Мультимодальні ШІ: застосування та переваги використання

Oleksii_Lishchuk

Нас постійно бомбардують інформацією в різних формах — текстом, аудіо та візуальним контентом — і наш мозок є професіоналом в обробці всіх цих вхідних даних. Чи може штучний інтелект (ШІ) досягти того ж? Традиційний ШІ часто не міг розібратися в різних типах даних. Однак мультимодальний ШІ розв'язує цю проблему й прокладає шлях до інтелектуальних систем, які можуть бачити, чути й розуміти складний світ навколо себе. 

Що таке мультимодальний ШІ? 

Мультимодальні системи штучного інтелекту призначені для обробки інформації з різних типів даних або джерел, також відомих як модальності. Ці модальності включають текст, зображення (фотографії та інші візуальні дані, наприклад, отримані під час медичного сканування), аудіо (розмовна мова, наприклад, голосові команди, аудіозаписи та інші звуки), відео та сенсорні дані (інформація, зібрана з фізичних датчиків, наприклад, температура, тиск або дані про геолокацію).   

На відміну від традиційних моделей ШІ, які часто покладаються на один тип даних - зазвичай текст або зображення, - мультимодальний ШІ може обробляти складні вхідні дані, що поєднують кілька джерел. Наприклад, він може аналізувати відео (візуальні дані), розуміти вимовлені слова в ньому (аудіодані) і читати будь-який текст, що з'являється на екрані (текстові дані). 

Мультимодальна система ШІ будується за допомогою комбінації спеціалізованих алгоритмів та методів. Кожна модальність спочатку обробляється окремими моделями ШІ, що спеціалізуються на обробці конкретного типу даних. Модель розпізнавання зображень може аналізувати зображення, тоді як модель обробки природної мови може розшифровувати текст. Потім модуль злиття, основний компонент мультимодальних систем ШІ, об'єднує інформацію, отриману з кожної модальності, вирівнюючи й корелюючи її для створення єдиного розуміння. Існують різні методи злиття, наприклад, раннє злиття, коли сирі дані з різних джерел об'єднуються безпосередньо, або пізнє злиття, коли інтегруються результати окремих моделей обробки.  

Результатом цього процесу злиття є набагато глибше і точніше розуміння світу. Людина має природну здатність одночасно обробляти інформацію, що надходить від різних органів чуття. Інтегруючи різні джерела даних, мультимодальний ШІ більш точно імітує людське розуміння.  

Це призводить до значних переваг, таких як вища точність і ефективність. Комплексний мультимодальний підхід знижує ймовірність помилок і покращує можливості прийняття рішень, роблячи прикладні програми ШІ більш надійними та ефективними. Він також дозволяє моделям ШІ надавати більш детальну інформацію та пропонувати більший рівень персоналізації у своїх відповідях і рекомендаціях. 

Мультимодальні ШІ-додатки в різних галузях 

Тепер, коли ми розглянули основні концепції мультимодального ШІ, подивімось, як ця технологія змінює конкретні галузі. Ось кілька прикладів того, як мультимодальний ШІ може трансформувати процеси й створювати інноваційні рішення. 

Охорона здоров'я 

Мультимодальний ШІ пропонує надійні програми для підвищення точності діагностики та догляду за пацієнтами. Інтегруючи медичні зображення, такі як рентген і МРТ, з текстовими записами пацієнтів і даними моніторингу в реальному часі, які можуть надходити від датчиків і аудіо, системи ШІ можуть надавати більш комплексні діагнози й плани лікування. Платформи телемедицини також отримують переваги від мультимодального ШІ, оскільки пропонують розширені віртуальні консультації завдяки одночасному аналізу відео, аудіо та історії хвороби пацієнта. 

Виробництво 

Оптимізація прогнозованого технічного обслуговування — одне із застосувань мультимодального ШІ у виробництві. Він аналізує дані з датчиків, візуальних оглядів та операційних журналів, щоб передбачити збої в роботі обладнання і скоротити час простою. Крім того, це покращує контроль якості, інтегруючи візуальні дані з камер і сенсорів для виявлення дефектів у режимі реального часу, що забезпечує високу якість виробничих процесів і мінімізує відходи. 

