Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Sztuczna inteligencja (AI) poczyniła ogromne postępy w ostatnich latach dzięki ulepszeniom w podejściu do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Niestety, większość tych postępów koncentrowała się na tekstowych lub obrazowych danych jednomodalnych, co ma ograniczenia dla zastosowań w świecie rzeczywistym.
Na przykład, jeśli element na zdjęciu jest częściowo zasłonięty lub oglądany pod dziwnym kątem, komputerowy system wizyjny miałby problemy z wykryciem go. Łącząc kilka źródeł danych, takich jak audio, wideo i tekst, multimodalna sztuczna inteligencja ma na celu przezwyciężenie tej trudności i uzyskanie dokładniejszej wiedzy na temat scenariusza.
Multimodalna sztuczna inteligencja może zapewnić dokładniejszy i bardziej niezawodny proces podejmowania decyzji, a także bardziej intuicyjny i naturalny sposób interakcji z technologią poprzez łączenie wielu modalności.
Oferuje znaczny potencjał zastosowań w dziedzinie opieki zdrowotnej, transportu, edukacji, marketingu i rozrywki, ponieważ ma możliwość dostosowywania doświadczeń w oparciu o liczne źródła danych.
W tym artykule przyjrzymy się szczegółowo multimodalnej sztucznej inteligencji, w tym jej funkcjonowaniu, aplikacje w świecie rzeczywistym, jak to się ma do GPT-4 i wiele więcej.
Czym dokładnie jest multimodalna sztuczna inteligencja?
Multimodalna sztuczna inteligencja łączy wiele modalności danych, takich jak tekst, zdjęcia, wideo i audio, aby zapewnić dokładniejsze zrozumienie scenariusza. Celem multimodalnej sztucznej inteligencji jest kompilacja danych z kilku źródeł, aby wspierać dokładniejsze i bardziej wiarygodne podejmowanie decyzji.
Multimodalna sztuczna inteligencja może zwiększyć siłę modeli uczenia maszynowego, łącząc różne modalności i zapewniając konsumentom bardziej naturalny i intuicyjny sposób interakcji z technologią.
Zaletą multimodalnej sztucznej inteligencji jest jej zdolność do przekraczania ograniczeń danych jednomodalnych i oferowania bardziej wszechstronnego zrozumienia trudnych okoliczności.
Multimodalna sztuczna inteligencja (AI) może zmienić sposób, w jaki ludzie angażują się w technologię i podejmują decyzje w świecie rzeczywistym dzięki aplikacjom w wielu branżach, w tym w opiece zdrowotnej, transporcie, edukacji, marketingu i rozrywce.
Dlaczego multimodalna sztuczna inteligencja jest niezbędna w dzisiejszym świecie?
Obecnie dane jednomodalne mają ograniczenia w praktycznych zastosowaniach, co wymaga przyjęcia multimodalnej sztucznej inteligencji. Na przykład samojezdny samochód z prostym systemem kamer miałby trudności z rozpoznaniem pieszego w słabym świetle.
LIDAR, radar i GPS to tylko kilka przykładów z kilku trybów, do których można uzyskać dostęp, aby zapewnić pojazdowi dokładniejszy obraz otoczenia, dzięki czemu jazda jest bezpieczniejsza i bardziej niezawodna.
Dla pełniejszego zrozumienia skomplikowanych zdarzeń niezbędne jest połączenie wielu zmysłów. Tekst, zdjęcia, filmy i dźwięk można łączyć za pomocą multimodalnej sztucznej inteligencji, aby zapewnić pełniejsze zrozumienie sytuacji.
Na przykład multimodalna sztuczna inteligencja może wykorzystywać informacje o pacjencie z kilku źródeł, w tym elektronicznej dokumentacji medycznej, obrazowania medycznego i wyników badań, aby skompilować dokładniejszy profil pacjenta. Może to pomóc lekarzom w poprawie wyników leczenia pacjentów i podejmowaniu decyzji.
Finanse, transport, edukacja i rozrywka to tylko niektóre z sektorów, które już korzystały z multimodalnej sztucznej inteligencji. Multimodalna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w branży finansowej do oceny i zrozumienia danych rynkowych z wielu źródeł w celu wykrycia trendów i podejmowania mądrych decyzji inwestycyjnych.
