Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
Artificiell intelligens (AI) har gjort stora framsteg de senaste åren på grund av förbättringar inom maskininlärning och djupinlärning. Tyvärr har majoriteten av dessa framsteg koncentrerats på text- eller bild-endast enkelmodal data, vilket har begränsningar för verkliga tillämpningar.
Till exempel, om ett objekt i en bild är delvis skymd eller ses från en udda vinkel, skulle ett datorseendesystem ha problem med att upptäcka det. Genom att kombinera flera datakällor, såsom ljud, video och text, syftar multimodal AI till att övervinna denna svårighet och producera en mer grundlig kunskap om ett scenario.
Multimodal AI kan ge en mer exakt och tillförlitlig beslutsprocess samt ett mer intuitivt och naturligt sätt att engagera sig i teknik genom att kombinera många modaliteter.
Det erbjuder avsevärd applikationspotential inom områdena sjukvård, transport, utbildning, marknadsföring och underhållning eftersom det har förmågan att skräddarsy upplevelser baserat på många datakällor.
I det här stycket tar vi en detaljerad titt på multimodal AI, inklusive hur den fungerar, verkliga applikationer, hur det är relaterat till GPT-4 och mycket mer.
Så, vad är egentligen Multimodal AI?
Multimodal AI slår samman många datamodaliteter, såsom text, foton, video och ljud, för att ge en mer grundlig förståelse av ett scenario. Målet med multimodal AI är att sammanställa data från flera källor för att stödja mer exakt och pålitligt beslutsfattande.
Multimodal AI kan öka kraften hos maskininlärningsmodeller genom att kombinera en mängd olika modaliteter och ge konsumenterna ett mer naturligt och intuitivt sätt att engagera sig i tekniken.
Fördelen med multimodal AI finns i dess förmåga att överskrida begränsningarna för enkelmodal data och erbjuda en mer omfattande förståelse av svåra omständigheter.
Multimodal artificiell intelligens (AI) har förmågan att förändra hur människor engagerar sig i teknik och fattar beslut i den verkliga världen med tillämpningar inom en rad branscher, inklusive sjukvård, transport, utbildning, marknadsföring och underhållning.
Varför är multimodal AI nödvändigt i dagens värld?
Nuförtiden har singelmodala data begränsningar i praktiska tillämpningar, vilket gör det nödvändigt att använda multimodal AI. Som en illustration skulle en självkörande bil med helt enkelt ett kamerasystem kämpa för att känna igen en fotgängare i svagt ljus.
LIDAR, radar och GPS är bara några exempel på de olika modaliteter som kan nås för att ge fordonet en mer grundlig bild av dess omgivning, vilket gör körningen säkrare och mer pålitlig.
För en mer grundlig förståelse av komplicerade händelser är det avgörande att blanda många sinnen. Text, foton, videor och ljud kan alla kombineras med multimodal AI för att ge en mer fullständig förståelse av en situation.
Till exempel kan multimodal AI använda patientinformation från flera källor, inklusive elektroniska journaler, medicinsk bildbehandling och testresultat, för att sammanställa en mer noggrann patientprofil. Detta kan hjälpa vårdpersonal att förbättra patientresultat och beslutsfattande.
Finans, transport, utbildning och underhållning är bara några av de sektorer som redan har använt multimodal AI. Multimodal AI används i finansbranschen för att utvärdera och förstå marknadsdata från många källor för att upptäcka trender och fatta kloka investeringsbeslut.
Noggrannheten och tillförlitligheten hos autonoma bilar förbättras inom transportsektorn genom multimodal AI.
Multimodal AI används inom utbildning för att skräddarsy lärandeupplevelser för elever genom att kombinera information från många källor, såsom bedömningar, lärandeanalyser och sociala interaktioner. Genom att kombinera ljud, visuell och haptisk input används Multimodal AI i underhållningsindustrin för att skapa mer uppslukande och övertygande upplevelser.
Hur fungerar multimodal AI?
Multimodal AI syntetiserar data från flera modaliteter för att få en djupare förståelse av en situation. Funktionsextraktion, justering och fusion är några av stegen som utgör processen.
Särdragsextraktion:
Data som samlas in från olika modaliteter omvandlas till en uppsättning numeriska funktioner under funktionsextraktionsfasen så att den kan användas av maskininlärningsmodell.
Dessa egenskaper tar hänsyn till viktiga data från varje modalitet, vilket resulterar i en mer fullständig representation av data.
Inriktning:
Funktionerna från olika modaliteter justeras under anpassningssteget för att säkerställa att de återspeglar samma data.
Till exempel, i ett multimodalt AI-system som kombinerar text och bilder, kan språket förklara innehållet i bilden, och egenskaperna som samlas in från båda modaliteterna måste anpassas för att korrekt återspegla bildens innehåll.
fusion
Egenskaperna från flera modaliteter integreras slutligen för att producera en mer omfattande representation av data under fusionssteget.
Det är möjligt att göra detta via en mängd olika fusionsprocedurer, såsom tidig fusion, sen fusion och hybridfusion. I tidig fusion kombineras funktioner från många modaliteter innan de matas in i maskininlärningsmodellen.
