Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Kunstig intelligens (AI) har gjort store fremskritt de siste årene på grunn av forbedringer i maskinlæring og dyplæringstilnærminger. Dessverre har de fleste av disse fremskrittene vært konsentrert om tekst eller bilde-bare enkeltmodale data, som har begrensninger for virkelige applikasjoner.
For eksempel, hvis et element i et bilde er delvis skjult eller sett fra en merkelig vinkel, vil et datasynssystem ha problemer med å oppdage det. Ved å kombinere flere datakilder, som lyd, video og tekst, har multimodal AI som mål å overvinne denne vanskeligheten og gi en mer grundig kunnskap om et scenario.
Multimodal AI kan gi en mer nøyaktig og pålitelig beslutningsprosess, samt en mer intuitiv og naturlig måte å engasjere seg i teknologi ved å smelte sammen mange modaliteter.
Den tilbyr et betydelig applikasjonspotensial innen helsevesen, transport, utdanning, markedsføring og underholdning siden den har muligheten til å skreddersy opplevelser basert på en rekke datakilder.
I dette stykket skal vi ta en detaljert titt på multimodal AI, inkludert hvordan den fungerer, virkelige applikasjoner, hvordan det er relatert til GPT-4 og mye mer.
Så, hva er egentlig Multimodal AI?
Multimodal AI slår sammen mange datamodaliteter, som tekst, bilder, video og lyd, for å gi en mer grundig forståelse av et scenario. Målet med multimodal AI er å kompilere data fra flere kilder for å støtte mer nøyaktig og pålitelig beslutningstaking.
Multimodal AI kan øke styrken til maskinlæringsmodeller ved å kombinere en rekke modaliteter og gi forbrukere en mer naturlig og intuitiv måte å engasjere seg i teknologi.
Fordelen med multimodal AI finnes i dens kapasitet til å overskride begrensningene til enkeltmodale data og tilby en mer omfattende forståelse av vanskelige omstendigheter.
Multimodal kunstig intelligens (AI) har evnen til å endre hvordan folk engasjerer seg i teknologi og tar beslutninger i den virkelige verden med applikasjoner i en rekke bransjer, inkludert helsevesen, transport, utdanning, markedsføring og underholdning.
Hvorfor er multimodal AI nødvendig i dagens verden?
I dag har enkeltmodale data begrensninger i praktiske applikasjoner, noe som nødvendiggjør bruk av multimodal AI. Som en illustrasjon ville en selvkjørende bil med bare et kamerasystem slite med å gjenkjenne en fotgjenger i dårlig lys.
LIDAR, radar og GPS er bare noen få eksempler på flere modaliteter som er tilgjengelig for å gi kjøretøyet et mer grundig bilde av omgivelsene, noe som gjør kjøringen tryggere og mer pålitelig.
For en mer grundig forståelse av kompliserte hendelser, er det avgjørende å blande mange sanser. Tekst, bilder, videoer og lyd kan alle kombineres ved hjelp av multimodal AI for å gi en mer fullstendig forståelse av en situasjon.
For eksempel kan multimodal AI bruke pasientinformasjon fra flere kilder, inkludert elektroniske helsejournaler, medisinsk bildebehandling og testresultater, for å kompilere en mer grundig pasientprofil. Dette kan hjelpe helsepersonell med å forbedre pasientresultater og beslutningstaking.
Finans, transport, utdanning og underholdning er bare noen få av sektorene som allerede har brukt multimodal AI. Multimodal AI brukes i finansnæringen for å evaluere og forstå markedsdata fra mange kilder for å oppdage trender og ta kloke investeringsbeslutninger.
Nøyaktigheten og påliteligheten til autonome biler forbedres i transportsektoren gjennom multimodal AI.
Multimodal AI brukes i undervisningen for å skreddersy læringsopplevelser for studenter ved å kombinere informasjon fra mange kilder, for eksempel vurderinger, læringsanalyse og sosiale interaksjoner. Ved å kombinere lyd, visuell og haptisk input, brukes Multimodal AI i underholdningsindustrien for å skape mer oppslukende og overbevisende opplevelser.
Hvordan fungerer multimodal AI?
Multimodal AI syntetiserer data fra flere modaliteter for å få en dypere forståelse av en situasjon. Funksjonsutvinning, justering og fusjon er noen av trinnene som utgjør prosessen.
Funksjonsekstraksjon:
Data samlet inn fra ulike modaliteter konverteres til et sett med numeriske funksjoner under funksjonsutvinningsfasen slik at de kan brukes av maskinlæringsmodell.
Disse egenskapene tar viktige data fra hver modalitet i betraktning, noe som resulterer i en mer fullstendig representasjon av dataene.
Justering:
Funksjonene fra ulike modaliteter er justert under justeringstrinnet for å sikre at de gjenspeiler de samme dataene.
For eksempel, i et multimodalt AI-system som kombinerer tekst og bilder, kan språket forklare innholdet i bildet, og egenskapene samlet fra begge modaliteter må justeres for å reflektere bildets innhold.
Fusion
Egenskapene fra flere modaliteter er endelig integrert for å produsere en mer omfattende representasjon av dataene under fusjonstrinnet.
Det er mulig å gjøre dette via en rekke fusjonsprosedyrer, som tidlig fusjon, sen fusjon og hybridfusjon. I tidlig fusjon kombineres funksjoner fra mange modaliteter før de mates inn i maskinlæringsmodellen.
