Что такое мультимодальный искусственный интеллект (ИИ)?

Если вы использовали новейшую модель искусственного интеллекта ChatGPT-4 или, возможно, новейшую поисковую систему Google , вы, вероятно, уже использовали мультимодальный искусственный интеллект . Однако всего несколько лет назад такой легкий доступ к мультимодальному ИИ был всего лишь мечтой. В этом руководстве вы узнаете больше о том, что представляет собой эта новая технология и как она ежедневно меняет наш мир.

Технологии искусственного интеллекта, специализирующиеся на одной форме анализа данных, например, текстовые чат-боты или программное обеспечение для распознавания изображений, — это одномодальное обучение . Но теперь ИИ может комбинировать различные формы данных, такие как изображения, текст, фотографии, графики, отчеты и многое другое, для более глубокого и глубокого анализа. Эти приложения ИИ представляют собой мультимодальный ИИ, который уже оказывает влияние на самые разные области нашей жизни.

Например, в автономных транспортных средствах мультимодальный ИИ помогает собирать данные с камер, LiDAR и радаров, объединяя все это для лучшей ситуационной осведомленности. В здравоохранении ИИ может комбинировать текстовые медицинские записи с данными изображений для более точной диагностики. В диалоговых агентах, таких как ChatGPT-4, мультимодальный ИИ может интерпретировать как текст, так и тон голоса, чтобы предоставлять более тонкие ответы.

Мультимодальный искусственный интеллект

• Одномодальное обучение : обрабатывает только один тип ввода.
• Мультимодальное обучение : может обрабатывать несколько типов входных данных, таких как текст, аудио и изображения.

Старые модели машинного обучения были унимодальными, то есть могли обрабатывать только один тип входных данных. Например, текстовые модели, такие как архитектура Transformer, ориентированы исключительно на текстовые данные. Точно так же сверточные нейронные сети (CNN) предназначены для визуальных данных, таких как изображения.

Одна из областей мультимодальной технологии искусственного интеллекта, которую вы можете попробовать, — это ChatGPT OpenAI . Теперь он способен интерпретировать входные данные из текста, файлов и изображений. Другой вариант —  мультимодальная поисковая система Google . По сути, мультимодальные системы искусственного интеллекта (ИИ) созданы для понимания, интерпретации и интеграции различных форм данных, будь то текст, изображения, аудио или даже видео. Этот универсальный подход улучшает понимание контекста ИИ, что делает его результаты намного более точными.

Что такое мультимодальный искусственный интеллект?

Ограничение здесь очевидно — эти модели не могут естественным образом обрабатывать сочетание входных данных, таких как аудио и текст. Например, у вас может быть разговорная модель, которая понимает текст, но не учитывает тон или интонацию, зафиксированную в аудио, что приводит к неправильной интерпретации.

Напротив, мультимодальное обучение направлено на создание моделей, которые могут обрабатывать различные типы входных данных и, возможно, создавать единое представление. Такая унификация выгодна, поскольку изучение одной модальности может повысить эффективность модели в другой. Представьте себе языковую модель, обученную как на книгах, так и на сопровождающих их аудиокнигах; он может лучше понять настроение или контекст, согласовав текст с тоном произнесенных слов.

Еще одной замечательной особенностью является возможность генерировать общие ответы независимо от типа входных данных. На практике это означает, что система ИИ может понять запрос, независимо от того, введен ли он в виде текста, произнесен вслух или даже передан через последовательность изображений. Это имеет глубокие последствия для доступности, пользовательского опыта и разработки более надежных систем. Давайте углубимся в аспекты мультимодального обучения в моделях машинного обучения — подобласти, которая привлекает значительное внимание благодаря своим универсальным приложениям и улучшенным показателям производительности. Ключевые аспекты мультимодального ИИ включают в себя:

• Типы данных : включает текст, изображения, аудио, видео и многое другое.
• Специализированные сети : используются специализированные нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети (CNN) для изображений и рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформаторы для текста.
• Слияние данных : интеграция различных типов данных с помощью методов объединения, таких как конкатенация, механизмы внимания и т. д.

Проще говоря, интеграция нескольких типов данных позволяет более детально интерпретировать сложные ситуации. Представьте себе ситуацию в здравоохранении, где текстовое медицинское заключение может быть неоднозначным. Добавьте к этому рентгеновские снимки, и система искусственного интеллекта сможет поставить более точный диагноз. Таким образом, чтобы улучшить ваш опыт работы с приложениями ИИ, мультимодальные системы предлагают целостную картину путем объединения разрозненных фрагментов данных.