Resultatet från många modeller som tränades separat på varje modalitet kombineras i sen fusion. För det bästa av två världar, blandar hybridfusion tidiga och sena fusionsmetoder.
Verkliga användningsfall av Multimodal AI
Sjukvård
Sjukvårdsorganisationer använder multimodal AI för att kombinera och utvärdera information från flera källor, inklusive patientjournaler, medicinsk bildbehandling och elektroniska journaler.
Det kan hjälpa medicinsk personal att identifiera och behandla patienter med större noggrannhet, samt förutsäga patientresultat.
Multimodal AI, till exempel, kan användas för att övervaka vitala tecken och hitta avvikelser som kan peka på ett möjligt medicinskt tillstånd eller för att analysera MRI- och CT-bilder för att hitta maligna områden.
Transport
Transporter kan dra nytta av multimodal AI för att öka effektiviteten och säkerheten. Den kan kombinera data från flera källor, som GPS, sensorer och trafikkameror, för att ge trafikstatistik i realtid, förbättra ruttplanering och prognostisera trafikstockningar.
Till exempel, genom att modifiera trafikljus baserat på nuvarande trafikmönster, kan Multimodal AI användas för att förbättra trafikflödet.
Utbildning
Tillämpningen av multimodal AI i utbildningen hjälper till att anpassa undervisningen och öka elevernas deltagande. Den kan kombinera information från många källor, inklusive provresultat, läromedel och elevbeteende, för att producera individualiserade lärprogram och leverera feedback i realtid.
Till exempel kan Multimodal AI användas för att bedöma hur väl eleverna interagerar med onlinekursmaterial och sedan ändra kursens ämne och takt vid behov.
Underhållning
Inom underhållningssektorn kan multimodal AI skräddarsy innehåll och förbättra användarupplevelsen. Den kan utnyttja information från en mängd olika källor, inklusive användarbeteende, preferenser och sociala medier, för att ge skräddarsydda förslag och snabba svar.
Till exempel, med hjälp av en användares tittarintressen och historia, kan Multimodal AI användas för att föreslå filmer eller TV-serier.
Marknadsföring
Marknadsföring kan använda multimodal AI för att analysera och förutse kundbeteende. För att generera mer exakta kundprofiler och erbjuda individualiserade rekommendationer kan den införliva data från många källor, som t.ex sociala medier, onlinesurfning och köphistorik.
Till exempel kan Multimodal AI användas för att ge produktrekommendationer baserade på en kunds användning av sociala medier och surfvanor.
GPT-4 & Multimodal AI
GPT-4 är en revolutionerande ny modell för bearbetning av naturligt språk (NLP) med potential att transformera forskning och utveckling av multimodal AI.
Bearbetningen av många typer av data, såsom text, bilder och ljud, är en av GPT-4:s primära funktioner. Detta indikerar att GPT-4 kan förstå och undersöka många former av data och erbjuda mer exakta och grundliga insikter.
Multimodal AI har avancerat avsevärt tack vare GPT-4:s kapacitet att analysera data från flera datamodaliteter. Dagens multimodala AI-modeller använder ofta olika modeller för att bedöma varje typ av data innan resultaten integreras.
Kapaciteten hos GPT-4 att analysera olika datamodaliteter i en enda modell hjälper till att effektivisera integrationen, spara datorkostnader och öka analysnoggrannheten.
Framtiden för Multigimodal AI
Multimodal AI har en ljus framtid med förbättringar inom forskning och utveckling, framtida tillämpningar och fördelar, såväl som svårigheter och begränsningar.
Förbättringar inom forskning och utveckling främjar expansionen av Multimodal AI. Med möjligheten att blanda flera datamodaliteter skapas nya modeller för djupinlärning, som GPT-4, som kan erbjuda mer exakta och grundliga insikter.
Ett växande antal akademiker arbetar med att skapa multimodala AI-system som kan förstå sammanhang, känslor och mänskligt beteende för att skapa mer personliga och lyhörda applikationer.
Multimodal AI är dock inte utan sina utmaningar och begränsningar. Även om distinkta modaliteter av data kan ha olika format, upplösningar och storlekar, utgör dataanpassning och sammansmältning ett av de viktigaste hindren. Att hålla känsliga uppgifter privata och säkra, såsom journaler och personlig information, är en annan svårighet.
Dessutom kan effektiv drift av multimodala AI-system kräva betydande bearbetningsresurser och specialiserad hårdvara, vilket kan vara en begränsning för särskilda applikationer.
Slutsats
Sammanfattningsvis är Multimodal AI ett viktigt studie- och utvecklingsområde med enorm potential och betydelse inom flera sektorer, inklusive sjukvård, transport, utbildning, marknadsföring och underhållning.
Med hjälp av multimodal AI kan beslutsprocesser förbättras och upplevelser skräddarsys bättre tack vare integrationen av data från många modaliteter.
Multimodal AI måste fortsätta att forskas och utvecklas för att lösa dess hinder och gränser och för att säkerställa dess etiska och ansvarsfulla tillämpning allt eftersom teknologin utvecklas.
Kommentera uppropet