Obsah[Skryť][Šou]
Umelá inteligencia (AI) urobila v posledných rokoch veľký pokrok vďaka zlepšeniam v prístupoch strojového učenia a hlbokého učenia. Bohužiaľ, väčšina týchto vylepšení sa sústredila na textové alebo obrazové jednomodálne údaje, čo má obmedzenia pre aplikácie v reálnom svete.
Napríklad, ak je položka na obrázku čiastočne zakrytá alebo pozorovaná z zvláštneho uhla, systém počítačového videnia by mal problémy s jej detekciou. Kombináciou niekoľkých zdrojov údajov, ako je zvuk, video a text, sa multimodálna umelá inteligencia snaží prekonať tento problém a vytvoriť dôkladnejšie znalosti o scenári.
Multimodálna umelá inteligencia môže poskytnúť presnejší a spoľahlivejší rozhodovací proces, ako aj intuitívnejší a prirodzenejší spôsob interakcie s technológiou spojením mnohých modalít.
Ponúka značný aplikačný potenciál v oblasti zdravotníctva, dopravy, vzdelávania, marketingu a zábavy, pretože má schopnosť prispôsobiť skúsenosti na základe mnohých zdrojov údajov.
V tomto diele sa podrobne pozrieme na multimodálnu AI vrátane toho, ako funguje, reálne aplikácie, ako to súvisí GPT-4 a ešte oveľa viac.
Takže, čo presne je multimodálna AI?
Multimodálna AI spája mnoho dátových modalít, ako je text, fotografie, video a zvuk, aby poskytla dôkladnejšie pochopenie scenára. Cieľom multimodálnej AI je zostaviť dáta z viacerých zdrojov na podporu presnejšieho a dôveryhodnejšieho rozhodovania.
Multimodálna umelá inteligencia môže zvýšiť účinnosť modelov strojového učenia spojením rôznych modalít a poskytnúť spotrebiteľom prirodzenejší a intuitívnejší spôsob interakcie s technológiou.
Výhoda multimodálnej AI spočíva v jej schopnosti prekročiť obmedzenia jednomodálnych údajov a ponúknuť komplexnejšie pochopenie zložitých okolností.
Multimodálna umelá inteligencia (AI) má schopnosť meniť spôsob, akým sa ľudia zapájajú do technológií a rozhodujú sa v reálnom svete pomocou aplikácií v rôznych odvetviach vrátane zdravotníctva, dopravy, vzdelávania, marketingu a zábavy.
Prečo je multimodálna AI v dnešnom svete nevyhnutná?
V súčasnosti majú jednomodálne údaje v praktických aplikáciách obmedzenia, čo si vyžaduje prijatie multimodálnej AI. Pre ilustráciu, samoriadiace auto s jednoduchým kamerovým systémom by pri slabom osvetlení malo problém rozpoznať chodca.
LIDAR, radar a GPS sú len niekoľkými príkladmi niekoľkých modalít, ku ktorým je možné pristupovať, aby vozidlo získalo dôkladnejší obraz o svojom okolí, vďaka čomu je jazda bezpečnejšia a spoľahlivejšia.
Pre dôkladnejšie pochopenie komplikovaných udalostí je kľúčové prepojiť mnoho zmyslov. Text, fotografie, videá a zvuk je možné skombinovať pomocou multimodálnej umelej inteligencie, aby bolo možné lepšie pochopiť situáciu.
Multimodálna umelá inteligencia môže napríklad použiť informácie o pacientovi z viacerých zdrojov vrátane elektronických zdravotných záznamov, lekárskych snímok a výsledkov testov na zostavenie dôkladnejšieho profilu pacienta. To môže pomôcť zdravotníckym pracovníkom pri zlepšovaní výsledkov pacientov a rozhodovaní.
Financie, doprava, vzdelávanie a zábava sú len niektoré zo sektorov, ktoré už využívajú multimodálnu AI. Multimodálna umelá inteligencia sa používa vo finančnom priemysle na vyhodnotenie a pochopenie trhových údajov z mnohých zdrojov, aby bolo možné zistiť trendy a robiť rozumné investičné rozhodnutia.
