Содержание[Скрывать][Показывать]
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) добился больших успехов благодаря улучшениям в подходах к машинному обучению и глубокому обучению. К сожалению, большинство этих достижений было сосредоточено на одномодальных данных, содержащих только текст или изображение, что имеет ограничения для реальных приложений.
Например, если элемент на изображении частично закрыт или рассматривается под странным углом, у системы компьютерного зрения возникнут проблемы с его обнаружением. Комбинируя несколько источников данных, таких как аудио, видео и текст, мультимодальный ИИ стремится преодолеть эту трудность и получить более полное представление о сценарии.
Мультимодальный ИИ может обеспечить более точный и надежный процесс принятия решений, а также более интуитивно понятный и естественный способ взаимодействия с технологиями за счет объединения множества модальностей.
Он предлагает значительный потенциал применения в области здравоохранения, транспорта, образования, маркетинга и развлечений, поскольку позволяет адаптировать опыт на основе многочисленных источников данных.
В этой части мы подробно рассмотрим мультимодальный ИИ, в том числе то, как он работает, реальные приложения, как это связано с GPT-4 и многое другое.
Итак, что же такое мультимодальный ИИ?
Мультимодальный ИИ объединяет множество модальностей данных, таких как текст, фотографии, видео и аудио, чтобы обеспечить более полное понимание сценария. Целью мультимодального ИИ является сбор данных из нескольких источников для поддержки более точного и надежного принятия решений.
Мультимодальный ИИ может повысить эффективность моделей машинного обучения за счет объединения различных модальностей и предоставления потребителям более естественного и интуитивно понятного способа взаимодействия с технологиями.
Преимущество мультимодального ИИ заключается в его способности выходить за рамки ограничений одномодальных данных и предлагать более полное понимание сложных обстоятельств.
Мультимодальный искусственный интеллект (ИИ) может изменить то, как люди взаимодействуют с технологиями и принимают решения в реальном мире с приложениями в различных отраслях, включая здравоохранение, транспорт, образование, маркетинг и развлечения.
Почему мультимодальный ИИ необходим в современном мире?
В настоящее время одномодальные данные имеют ограничения в практическом применении, что требует внедрения мультимодального ИИ. Например, беспилотный автомобиль с простой системой камер будет с трудом распознавать пешехода при слабом освещении.
Лидар, радар и GPS — это лишь несколько примеров нескольких способов, к которым можно получить доступ, чтобы предоставить транспортному средству более полную картину его окружения, что делает вождение более безопасным и надежным.
Для более глубокого осмысления сложных событий крайне важно совместить многие чувства. Текст, фотографии, видео и аудио можно комбинировать с помощью мультимодального ИИ, чтобы обеспечить более полное понимание ситуации.
Например, мультимодальный ИИ может использовать информацию о пациенте из нескольких источников, включая электронные медицинские карты, медицинские изображения и результаты тестов, для составления более подробного профиля пациента. Это может помочь практикующим врачам в улучшении результатов лечения пациентов и принятии решений.
Финансы, транспорт, образование и развлечения — это лишь некоторые из секторов, в которых уже используется мультимодальный ИИ. Мультимодальный ИИ используется в финансовой индустрии для оценки и понимания рыночных данных из многих источников, чтобы выявлять тенденции и принимать мудрые инвестиционные решения.
Точность и надежность автономных автомобилей улучшаются в транспортном секторе благодаря мультимодальному ИИ.
Мультимодальный ИИ используется в образовании, чтобы адаптировать учебный процесс для учащихся, объединяя информацию из многих источников, таких как оценки, аналитика обучения и социальные взаимодействия. Комбинируя аудио, визуальный и тактильный ввод, мультимодальный ИИ используется в индустрии развлечений для создания более захватывающих и захватывающих впечатлений.
Как работает мультимодальный ИИ?
Мультимодальный ИИ синтезирует данные из нескольких модальностей, чтобы лучше понять ситуацию. Извлечение признаков, выравнивание и слияние — вот некоторые из шагов, составляющих процесс.
Извлечение признаков:
Данные, собранные из различных модальностей, преобразуются в набор числовых признаков на этапе извлечения признаков, чтобы их можно было использовать модель машинного обучения.
Эти характеристики учитывают важные данные каждой модальности, что приводит к более полному представлению данных.
Выравнивание:
Функции из различных модальностей выравниваются на этапе выравнивания, чтобы убедиться, что они отражают одни и те же данные.
Например, в мультимодальной системе ИИ, сочетающей текст и изображения, язык может объяснить содержимое изображения, а характеристики, собранные из обеих модальностей, должны быть согласованы, чтобы правильно отражать содержимое изображения.
Fusion
Наконец, характеристики нескольких модальностей объединяются для получения более полного представления данных на этапе слияния.
Это можно сделать с помощью различных процедур слияния, таких как раннее слияние, позднее слияние и гибридное слияние. На раннем этапе слияния функции из многих модальностей объединяются, прежде чем они будут загружены в модель машинного обучения.
