Turinys[Slėpti][Rodyti]
Dirbtinis intelektas (AI) pastaraisiais metais padarė didelę pažangą dėl mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi metodų tobulinimo. Deja, dauguma šių patobulinimų buvo sutelkti į teksto arba tik vaizdo vieno modalinius duomenis, o tai turi apribojimų realaus pasaulio programoms.
Pavyzdžiui, jei paveikslėlyje esantis elementas yra iš dalies užtemdytas arba žiūrimas keistu kampu, kompiuterinės regos sistema turės problemų jį aptikdama. Sujungus kelis duomenų šaltinius, tokius kaip garsas, vaizdo įrašas ir tekstas, daugiarūšis AI siekia įveikti šį sunkumą ir gauti išsamesnių žinių apie scenarijų.
Daugiarūšis dirbtinis intelektas gali suteikti tikslesnį ir patikimesnį sprendimų priėmimo procesą, taip pat intuityvesnį ir natūralesnį būdą sąveikauti su technologijomis, sujungiant daugybę būdų.
Jis siūlo didelį pritaikymo potencialą sveikatos priežiūros, transporto, švietimo, rinkodaros ir pramogų srityse, nes turi galimybę pritaikyti patirtį remiantis daugeliu duomenų šaltinių.
Šiame straipsnyje mes išsamiai apžvelgsime multimodalinį AI, įskaitant jo veikimą, realaus pasaulio programas, kaip tai susiję su GPT-4 ir daug daugiau.
Taigi, kas tiksliai yra multimodalinis AI?
Daugiarūšis AI sujungia daugybę duomenų, tokių kaip tekstas, nuotraukos, vaizdo įrašai ir garsas, kad būtų galima geriau suprasti scenarijų. Multimodalinio AI tikslas – rinkti duomenis iš kelių šaltinių, kad būtų galima priimti tikslesnius ir patikimesnius sprendimus.
Multimodalinis AI gali padidinti mašininio mokymosi modelių veiksmingumą, sujungdamas įvairius būdus ir suteikdamas vartotojams natūralesnį ir intuityvesnį būdą bendrauti su technologijomis.
Multimodalinio AI pranašumas yra jo gebėjimas peržengti vienmodalinių duomenų apribojimus ir pasiūlyti išsamesnį sudėtingų aplinkybių supratimą.
Multimodalinis dirbtinis intelektas (AI) gali pakeisti žmonių sąveiką su technologijomis ir priima sprendimus realiame pasaulyje, naudodamas įvairias pramonės šakas, įskaitant sveikatos priežiūrą, transportą, švietimą, rinkodarą ir pramogas.
Kodėl multimodalinis AI reikalingas šiuolaikiniame pasaulyje?
Šiais laikais vienmodaliniai duomenys turi ribotas praktinio pritaikymo galimybes, todėl reikia pritaikyti multimodalinį AI. Pavyzdžiui, savarankiškai važiuojančiam automobiliui su tiesiog kamerų sistema būtų sunku atpažinti pėsčiąjį esant silpnam apšvietimui.
LIDAR, radaras ir GPS yra tik keli pavyzdžiai iš kelių būdų, kuriuos galima pasiekti siekiant suteikti transporto priemonei išsamesnį aplinkos vaizdą, todėl vairavimas tampa saugesnis ir patikimesnis.
Norint nuodugniau suprasti sudėtingus įvykius, labai svarbu sujungti daugybę pojūčių. Tekstas, nuotraukos, vaizdo įrašai ir garsas gali būti derinami naudojant multimodalinį AI, kad būtų galima geriau suprasti situaciją.
Pavyzdžiui, multimodalinis AI gali naudoti paciento informaciją iš kelių šaltinių, įskaitant elektroninius sveikatos įrašus, medicininius vaizdus ir tyrimų rezultatus, kad sudarytų išsamesnį paciento profilį. Tai gali padėti sveikatos priežiūros specialistams pagerinti pacientų rezultatus ir priimti sprendimus.
Finansai, transportas, švietimas ir pramogos – tai tik keli sektoriai, kuriuose jau buvo naudojamas multimodalinis AI. Daugiarūšis dirbtinis intelektas naudojamas finansų pramonėje, siekiant įvertinti ir suprasti rinkos duomenis iš daugelio šaltinių, siekiant nustatyti tendencijas ir priimti protingus investavimo sprendimus.