Dokładność i niezawodność samochodów autonomicznych poprawia się w sektorze transportowym dzięki multimodalnej sztucznej inteligencji.
Multimodalna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w edukacji do dostosowywania doświadczeń edukacyjnych uczniów poprzez łączenie informacji z wielu źródeł, takich jak oceny, analizy uczenia się i interakcje społeczne. Łącząc wejście audio, wizualne i dotykowe, multimodalna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w przemyśle rozrywkowym do tworzenia bardziej wciągających i fascynujących doświadczeń.
Jak działa multimodalna sztuczna inteligencja?
Multimodalna sztuczna inteligencja syntetyzuje dane z kilku modalności, aby uzyskać głębsze zrozumienie sytuacji. Ekstrakcja cech, wyrównanie i fuzja to tylko niektóre z kroków składających się na ten proces.
Ekstrakcja funkcji:
Dane zebrane z różnych modalności są konwertowane na zestaw cech numerycznych podczas fazy ekstrakcji cech, dzięki czemu mogą być wykorzystywane przez model uczenia maszynowego.
Cechy te uwzględniają ważne dane z każdej modalności, co skutkuje pełniejszą reprezentacją danych.
Wyrównanie:
Funkcje z różnych modalności są wyrównywane na etapie wyrównywania, aby upewnić się, że odzwierciedlają te same dane.
Na przykład w multimodalnym systemie sztucznej inteligencji, który łączy tekst i obrazy, język może wyjaśniać zawartość obrazu, a cechy zebrane z obu modalności muszą być dopasowane, aby właściwie odzwierciedlić zawartość obrazu.
fuzja
Charakterystyki z kilku modalności są ostatecznie integrowane, aby uzyskać bardziej wszechstronną reprezentację danych na etapie fuzji.
Można to zrobić za pomocą różnych procedur fuzji, takich jak wczesna fuzja, późna fuzja i fuzja hybrydowa. We wczesnej fuzji funkcje z wielu modalności są łączone przed wprowadzeniem ich do modelu uczenia maszynowego.
Dane wyjściowe wielu modeli, które były trenowane oddzielnie dla każdej modalności, są łączone w późnej fuzji. Dla najlepszego z obu światów, fuzja hybrydowa łączy wczesne i późne metody syntezy.
Prawdziwe przypadki użycia multimodalnej sztucznej inteligencji
Zdrowie
Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują multimodalną sztuczną inteligencję do łączenia i oceny informacji z kilku źródeł, w tym dokumentacji pacjentów, obrazowania medycznego i elektronicznej dokumentacji medycznej.
Może pomóc personelowi medycznemu identyfikować i leczyć pacjentów z większą dokładnością, a także prognozować wyniki leczenia pacjentów.
Na przykład multimodalna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do monitorowania parametrów życiowych i znajdowania nieprawidłowości, które mogą wskazywać na możliwy stan chorobowy lub do analizowania obrazów MRI i CT w celu znalezienia obszarów złośliwych.
Transport
Transport może skorzystać z multimodalnej sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i bezpieczeństwa. Może łączyć dane z kilku źródeł, takich jak GPS, czujniki i kamery drogowe, aby dostarczać statystyki ruchu w czasie rzeczywistym, usprawniać planowanie tras i prognozować zatory.
Na przykład, modyfikując sygnalizację świetlną w oparciu o aktualne wzorce ruchu, można wykorzystać multimodalną sztuczną inteligencję do poprawy przepływu ruchu.
Edukacja
Zastosowanie multimodalnej sztucznej inteligencji w edukacji pomaga dostosować nauczanie i zwiększyć udział uczniów. Może łączyć informacje z wielu źródeł, w tym wyników egzaminów, materiałów do nauki i zachowań uczniów, w celu tworzenia zindywidualizowanych programów nauczania i dostarczania informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym.
Na przykład multimodalną sztuczną inteligencję można wykorzystać do oceny, jak dobrze uczniowie wchodzą w interakcje z materiałami kursu online, a następnie w razie potrzeby zmodyfikować temat i tempo kursu.
rozrywka
W sektorze rozrywki multimodalna sztuczna inteligencja może dostosowywać treści i poprawiać wrażenia użytkownika. Może wykorzystywać informacje z różnych źródeł, w tym zachowania użytkowników, preferencje i aktywność w mediach społecznościowych, w celu dostarczania dostosowanych sugestii i szybkich odpowiedzi.