Результаты многих моделей, которые были обучены отдельно для каждой модальности, объединяются в позднем слиянии. Для лучшего из обоих миров гибридный синтез сочетает в себе методы раннего и позднего синтеза.
Реальные случаи использования мультимодального ИИ
Здоровье
Медицинские организации используют мультимодальный ИИ для объединения и оценки информации из нескольких источников, включая истории болезни, медицинские изображения и электронные медицинские карты.
Это может помочь медицинским работникам выявлять и лечить пациентов с большей точностью, а также прогнозировать результаты лечения пациентов.
Мультимодальный ИИ, например, можно использовать для наблюдения за жизненно важными показателями и поиска аномалий, которые могут указывать на возможное заболевание, или для анализа МРТ- и КТ-изображений для выявления злокачественных участков.
грузоперевозки
Транспорт может извлечь выгоду из мультимодального ИИ для повышения эффективности и безопасности. Он может объединять данные из нескольких источников, таких как GPS, датчики и камеры дорожного движения, чтобы предоставлять статистику трафика в реальном времени, улучшать планирование маршрута и прогнозировать заторы.
Например, изменяя светофоры на основе текущих моделей движения, мультимодальный ИИ можно использовать для улучшения транспортного потока.
Обучение
Применение мультимодального ИИ в образовании помогает настраивать обучение и расширять участие учащихся. Он может объединять информацию из многих источников, включая результаты экзаменов, учебные материалы и поведение учащихся, для создания индивидуальных программ обучения и обеспечения обратной связи в режиме реального времени.
Например, мультимодальный ИИ можно использовать для оценки того, насколько хорошо учащиеся взаимодействуют с материалами онлайн-курса, а затем при необходимости изменить предмет курса и темп.
Развлечения
В сфере развлечений мультимодальный ИИ может адаптировать контент и улучшить взаимодействие с пользователем. Он может использовать информацию из различных источников, включая поведение пользователей, предпочтения и активность в социальных сетях, чтобы предоставлять индивидуальные предложения и быстрые ответы.
Например, используя интересы и историю просмотра пользователя, мультимодальный ИИ может применяться для предложения фильмов или сериалов.
Маркетинг
Маркетинг может использовать мультимодальный ИИ для анализа и прогнозирования поведения клиентов. Чтобы создавать более точные профили клиентов и предлагать индивидуальные рекомендации, он может включать данные из многих источников, таких как социальные сети, онлайн-серфинг и история покупок.
Например, мультимодальный ИИ может применяться для предоставления рекомендаций по продуктам на основе использования клиентом социальных сетей и привычек просмотра.
GPT-4 и мультимодальный ИИ
GPT-4 — это революционно новая модель обработки естественного языка (NLP), которая может преобразовать исследования и разработки мультимодального ИИ.
Обработка многих типов данных, таких как текст, изображения и аудио, является одной из основных возможностей GPT-4. Это указывает на то, что GPT-4 может понимать и анализировать многие формы данных и предлагать более точные и подробные сведения.
Мультимодальный ИИ значительно продвинулся вперед благодаря способности GPT-4 анализировать данные из нескольких модальностей. Современные мультимодальные модели ИИ часто используют разные модели для оценки каждого типа данных перед интеграцией результатов.
Способность GPT-4 анализировать различные модальности данных в рамках одной модели помогает упростить интеграцию, сократить затраты на вычисления и повысить точность анализа.
Будущее мультимодального ИИ
У мультимодального ИИ большое будущее с улучшениями в исследованиях и разработках, перспективными приложениями и преимуществами, а также трудностями и ограничениями.
Улучшения в исследованиях и разработках способствуют расширению мультимодального ИИ. Благодаря возможности смешивать несколько модальностей данных создаются новые модели глубокого обучения, такие как GPT-4, которые могут предложить более точную и полную информацию.
Все большее число ученых работают над созданием мультимодальных систем искусственного интеллекта, которые могут понимать контекст, эмоции и поведение человека, чтобы создавать более персонализированные и отзывчивые приложения.
Однако мультимодальный ИИ не лишен проблем и ограничений. Хотя разные модальности данных могут иметь разные форматы, разрешения и размеры, выравнивание и объединение данных являются одним из основных препятствий. Сохранение конфиденциальности и безопасности конфиденциальных данных, таких как медицинские записи и личная информация, является еще одной трудностью.
Кроме того, для эффективной работы мультимодальных систем ИИ могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы и специализированное оборудование, что может быть ограничением для конкретных приложений.
Заключение
В заключение, мультимодальный ИИ является важной областью изучения и развития с огромным потенциалом и значением в нескольких секторах, включая здравоохранение, транспорт, образование, маркетинг и развлечения.
С помощью мультимодального ИИ можно улучшить процессы принятия решений и лучше адаптировать опыт благодаря интеграции данных из многих модальностей.
Мультимодальный ИИ необходимо продолжать исследовать и развивать, чтобы преодолеть его препятствия и ограничения и обеспечить его этичное и ответственное применение по мере развития технологий.
Оставьте комментарий