Presnosť a spoľahlivosť autonómnych áut sa v sektore dopravy zlepšuje prostredníctvom multimodálnej AI.
Multimodálna AI sa používa vo vzdelávaní na prispôsobenie vzdelávacích skúseností pre študentov kombináciou informácií z mnohých zdrojov, ako sú hodnotenia, analýzy učenia a sociálne interakcie. Kombináciou zvukového, vizuálneho a haptického vstupu sa multimodálna AI využíva v zábavnom priemysle na vytváranie pôsobivejších a presvedčivejších zážitkov.
Ako funguje multimodálna AI?
Multimodálna AI syntetizuje údaje z niekoľkých modalít, aby lepšie porozumela situácii. Extrakcia funkcií, zarovnanie a fúzia sú niektoré z krokov, ktoré tvoria proces.
Extrakcia funkcií:
Údaje zhromaždené z rôznych modalít sa počas fázy extrakcie prvkov prevedú na súbor číselných prvkov, aby ich mohli použiť model strojového učenia.
Tieto charakteristiky zohľadňujú dôležité údaje z každej modality, čo vedie k úplnejšej reprezentácii údajov.
zarovnanie:
Prvky z rôznych modalít sa počas kroku zarovnania zarovnajú, aby sa zabezpečilo, že odrážajú rovnaké údaje.
Napríklad v multimodálnom systéme AI, ktorý kombinuje text a obrázky, môže jazyk vysvetliť obsah obrázka a charakteristiky získané z oboch modalít musia byť zarovnané, aby správne odrážali obsah obrázka.
Fúzie
Charakteristiky z niekoľkých modalít sú nakoniec integrované, aby sa vytvorila komplexnejšia reprezentácia údajov počas kroku fúzie.
Je to možné urobiť pomocou rôznych fúznych postupov, ako je skorá fúzia, neskorá fúzia a hybridná fúzia. V ranej fúzii sa funkcie z mnohých modalít kombinujú predtým, ako sa vložia do modelu strojového učenia.
Výstup mnohých modelov, ktoré boli trénované samostatne pre každú modalitu, sa kombinuje v neskorej fúzii. Pre to najlepšie z oboch svetov hybridná fúzia spája metódy skorej a neskorej fúzie.
Skutočné prípady použitia multimodálnej AI
Zdravotná starostlivosť
Zdravotnícke organizácie využívajú multimodálnu umelú inteligenciu na kombinovanie a vyhodnocovanie informácií z viacerých zdrojov vrátane záznamov o pacientoch, lekárskych snímok a elektronických zdravotných záznamov.
Môže pomôcť lekárom identifikovať a liečiť pacientov s väčšou presnosťou, ako aj predpovedať výsledky pacientov.
Multimodálna AI sa napríklad môže použiť na monitorovanie vitálnych funkcií a nájdenie abnormalít, ktoré môžu poukazovať na možný zdravotný stav, alebo na analýzu snímok MRI a CT na nájdenie malígnych oblastí.
Doprava
Doprava môže profitovať z multimodálnej AI na zvýšenie efektívnosti a bezpečnosti. Dokáže kombinovať údaje z niekoľkých zdrojov, ako sú GPS, senzory a dopravné kamery, aby poskytoval štatistiky o premávke v reálnom čase, zlepšoval plánovanie trasy a predpovedal zápchy.
Napríklad úpravou semaforov na základe aktuálnych vzorcov premávky je možné využiť multimodálnu AI na zlepšenie plynulosti premávky.
vzdelanie
Aplikácia multimodálnej AI vo vzdelávaní pomáha prispôsobiť výučbu a zvýšiť účasť študentov. Dokáže kombinovať informácie z mnohých zdrojov vrátane výsledkov skúšok, učebných materiálov a správania študentov, aby vytvoril individualizované vzdelávacie programy a poskytol spätnú väzbu v reálnom čase.
Multimodálna umelá inteligencia sa môže napríklad použiť na posúdenie toho, ako dobre študenti interagujú s materiálmi online kurzu, a potom podľa potreby upraviť predmet a tempo kurzu.