Utgangen fra mange modeller som ble trent separat på hver modalitet kombineres i sen fusjon. For det beste fra begge verdener, blander hybridfusjon tidlige og sene fusjonsmetoder.
Real-life brukstilfeller av Multimodal AI
Helsevesen
Helseorganisasjoner bruker multimodal AI for å kombinere og evaluere informasjon fra flere kilder, inkludert pasientjournaler, medisinsk bildebehandling og elektroniske helsejournaler.
Det kan hjelpe medisinske fagfolk med å identifisere og behandle pasienter med mer nøyaktighet, samt forutsi pasientutfall.
Multimodal AI, for eksempel, kan brukes til å overvåke vitale tegn og finne abnormiteter som kan peke på en mulig medisinsk tilstand eller til å analysere MR- og CT-bilder for å finne ondartede områder.
Transport
Transport kan dra nytte av multimodal AI for å øke effektiviteten og sikkerheten. Den kan kombinere data fra flere kilder, som GPS, sensorer og trafikkkameraer, for å gi sanntids trafikkstatistikk, forbedre ruteplanlegging og varsle overbelastning.
For eksempel, ved å modifisere trafikklys basert på gjeldende trafikkmønstre, kan Multimodal AI brukes til å forbedre trafikkflyten.
Kunnskap
Anvendelsen av multimodal AI i utdanning bidrar til å tilpasse undervisningen og øke studentdeltakelsen. Den kan kombinere informasjon fra mange kilder, inkludert eksamensresultater, læremateriell og elevatferd, for å produsere individualiserte læringsprogrammer og levere tilbakemeldinger i sanntid.
For eksempel kan Multimodal AI brukes til å vurdere hvor godt studentene samhandler med nettbaserte kursmateriell og deretter endre kursets emne og tempo etter behov.
Entertainment
I underholdningssektoren kan multimodal AI skreddersy innhold og forbedre brukeropplevelsen. Den kan utnytte informasjon fra en rekke kilder, inkludert brukeratferd, preferanser og sosiale medier-aktivitet, for å gi skreddersydde forslag og raske svar.
For eksempel, ved å bruke en brukers seerinteresser og historie, kan Multimodal AI brukes til å foreslå filmer eller TV-serier.
Marketing
Markedsføring kan bruke multimodal AI for å analysere og forutsi kundeadferd. For å generere mer nøyaktige kundeprofiler og tilby individualiserte anbefalinger, kan den inkludere data fra mange kilder, som f.eks sosiale medier, nettsurfing og kjøpshistorikk.
For eksempel kan Multimodal AI brukes til å gi produktanbefalinger basert på en kundes bruk av sosiale medier og surfevaner.
GPT-4 og multimodal AI
GPT-4 er en revolusjonerende ny naturlig språkbehandling (NLP) modell med potensial til å transformere multimodal AI forskning og utvikling.
Behandling av mange typer data, som tekst, bilder og lyd, er en av GPT-4s primære funksjoner. Dette indikerer at GPT-4 kan forstå og undersøke mange former for data og tilby mer presis og grundig innsikt.
Multimodal AI har utviklet seg betydelig takket være GPT-4s kapasitet til å analysere data fra flere datamodaliteter. Dagens multimodale AI-modeller bruker ofte forskjellige modeller for å vurdere hver type data før de integrerer funnene.
Kapasiteten til GPT-4 til å analysere ulike datamodaliteter i en enkelt modell bidrar til å strømlinjeforme integrasjon, spare datakostnader og øke analysenøyaktigheten.
Fremtiden til Multigimodal AI
Multimodal AI har en lys fremtid med forbedringer innen forskning og utvikling, potensielle applikasjoner og fordeler, samt vanskeligheter og begrensninger.
Forsknings- og utviklingsforbedringer fremmer utvidelsen av Multimodal AI. Med muligheten til å blande flere datamodaliteter, skapes nye dyplæringsmodeller, som GPT-4, som kan tilby mer presis og grundig innsikt.
Et økende antall akademikere jobber med å lage multimodale AI-systemer som kan forstå kontekst, følelser og menneskelig atferd for å skape mer personlige og responsive applikasjoner.
Multimodal AI er imidlertid ikke uten sine utfordringer og begrensninger. Mens distinkte datamodaliteter kan ha forskjellige formater, oppløsninger og størrelser, utgjør datajustering og fusjon en av de viktigste hindringene. Å holde sensitive data private og sikre, for eksempel medisinske journaler og personlig informasjon, er en annen vanskelighet.
Dessuten kan effektiv drift av multimodale AI-systemer kreve betydelige prosesseringsressurser og spesialisert maskinvare, noe som kan være en begrensning for spesielle applikasjoner.
konklusjonen
Avslutningsvis er Multimodal AI et viktig studie- og utviklingsfelt med enormt potensial og betydning i flere sektorer, inkludert helsevesen, transport, utdanning, markedsføring og underholdning.
Ved hjelp av multimodal AI kan beslutningsprosesser forbedres og opplevelser kan skreddersys bedre takket være integrering av data fra mange modaliteter.
Multimodal AI må fortsette å bli forsket på og utviklet for å løse sine hindringer og grenser og for å sikre dens etiske og ansvarlige anvendelse etter hvert som teknologien utvikler seg.
Legg igjen en kommentar