В мультимодальной архитектуре различные модули или нейронные сети обычно специализируются на обработке определенных типов данных. Например, сверточная нейронная сеть (CNN) может использоваться для обработки изображений, а рекуррентная нейронная сеть (RNN) или преобразователь может использоваться для текста. Эти специализированные сети затем можно объединить с помощью различных методов объединения, таких как конкатенация, механизмы внимания или более сложные операции, для создания единого представления.

Если вам интересно, как функционируют эти системы, они часто используют смесь специализированных сетей, предназначенных для каждого типа данных. Например, CNN обрабатывает данные изображения для извлечения соответствующих функций, а преобразователь может обрабатывать текстовые данные, чтобы понять их семантическое значение. Эти изолированные функции затем объединяются для создания целостного представления, отражающего суть многогранного ввода.

Техники слияния:

• Конкатенация : простое объединение функций из разных модальностей.
• Механизмы внимания : взвешивание важности особенностей в разных модальностях.
• Гибридные архитектуры : более сложные операции, которые динамически интегрируют функции во время обработки.

Упрощенные аналогии

Аналогия с оркестром : думайте о мультимодальном ИИ как об оркестре. В традиционной одномодальной модели искусственного интеллекта вы как будто слушаете только один инструмент, скажем, скрипку. Это красиво, но ограничено. При мультимодальном подходе это похоже на то, как будто целый оркестр — скрипки, флейты, барабаны и т. д. — играет гармонично. Каждый инструмент (или тип данных) приносит свое уникальное звучание (или понимание), и в сочетании они создают более богатый и полный музыкальный опыт (или анализ).

Аналогия со швейцарским армейским ножом . Традиционная одномодальная модель ИИ похожа на нож, имеющий только один инструмент — лезвие для резки. Мультимодальный ИИ подобен швейцарскому армейскому ножу, оснащенному различными инструментами для разных задач — ножницами, отвертками, пинцетами и т. д. Точно так же, как вы можете решать более широкий круг задач с помощью швейцарского армейского ножа, мультимодальный ИИ может обрабатывать более сложные запросы, используя несколько типов данных.

Реальные приложения

Чтобы дать вам представление о его огромном потенциале, давайте углубимся в несколько приложений:

• Автономные транспортные средства : объединение датчиков использует данные камер, LiDAR и радара для обеспечения исчерпывающей ситуационной осведомленности.
• Здравоохранение : текстовые медицинские записи могут быть дополнены данными визуализации для более тщательной диагностики.
• Электронная коммерция : рекомендательные системы могут включать текстовые отзывы пользователей и изображения продуктов для расширенных рекомендаций.

Google с его мультимодальными возможностями в поисковых алгоритмах использует как текст, так и изображения, чтобы предоставить вам более полный набор результатов поиска. Точно так же Tesla преуспевает в реализации мультимодального слияния датчиков в своих беспилотных автомобилях, фиксируя 360-градусный обзор окружения автомобиля.

Важность мультимодального обучения прежде всего заключается в его способности генерировать общие представления для различных входных данных. Например, в приложении для здравоохранения мультимодальная модель может согласовать словесное описание симптомов пациента с данными медицинской визуализации, чтобы обеспечить более точный диагноз. Эти согласованные представления позволяют модели более целостно понимать предмет, используя дополнительную информацию из разных модальностей для более всестороннего представления.

Мультимодальный ИИ имеет огромные перспективы, но также является предметом постоянных исследований для решения таких проблем, как выравнивание данных и дисбаланс модальности. Однако благодаря достижениям в области глубокого обучения и науки о данных эта область ожидает значительный рост.
Итак, вот вам — широкий, но доступный взгляд на то, что влечет за собой мультимодальный ИИ. Благодаря способности интегрировать множество типов данных эта технология обещает будущее, в котором ИИ будет не только умным, но и проницательным и контекстуально осведомленным.

Краткое описание мультимодального искусственного интеллекта (ИИ):

• Одномодальное обучение : обрабатывает только один тип ввода.
• Мультимодальное обучение : может обрабатывать несколько типов входных данных, таких как текст, аудио и изображения.
• Преимущества кросс-модальности : изучение одной модальности может повысить производительность в другой.
• Общие ответы : Способен генерировать унифицированные выходные данные независимо от типа входных данных.
• Общие представления : занимают центральное место в мультимодальном подходе, обеспечивая целостное понимание различных типов данных.

Мультимодальное обучение предлагает развитый, детализированный подход к машинному обучению. Способствуя общему представлению широкого спектра входных данных, эти модели расширяют границы того, что ИИ может воспринимать, интерпретировать и на что воздействовать.