Zábava
V zábavnom sektore môže multimodálna AI prispôsobiť obsah a zlepšiť používateľskú skúsenosť. Dokáže využiť informácie z rôznych zdrojov, vrátane správania používateľov, preferencií a aktivity sociálnych médií, na poskytovanie prispôsobených návrhov a rýchlych odpovedí.
Napríklad pomocou sledovania záujmov a histórie používateľa možno použiť multimodálnu AI na navrhovanie filmov alebo televíznych seriálov.
Marketing
Marketing môže využívať multimodálnu AI na analýzu a predpovedanie správania zákazníkov. Pre generovanie presnejších zákazníckych profilov a ponúkanie individualizovaných odporúčaní dokáže zakomponovať dáta z mnohých zdrojov, ako napr sociálne médiá, surfovanie online a história nákupov.
Multimodálna umelá inteligencia sa môže napríklad použiť na poskytovanie odporúčaní produktov na základe používania sociálnych médií a zvykov pri prehliadaní zákazníkom.
GPT-4 a multimodálna AI
GPT-4 je revolučný nový model spracovania prirodzeného jazyka (NLP) s potenciálom transformovať multimodálny výskum a vývoj AI.
Spracovanie mnohých typov údajov, ako je text, obrázky a zvuk, je jednou z hlavných schopností GPT-4. To naznačuje, že GPT-4 dokáže pochopiť a preskúmať mnoho foriem údajov a ponúka presnejšie a dôkladnejšie informácie.
Multimodálna AI výrazne pokročila vďaka schopnosti GPT-4 analyzovať dáta z niekoľkých dátových modalít. Súčasné multimodálne modely AI často používajú rôzne modely na posúdenie každého typu údajov pred integráciou zistení.
Schopnosť GPT-4 analyzovať rôzne modality údajov v jedinom modeli pomáha zefektívniť integráciu, šetriť náklady na výpočtovú techniku a zvýšiť presnosť analýzy.
Budúcnosť multimodálnej AI
Multimodálna AI má svetlú budúcnosť s vylepšeniami vo výskume a vývoji, perspektívnymi aplikáciami a výhodami, ako aj ťažkosťami a obmedzeniami.
Zlepšenia výskumu a vývoja podporujú rozšírenie multimodálnej AI. Vďaka schopnosti kombinovať niekoľko dátových modalít sa vytvárajú nové modely hlbokého učenia, ako napríklad GPT-4, ktoré môžu poskytnúť presnejšie a dôkladnejšie informácie.
Rastúci počet akademikov pracuje na vytváraní multimodálnych systémov AI, ktoré dokážu porozumieť kontextu, emóciám a ľudskému správaniu s cieľom vytvárať prispôsobenejšie a pohotovejšie aplikácie.
Multimodálna AI však nie je bez problémov a obmedzení. Zatiaľ čo rôzne modality údajov môžu mať rôzne formáty, rozlíšenia a veľkosti, zarovnanie a fúzia údajov predstavuje jednu z kľúčových prekážok. Ďalším problémom je uchovávanie citlivých údajov v súkromí a bezpečnosti, ako sú zdravotné záznamy a osobné informácie.
Okrem toho si efektívna prevádzka multimodálnych systémov AI môže vyžadovať značné prostriedky na spracovanie a špecializovaný hardvér, čo môže byť pre konkrétne aplikácie obmedzením.
záver
Na záver, multimodálna umelá inteligencia je dôležitá oblasť štúdia a vývoja s obrovským potenciálom a významom v niekoľkých sektoroch vrátane zdravotníctva, dopravy, vzdelávania, marketingu a zábavy.
Pomocou multimodálnej AI možno zlepšiť rozhodovacie procesy a lepšie prispôsobiť skúsenosti vďaka integrácii údajov z mnohých modalít.
Multimodálna umelá inteligencia sa musí naďalej skúmať a vyvíjať, aby sa vyriešili jej prekážky a limity a aby sa zabezpečila jej etická a zodpovedná aplikácia pri vývoji technológie.
Nechaj odpoveď