatan menggunakan AI multimodal untuk menggabungkan dan mengevaluasi informasi dari beberapa sumber, termasuk catatan pasien, pencitraan medis, dan catatan kesehatan elektronik.
Ini dapat membantu profesional medis mengidentifikasi dan merawat pasien dengan lebih akurat, serta memperkirakan hasil pasien.
AI multimodal, misalnya, dapat digunakan untuk memantau tanda-tanda vital dan menemukan kelainan yang dapat menunjukkan kemungkinan kondisi medis atau menganalisis gambar MRI dan CT untuk menemukan area ganas.
Transportasi
Transportasi dapat memanfaatkan AI multimoda untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan. Itu dapat menggabungkan data dari beberapa sumber, seperti GPS, sensor, dan kamera lalu lintas, untuk memberikan statistik lalu lintas waktu nyata, meningkatkan perencanaan rute, dan memperkirakan kemacetan.
Misalnya, dengan memodifikasi lampu lalu lintas berdasarkan pola lalu lintas saat ini, AI Multimoda dapat digunakan untuk meningkatkan arus lalu lintas.
Pendidikan
Penerapan AI multimodal dalam pendidikan membantu menyesuaikan instruksi dan meningkatkan partisipasi siswa. Itu dapat menggabungkan informasi dari banyak sumber, termasuk hasil ujian, materi pembelajaran, dan perilaku siswa, untuk menghasilkan program pembelajaran individual dan memberikan umpan balik waktu nyata.
Misalnya, Multimodal AI dapat digunakan untuk menilai seberapa baik siswa berinteraksi dengan materi kursus online dan kemudian memodifikasi materi pelajaran dan kecepatan sesuai kebutuhan.
Menghibur
Di sektor hiburan, AI multimodal dapat menyesuaikan konten dan meningkatkan pengalaman pengguna. Itu dapat memanfaatkan informasi dari berbagai sumber, termasuk perilaku pengguna, preferensi, dan aktivitas media sosial, untuk memberikan saran yang disesuaikan dan respons yang cepat.
Misalnya, dengan menggunakan minat dan riwayat tontonan pengguna, Multimodal AI dapat diterapkan untuk menyarankan film atau serial TV.
Marketing
Pemasaran dapat menggunakan AI multimodal untuk menganalisis dan memperkirakan perilaku pelanggan. Untuk menghasilkan profil pelanggan yang lebih akurat dan menawarkan rekomendasi individual, ini dapat menggabungkan data dari banyak sumber, seperti media sosial, penjelajahan online, dan riwayat pembelian.
Misalnya, Multimodal AI dapat diterapkan untuk memberikan rekomendasi produk berdasarkan penggunaan media sosial dan kebiasaan browsing pelanggan.
GPT-4 & AI Multimoda
GPT-4 adalah model pemrosesan bahasa alami (NLP) baru yang revolusioner dengan potensi untuk mengubah penelitian dan pengembangan AI Multimodal.
Pemrosesan berbagai jenis data, seperti teks, gambar, dan audio, merupakan salah satu kemampuan utama GPT-4. Hal ini menunjukkan bahwa GPT-4 dapat memahami dan memeriksa banyak bentuk data dan menawarkan wawasan yang lebih tepat dan menyeluruh.
AI multimodal telah meningkat secara signifikan berkat kapasitas GPT-4 untuk menganalisis data dari beberapa modalitas data. Model AI multimodal saat ini sering menggunakan model yang berbeda untuk menilai setiap jenis data sebelum mengintegrasikan temuan.
Kapasitas GPT-4 untuk menganalisis berbagai modalitas data dalam satu model membantu merampingkan integrasi, menghemat biaya komputasi, dan meningkatkan akurasi analisis.
Masa Depan Multimodal AI
AI multimodal memiliki masa depan yang cerah dengan peningkatan dalam penelitian dan pengembangan, aplikasi prospektif dan keunggulan, serta kesulitan dan kendala.
Peningkatan penelitian dan pengembangan mendorong perluasan Multimodal AI. Dengan kemampuan menggabungkan beberapa modalitas data, model pembelajaran mendalam baru, seperti GPT-4, sedang dibuat yang dapat menawarkan wawasan yang lebih tepat dan menyeluruh.
Semakin banyak akademisi bekerja untuk menciptakan sistem AI multimodal yang dapat memahami konteks, emosi, dan perilaku manusia untuk menciptakan aplikasi yang lebih personal dan responsif.
AI multimodal bukan tanpa tantangan dan keterbatasannya. Sementara modalitas data yang berbeda mungkin memiliki format, resolusi, dan ukuran yang berbeda, penyelarasan dan fusi data memberikan salah satu kendala utama. Menjaga kerahasiaan dan keamanan data sensitif, seperti rekam medis dan informasi pribadi, adalah kesulitan lain.
Selain itu, pengoperasian sistem AI Multimodal yang efisien mungkin memerlukan sumber daya pemrosesan yang substansial dan perangkat keras khusus, yang mungkin menjadi batasan untuk aplikasi tertentu.
Kesimpulan
Kesimpulannya, Multimodal AI adalah bidang studi dan pengembangan yang penting dengan potensi dan signifikansi yang sangat besar di beberapa sektor, termasuk kesehatan, transportasi, pendidikan, pemasaran, dan hiburan.
Dengan bantuan AI multimodal, proses pengambilan keputusan dapat ditingkatkan dan pengalaman dapat disesuaikan dengan lebih baik berkat integrasi data dari banyak modalitas.
Multimodal AI harus terus diteliti dan dikembangkan untuk mengatasi hambatan dan batasannya serta untuk memastikan penerapannya yang etis dan bertanggung jawab seiring perkembangan teknologi.
Tinggalkan Balasan