Autonominių automobilių tikslumas ir patikimumas pagerintas transporto sektoriuje taikant multimodalinį AI.
Daugiarūšis dirbtinis intelektas naudojamas švietime, siekiant pritaikyti mokinių mokymosi patirtį, derinant informaciją iš daugelio šaltinių, tokių kaip vertinimai, mokymosi analizė ir socialinė sąveika. Sujungus garso, vaizdo ir haptinę įvestį, multimodalinis AI naudojamas pramogų pramonėje, siekiant sukurti labiau įtraukiančius ir patrauklesnius potyrius.
Kaip veikia multimodalinis AI?
Multimodalinis AI sintezuoja duomenis iš kelių būdų, kad būtų galima geriau suprasti situaciją. Funkcijų ištraukimas, derinimas ir suliejimas yra keletas žingsnių, kurie sudaro procesą.
Funkcijų ištraukimas:
Duomenys, surinkti naudojant įvairius būdus, funkcijų išgavimo fazės metu konvertuojami į skaitmeninių savybių rinkinį, kad juos galėtų naudoti mašininio mokymosi modelis.
Šiose charakteristikose atsižvelgiama į svarbius kiekvieno modalumo duomenis, todėl duomenys yra išsamesni.
Sureguliavimas:
Įvairių būdų funkcijos sulygiuojamos lygiavimo veiksmo metu, siekiant užtikrinti, kad jos atspindėtų tuos pačius duomenis.
Pavyzdžiui, multimodalinėje AI sistemoje, kuri sujungia tekstą ir paveikslėlius, kalba gali paaiškinti vaizdo turinį, o charakteristikos, gautos iš abiejų būdų, turi būti suderintos, kad tinkamai atspindėtų vaizdo turinį.
sintezė
Kelių būdų charakteristikos galiausiai yra integruotos, kad būtų galima gauti išsamesnį duomenų atvaizdavimą sintezės etape.
Tai galima padaryti naudojant įvairias sintezės procedūras, pvz., ankstyvą sintezę, vėlyvą sintezę ir hibridinę sintezę. Ankstyvojo sintezės metu daugelio būdų funkcijos sujungiamos prieš įtraukiant jas į mašininio mokymosi modelį.
Daugelio modelių, kurie buvo mokomi atskirai kiekvienam modalumui, išvestis sujungiama vėlyvoje sintezėje. Geriausiai iš abiejų pasaulių, hibridinė sintezė sujungia ankstyvojo ir vėlyvojo sintezės metodus.
Realūs multimodalinio AI naudojimo atvejai
Sveikatos apsauga
Sveikatos priežiūros organizacijos naudoja multimodalinį dirbtinį intelektą, kad sujungtų ir įvertintų informaciją iš kelių šaltinių, įskaitant pacientų įrašus, medicininius vaizdus ir elektroninius sveikatos įrašus.
Tai gali padėti medicinos specialistams tiksliau nustatyti ir gydyti pacientus, taip pat numatyti paciento rezultatus.
Pavyzdžiui, multimodalinis AI gali būti naudojamas gyvybiniams požymiams stebėti ir nukrypimams, galintiems rodyti galimą sveikatos būklę, nustatyti arba MRT ir KT vaizdams analizuoti, siekiant rasti piktybines sritis.
Transportavimas
Transportui gali būti naudingas daugiarūšis dirbtinis intelektas, siekiant padidinti efektyvumą ir saugumą. Jis gali sujungti duomenis iš kelių šaltinių, pvz., GPS, jutiklių ir eismo kamerų, kad pateiktų eismo statistiką realiuoju laiku, pagerintų maršruto planavimą ir prognozuotų spūstis.
Pavyzdžiui, modifikuojant šviesoforus pagal dabartinius eismo modelius, multimodalinis AI gali būti naudojamas eismo srautui pagerinti.
Išsilavinimas
Daugiarūšio AI taikymas švietime padeda pritaikyti mokymą ir padidinti studentų dalyvavimą. Jis gali sujungti informaciją iš daugelio šaltinių, įskaitant egzaminų rezultatus, mokymosi medžiagą ir mokinių elgesį, kad būtų sukurtos individualizuotos mokymosi programos ir pateiktų grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku.
Pavyzdžiui, multimodalinis AI gali būti naudojamas norint įvertinti, kaip gerai studentai sąveikauja su internetine kurso medžiaga, o tada prireikus keisti kurso temą ir tempą.
