Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
Ang artificial intelligence (AI) ay gumawa ng malalaking hakbang sa mga nakalipas na taon dahil sa mga pagpapahusay sa machine learning at deep learning approach. Sa kasamaang-palad, ang karamihan sa mga pagsulong na ito ay nakatuon sa text o image-only single-modal na data, na may mga hadlang para sa mga real-world na application.
Halimbawa, kung ang isang item sa isang larawan ay bahagyang natatakpan o tiningnan mula sa isang kakaibang anggulo, ang isang computer vision system ay magkakaroon ng mga problema sa pag-detect nito. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng ilang pinagmumulan ng data, gaya ng audio, video, at text, layunin ng multimodal AI na malampasan ang paghihirap na ito at makagawa ng mas masusing kaalaman sa isang senaryo.
Ang Multimodal AI ay maaaring magbigay ng isang mas tumpak at maaasahang proseso ng paggawa ng desisyon pati na rin ang isang mas intuitive at natural na paraan upang makisali sa teknolohiya sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng maraming modalidad.
Nag-aalok ito ng malaking potensyal na aplikasyon sa mga larangan ng pangangalagang pangkalusugan, transportasyon, edukasyon, marketing, at entertainment dahil may kakayahan itong iangkop ang mga karanasan batay sa maraming mapagkukunan ng data.
Sa bahaging ito, titingnan natin ang isang detalyadong pagtingin sa multimodal AI, kabilang ang kung paano ito gumagana, mga application sa totoong mundo, kung paano ito nauugnay sa GPT-4 at marami pang iba.
Kaya, ano nga ba ang Multimodal AI?
Pinagsasama ng Multimodal AI ang maraming data modalities, gaya ng text, larawan, video, at audio, para magbigay ng mas masusing pag-unawa sa isang senaryo. Ang layunin ng multimodal AI ay mag-compile ng data mula sa ilang source para suportahan ang mas tumpak at mapagkakatiwalaang paggawa ng desisyon.
Maaaring pataasin ng Multimodal AI ang potency ng mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng iba't ibang modalidad at pagbibigay sa mga consumer ng mas natural at intuitive na paraan upang makisali sa teknolohiya.
Ang bentahe ng multimodal AI ay makikita sa kapasidad nitong lumampas sa mga hadlang ng single-modal na data at nag-aalok ng mas komprehensibong pag-unawa sa mahihirap na sitwasyon.
Ang multimodal artificial intelligence (AI) ay may kakayahang baguhin kung paano nakikipag-ugnayan ang mga tao sa teknolohiya at gumawa ng mga desisyon sa totoong mundo gamit ang mga aplikasyon sa isang hanay ng mga industriya, kabilang ang pangangalagang pangkalusugan, transportasyon, edukasyon, marketing, at entertainment.
Bakit Kailangan ang Multimodal AI sa Mundo Ngayon?
Sa ngayon, ang single-modal na data ay may mga limitasyon sa mga praktikal na aplikasyon, na nangangailangan ng pagpapatibay ng multimodal AI. Bilang isang paglalarawan, ang isang self-driving na kotse na may simpleng sistema ng camera ay mahihirapang makilala ang isang pedestrian sa mahinang ilaw.
Ang LIDAR, radar, at GPS ay ilan lamang sa mga halimbawa ng ilang mga modalidad na maaaring ma-access upang mabigyan ang sasakyan ng mas masusing larawan ng paligid nito, na ginagawang mas ligtas at mas maaasahan ang pagmamaneho.
Para sa isang mas masusing pag-unawa sa mga kumplikadong mga kaganapan, ito ay napakahalaga upang pagsamahin ang maraming mga pandama. Maaaring pagsamahin ang teksto, mga larawan, video, at audio gamit ang multimodal AI upang mag-alok ng mas kumpletong pag-unawa sa isang sitwasyon.
Halimbawa, ang multimodal AI ay maaaring gumamit ng impormasyon ng pasyente mula sa ilang mapagkukunan, kabilang ang mga electronic na rekord ng kalusugan, medikal na imaging, at mga resulta ng pagsubok, upang mag-compile ng isang mas masusing profile ng pasyente. Makakatulong ito sa mga healthcare practitioner sa pagpapabuti ng mga resulta ng pasyente at paggawa ng desisyon.
Ang pananalapi, transportasyon, edukasyon, at entertainment ay ilan lamang sa mga sektor na gumamit na ng multimodal AI. Ginagamit ang Multimodal AI sa industriya ng pananalapi upang suriin at maunawaan ang data ng merkado mula sa maraming mapagkukunan upang makita ang mga uso at gumawa ng matalinong mga desisyon sa pamumuhunan.
Ang katumpakan at pagiging maaasahan ng mga autonomous na sasakyan ay pinabuting sa sektor ng transportasyon sa pamamagitan ng multimodal AI.