Na przykład, korzystając z zainteresowań i historii oglądania użytkownika, multimodalna sztuczna inteligencja może być stosowana do sugerowania filmów lub seriali telewizyjnych.
Marketing
Marketing może wykorzystywać multimodalną sztuczną inteligencję do analizowania i prognozowania zachowań klientów. Aby generować dokładniejsze profile klientów i oferować zindywidualizowane rekomendacje, może uwzględniać dane z wielu źródeł, np Media społecznościowe, przeglądanie Internetu i historię zakupów.
Na przykład multimodalna sztuczna inteligencja może być stosowana do dostarczania rekomendacji produktów na podstawie korzystania przez klienta z mediów społecznościowych i nawyków przeglądania.
GPT-4 i multimodalna sztuczna inteligencja
GPT-4 to nowy, rewolucyjny model przetwarzania języka naturalnego (NLP), który może zmienić badania i rozwój multimodalnej sztucznej inteligencji.
Przetwarzanie wielu typów danych, takich jak tekst, obrazy i dźwięk, jest jedną z podstawowych możliwości GPT-4. Oznacza to, że GPT-4 może zrozumieć i zbadać wiele form danych oraz zaoferować bardziej precyzyjny i dokładny wgląd.
Multimodalna sztuczna inteligencja znacznie się rozwinęła dzięki zdolności GPT-4 do analizowania danych z kilku modalności danych. Współczesne multimodalne modele sztucznej inteligencji często wykorzystują różne modele do oceny każdego rodzaju danych przed zintegrowaniem wyników.
Zdolność GPT-4 do analizowania różnych modalności danych w jednym modelu pomaga usprawnić integrację, obniżyć koszty obliczeniowe i zwiększyć dokładność analizy.
Przyszłość multimodalnej sztucznej inteligencji
Multimodalna sztuczna inteligencja ma przed sobą świetlaną przyszłość dzięki ulepszeniom w zakresie badań i rozwoju, potencjalnym zastosowaniom i zaletom, a także trudnościom i ograniczeniom.
Ulepszenia w zakresie badań i rozwoju sprzyjają ekspansji multimodalnej sztucznej inteligencji. Dzięki możliwości łączenia kilku modalności danych tworzone są nowe modele głębokiego uczenia się, takie jak GPT-4, które mogą oferować bardziej precyzyjny i dokładny wgląd.
Coraz więcej naukowców pracuje nad stworzeniem multimodalnych systemów sztucznej inteligencji, które będą w stanie zrozumieć kontekst, emocje i ludzkie zachowanie w celu tworzenia bardziej spersonalizowanych i responsywnych aplikacji.
Multimodalna sztuczna inteligencja nie jest jednak pozbawiona wyzwań i ograniczeń. Chociaż różne modalności danych mogą mieć różne formaty, rozdzielczości i rozmiary, wyrównanie i fuzja danych stanowią jedną z kluczowych przeszkód. Kolejną trudnością jest zapewnienie poufności i bezpieczeństwa poufnych danych, takich jak dokumentacja medyczna i dane osobowe.
Ponadto wydajne działanie multimodalnych systemów sztucznej inteligencji może wymagać znacznych zasobów obliczeniowych i specjalistycznego sprzętu, co może stanowić ograniczenie dla określonych aplikacji.
Wnioski
Podsumowując, multimodalna sztuczna inteligencja jest ważnym obszarem badań i rozwoju o ogromnym potencjale i znaczeniu w kilku sektorach, w tym w opiece zdrowotnej, transporcie, edukacji, marketingu i rozrywce.
Z pomocą multimodalnej sztucznej inteligencji można usprawnić procesy decyzyjne i lepiej dostosować doświadczenia dzięki integracji danych z wielu modalności.
Multimodalna sztuczna inteligencja musi być nadal badana i rozwijana, aby pokonywać związane z nią przeszkody i ograniczenia oraz zapewnić jej etyczne i odpowiedzialne stosowanie w miarę rozwoju technologii.
Dodaj komentarz