Audio/Video
Pramogų sektoriuje multimodalinis AI gali pritaikyti turinį ir pagerinti naudotojų patirtį. Jis gali panaudoti informaciją iš įvairių šaltinių, įskaitant naudotojų elgesį, nuostatas ir veiklą socialinėje žiniasklaidoje, kad pateiktų pritaikytus pasiūlymus ir greitus atsakymus.
Pavyzdžiui, naudojant vartotojo pomėgius ir istoriją, multimodalinis AI gali būti pritaikytas filmams ar TV serialams siūlyti.
prekyba
Rinkodara gali naudoti multimodalinį AI klientų elgsenai analizuoti ir prognozuoti. Norėdami sukurti tikslesnius klientų profilius ir pasiūlyti individualizuotas rekomendacijas, į jį gali būti įtraukti duomenys iš daugelio šaltinių, pvz socialinės žiniasklaidos, naršymas internete ir pirkimo istorija.
Pavyzdžiui, multimodalinis AI gali būti taikomas norint teikti produktų rekomendacijas, pagrįstas kliento naudojimusi socialinėje žiniasklaidoje ir naršymo įpročiais.
GPT-4 ir multimodalinis AI
GPT-4 yra revoliucinis naujas natūralios kalbos apdorojimo (NLP) modelis, galintis pakeisti daugiarūšio dirbtinio intelekto tyrimus ir plėtrą.
Daugelio tipų duomenų, pvz., teksto, paveikslėlių ir garso, apdorojimas yra viena iš pagrindinių GPT-4 galimybių. Tai rodo, kad GPT-4 gali suprasti ir ištirti daugybę duomenų formų ir pasiūlyti tikslesnių bei išsamesnių įžvalgų.
Daugiarūšis AI smarkiai pažengė į priekį dėl GPT-4 gebėjimo analizuoti duomenis iš kelių duomenų modalumo. Šiuolaikiniai multimodaliniai AI modeliai dažnai naudoja skirtingus modelius, kad įvertintų kiekvieną duomenų tipą prieš integruojant išvadas.
GPT-4 gebėjimas analizuoti skirtingus duomenų būdus viename modelyje padeda supaprastinti integravimą, taupyti skaičiavimo išlaidas ir padidinti analizės tikslumą.
Multimodalinio AI ateitis
Daugiarūšio dirbtinio intelekto laukia šviesi ateitis su mokslinių tyrimų ir plėtros patobulinimais, galimomis programomis ir pranašumais, taip pat sunkumais ir apribojimais.
Mokslinių tyrimų ir plėtros patobulinimai skatina daugiarūšio dirbtinio intelekto plėtrą. Galimybė derinti kelis duomenų būdus, sukuriami nauji gilaus mokymosi modeliai, tokie kaip GPT-4, kurie gali pasiūlyti tikslesnių ir išsamesnių įžvalgų.
Vis daugiau akademikų stengiasi sukurti daugiarūšes AI sistemas, kurios galėtų suprasti kontekstą, emocijas ir žmogaus elgesį, kad sukurtų labiau suasmenintas ir reaguojančias programas.
Vis dėlto multimodalinis AI nėra be iššūkių ir apribojimų. Nors skirtingi duomenų būdai gali turėti skirtingus formatus, skiriamąją gebą ir dydžius, duomenų derinimas ir suliejimas yra viena iš pagrindinių kliūčių. Kitas sunkumas yra saugoti slaptus duomenis, pvz., medicininius įrašus ir asmeninę informaciją.
Be to, norint efektyviai veikti multimodalines AI sistemas, gali prireikti didelių apdorojimo išteklių ir specializuotos aparatinės įrangos, o tai gali būti tam tikrų programų apribojimas.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad multimodalinis AI yra svarbi studijų ir plėtros sritis, turinti didžiulį potencialą ir reikšmę keliuose sektoriuose, įskaitant sveikatos priežiūrą, transportą, švietimą, rinkodarą ir pramogas.
Naudojant daugiarūšį dirbtinį intelektą, sprendimų priėmimo procesai gali būti patobulinti, o patirtis gali būti geriau pritaikyta, nes integruojami daugelio būdų duomenys.
Daugiarūšis dirbtinis intelektas turi būti toliau tiriamas ir plėtojamas, kad būtų pašalintos jo kliūtys ir apribojimai bei būtų užtikrintas etiškas ir atsakingas jo taikymas tobulėjant technologijoms.
Palikti atsakymą