Ginagamit ang Multimodal AI sa edukasyon upang maiangkop ang mga karanasan sa pag-aaral para sa mga mag-aaral sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng impormasyon mula sa maraming mapagkukunan, tulad ng mga pagtatasa, analytics ng pag-aaral, at mga pakikipag-ugnayan sa lipunan. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng audio, visual, at haptic input, ang Multimodal AI ay ginagamit sa industriya ng entertainment upang lumikha ng mas nakaka-engganyong at nakakahimok na mga karanasan.
Paano gumagana ang Multimodal AI?
Ang Multimodal AI ay nag-synthesize ng data mula sa ilang mga modalidad upang makakuha ng mas malalim na pag-unawa sa isang sitwasyon. Ang feature extraction, alignment, at fusion ay ilan sa mga hakbang na bumubuo sa proseso.
Pagkuha ng tampok:
Ang data na nakalap mula sa iba't ibang modalidad ay kino-convert sa isang hanay ng mga numerical na feature sa panahon ng feature extraction phase upang ito ay magamit ng modelo ng pag-aaral ng makina.
Isinasaalang-alang ng mga katangiang ito ang mahalagang data mula sa bawat modality, na nagreresulta sa isang mas kumpletong representasyon ng data.
Alignment:
Ang mga feature mula sa iba't ibang modalidad ay nakahanay sa panahon ng hakbang sa pag-align upang matiyak na ipinapakita ng mga ito ang parehong data.
Halimbawa, sa isang Multimodal AI system na pinagsasama ang teksto at mga larawan, maaaring ipaliwanag ng wika ang mga nilalaman ng larawan, at ang mga katangiang nakalap mula sa parehong mga modalidad ay dapat na nakahanay upang maayos na maipakita ang mga nilalaman ng larawan.
Pagsasanib
Ang mga katangian mula sa ilang mga modalidad ay sa wakas ay isinama upang makabuo ng isang mas komprehensibong representasyon ng data sa panahon ng fusion step.
Posible itong gawin sa pamamagitan ng iba't ibang pamamaraan ng pagsasanib, tulad ng maagang pagsasanib, huling pagsasanib, at pagsasanib ng hybrid. Sa maagang pagsasanib, ang mga feature mula sa maraming modalidad ay pinagsama-sama bago ipasok sa machine learning model.
Ang output ng maraming mga modelo na sinanay nang hiwalay sa bawat modality ay pinagsama sa late fusion. Para sa pinakamahusay sa parehong mundo, pinagsasama ng hybrid fusion ang maaga at huli na mga pamamaraan ng fusion.
Mga kaso ng paggamit ng Multimodal AI sa totoong buhay
Healthcare
Ang mga organisasyon ng pangangalagang pangkalusugan ay gumagamit ng multimodal AI upang pagsamahin at suriin ang impormasyon mula sa ilang mga mapagkukunan, kabilang ang mga rekord ng pasyente, medikal na imaging, at mga elektronikong rekord ng kalusugan.
Makakatulong ito sa mga medikal na propesyonal na kilalanin at gamutin ang mga pasyente nang mas tumpak, pati na rin ang hulaan ang mga resulta ng pasyente.
Ang Multimodal AI, halimbawa, ay maaaring gamitin upang subaybayan ang mga mahahalagang palatandaan at maghanap ng mga abnormalidad na maaaring tumuro sa isang posibleng kondisyong medikal o upang pag-aralan ang mga imahe ng MRI at CT upang makahanap ng mga malignant na lugar.
transportasyon
Maaaring makinabang ang transportasyon mula sa multimodal AI upang mapataas ang kahusayan at kaligtasan. Maaari nitong pagsama-samahin ang data mula sa ilang pinagmulan, tulad ng GPS, mga sensor, at traffic camera, upang magbigay ng real-time na istatistika ng trapiko, pahusayin ang pagpaplano ng ruta, at hulaan ang kasikipan.
Halimbawa, sa pamamagitan ng pagbabago sa mga ilaw ng trapiko batay sa kasalukuyang mga pattern ng trapiko, maaaring gamitin ang Multimodal AI upang mapabuti ang daloy ng trapiko.
Edukasyon
Ang aplikasyon ng multimodal AI sa edukasyon ay nakakatulong sa pag-customize ng pagtuturo at pagtaas ng partisipasyon ng mag-aaral. Maaari itong pagsamahin ang impormasyon mula sa maraming mapagkukunan, kabilang ang mga resulta ng pagsusulit, mga materyales sa pag-aaral, at pag-uugali ng mag-aaral, upang makagawa ng mga indibidwal na programa sa pag-aaral at maghatid ng real-time na feedback.
Halimbawa, maaaring gamitin ang Multimodal AI upang masuri kung gaano kahusay ang pakikipag-ugnayan ng mga mag-aaral sa mga materyales sa online na kurso at pagkatapos ay baguhin ang paksa ng kurso at pacing kung kinakailangan.