Управління ланцюгами постачання й логістика 

Мультимодальний ШІ кардинально змінює логістику та управління ланцюгами постачання, інтегруючи дані про продажі, візуальні перевірки запасів та інформацію про ланцюги поставок для оптимізації рівня запасів. Він також може покращити планування перевезень завдяки аналізу даних з GPS, дорожніх камер та історичних моделей доставки, що призводить до більш ефективного планування маршрутів і вчасного виконання поставок. Це може підвищити операційну ефективність та рівень задоволеності клієнтів. 

Безпека 

Об'єднуючи дані з відеоспостереження, аудіоканалів та інших датчиків у комплексну систему моніторингу, мультимодальний ШІ покращує виявлення загроз. Ця інтеграція, що застосовується в різних середовищах, дозволяє краще виявляти підозрілі дії й швидше реагувати на потенційні порушення безпеки. 

Автомобільна галузь 

Мультимодальний ШІ відіграє важливу роль як в автономному водінні, так і в сучасних системах допомоги водієві (ADAS). Він інтегрує дані з візуальних датчиків, LIDAR (Light Detection and Ranging), радарів і карт для покращення навігації та безпеки. ADAS поєднує візуальну та аудіоінформацію, щоб попередити водія про потенційні небезпеки та покращити загальний досвід водіння, тим самим сприяючи розробці безпечніших та надійніших транспортних засобів. 

Роздрібна торгівля та електронна комерція 

Для більш персоналізованого шопінгу мультимодальний ШІ може аналізувати візуальні дані (наприклад, зображення товарів), текстові огляди та взаємодію користувачів (наприклад, кліки й пошук), щоб адаптувати рекомендації до індивідуальних уподобань. Прогресивні чат-боти, які розуміють і відповідають на запити, використовуючи як текст, так і мову, також можуть покращити обслуговування клієнтів. 

https://youtu.be/DQacCB9tDaw

Застосування мультимодального ШІ виходить за межі спеціалізованих галузей. Здобутки в цій технології прокладають собі шлях до великих мовних моделей (ВММ), таких як ChatGPT від OpenAI та Gemini від Google. У травні 2024 року OpenAI представила GPT-4o («o» - omni), свою мультимодальну флагманську модель, яка тепер дозволяє ChatGPT обробляти текст, зображення, аудіо та навіть відео. Більше не обмежуючись текстовим форматом, LLM роблять все більші кроки у все більш насиченій та природній взаємодії, розширюючи свій потенціал, щоб стати ще більш корисними та універсальними помічниками у нашому повсякденному житті. 

Ви можете використовувати свій улюблену LLM на телефоні або в браузері, але десктопні додатки можуть стати ще одним способом побачити, на що здатен мультимодальний штучний інтелект. Новий десктопний додаток ChatGPT тепер доступний для macOS, а версія для Windows вийде пізніше цього року. Щоб отримати найкращий досвід роботи з додатками на основі ШІ, скористайтеся комп'ютером зі штучним інтелектом, наприклад, ноутбуком Acer Swift X 14, який з легкістю впорається з цими складними завданнями. 

Деякі виклики та обмеження мультимодального ШІ 

Мультимодальний ШІ може мати потенціал для справжніх трансформацій, але це також сфера, що розвивається, та все ще має багато перешкод. Одна з головних проблем полягає у величезному обсязі та складності даних, необхідних для навчання цих систем. Збір, зберігання та маркування величезних обсягів інформації в різних форматах може бути затратним та тривалим процесом. Крім того, ці величезні масиви даних викликають етичні проблеми. Забезпечення конфіденційності даних та усунення потенційних упереджень у мультимодальних системах ШІ мають вирішальне значення для їхнього відповідального впровадження. 

Забезпечення безперебійної комунікації між різними модальностями без втрати контексту і без шкоди для продуктивності також залишається складним завданням. Для ефективного поєднання різних джерел даних, кожне з яких має свій власний шум і потенційні невідповідності, потрібні складні алгоритми. Розробка нових методів злиття є постійною сферою досліджень. 

Хоча такі проблеми, як інтеграція даних й складність обчислень, залишаються, невпинний прогрес обіцяє подолати ці перешкоди, проклавши шлях до ширшого впровадження та новаторських застосувань, які переосмислять можливості ШІ в нашому повсякденному житті.