Aliwan
Sa sektor ng entertainment, maaaring maiangkop ng multimodal AI ang content at mapabuti ang karanasan ng user. Maaari nitong gamitin ang impormasyon mula sa iba't ibang mapagkukunan, kabilang ang pag-uugali ng user, mga kagustuhan, at aktibidad sa social media, upang magbigay ng mga iniakma na mungkahi at agarang tugon.
Halimbawa, gamit ang mga interes at kasaysayan sa panonood ng user, maaaring ilapat ang Multimodal AI upang magmungkahi ng mga pelikula o serye sa TV.
marketing
Maaaring gumamit ang marketing ng multimodal AI upang suriin at hulaan ang gawi ng customer. Upang makabuo ng mas tumpak na mga profile ng customer at mag-alok ng mga indibidwal na rekomendasyon, maaari itong magsama ng data mula sa maraming mapagkukunan, tulad ng social media, online surfing, at kasaysayan ng pagbili.
Halimbawa, maaaring ilapat ang Multimodal AI upang magbigay ng mga rekomendasyon sa produkto batay sa paggamit ng isang customer ng social media at mga gawi sa pagba-browse.
GPT-4 at Multimodal AI
Ang GPT-4 ay isang rebolusyonaryong bagong natural language processing (NLP) na modelo na may potensyal na baguhin ang Multimodal AI research and development.
Ang pagproseso ng maraming uri ng data, tulad ng teksto, mga larawan, at audio, ay isa sa mga pangunahing kakayahan ng GPT-4. Ito ay nagpapahiwatig na ang GPT-4 ay maaaring maunawaan at masuri ang maraming anyo ng data at mag-alok ng mas tumpak at masusing mga insight.
Malaki ang pagsulong ng Multimodal AI salamat sa kapasidad ng GPT-4 na pag-aralan ang data mula sa ilang mga modalidad ng data. Ang mga kasalukuyang multimodal AI na modelo ay kadalasang gumagamit ng iba't ibang modelo upang masuri ang bawat uri ng data bago isama ang mga natuklasan.
Ang kapasidad ng GPT-4 na pag-aralan ang iba't ibang mga modalidad ng data sa isang modelo ay nakakatulong na i-streamline ang pagsasama, makatipid ng mga gastos sa pag-compute, at mapalakas ang katumpakan ng pagsusuri.
Hinaharap ng Multigimodal AI
Ang Multimodal AI ay may magandang kinabukasan na may mga pagpapabuti sa pananaliksik at pag-unlad, mga inaasahang aplikasyon at pakinabang, pati na rin ang mga paghihirap at mga hadlang.
Ang mga pagpapabuti sa pananaliksik at pag-unlad ay nagpapalakas ng pagpapalawak ng Multimodal AI. Sa kakayahang maghalo ng ilang data modality, ang mga bagong modelo ng deep learning, tulad ng GPT-4, ay ginagawa na maaaring mag-alok ng mas tumpak at masusing mga insight.
Ang dumaraming bilang ng mga akademya ay nagsisikap na lumikha ng mga multimodal AI system na makakaunawa sa konteksto, emosyon, at pag-uugali ng tao upang makagawa ng mas personalized at tumutugon na mga application.
Gayunpaman, ang Multimodal AI ay walang mga hamon at limitasyon. Habang ang mga natatanging modalidad ng data ay maaaring may iba't ibang mga format, resolusyon, at laki, ang pagkakahanay at pagsasanib ng data ay nagbibigay ng isa sa mga pangunahing hadlang. Ang pagpapanatiling pribado at secure ng sensitibong data, tulad ng mga medikal na rekord at personal na impormasyon, ay isa pang kahirapan.
Bukod dito, ang mahusay na operasyon ng mga Multimodal AI system ay maaaring mangailangan ng malaking mapagkukunan sa pagproseso at espesyal na hardware, na maaaring isang paghihigpit para sa mga partikular na application.
Konklusyon
Sa konklusyon, ang Multimodal AI ay isang mahalagang larangan ng pag-aaral at pag-unlad na may napakalaking potensyal at kahalagahan sa ilang sektor, kabilang ang pangangalagang pangkalusugan, transportasyon, edukasyon, marketing, at entertainment.
Sa tulong ng multimodal AI, ang mga proseso ng paggawa ng desisyon ay maaaring mapahusay at ang mga karanasan ay maaaring maging mas mahusay na naaayon salamat sa pagsasama ng data mula sa maraming mga modalidad.
Ang Multimodal AI ay kailangang patuloy na saliksikin at binuo upang malutas ang mga hadlang at limitasyon nito at upang matiyak ang etikal at responsableng aplikasyon nito habang umuunlad ang teknolohiya.
Mag-iwan ng Sagot