Что такое мультимодальный ИИ? Мы часто слышим этот вопрос в эти дни, не так ли? Это вопрос, который часто задают в наши дни, не так ли? GPT-4, кажется, является горячей темой для разговоров, будь то во время виртуальных встреч, онлайн-форумов или даже в социальных сетях. Кажется, что люди из всех слоев общества хотят говорить о возможностях и потенциале GPT-4.
Сообщество ИИ и за его пределами полны волнений и спекуляций после выпуска GPT-4, последнего дополнения к уважаемой линейке языковых моделей OpenAI. Обладая широким спектром передовых возможностей, особенно в области мультимодального ИИ, GPT-4 вызывает значительный интерес и внимание со стороны исследователей, разработчиков и энтузиастов.
Благодаря своей способности обрабатывать и усваивать входные данные из различных модальностей, включая текст, изображения и звуки, GPT-4 представляет собой новаторскую разработку в области ИИ. С момента его выпуска многие изучают возможности мультимодального ИИ, и эта тема остается предметом горячих споров и широко обсуждаемых тем.
Чтобы лучше понять значение этой темы, давайте вернемся на шесть месяцев назад.
Мультимодальный ИИ был в центре обсуждений
Во время интервью подкаста под названием «ИИ для следующей эры» генеральный директор OpenAI Сэм Альтман поделился ценной информацией о предстоящих достижениях в области технологий искусственного интеллекта. Одним из выдающихся моментов обсуждения стало откровение Альтмана о том, что на горизонте появилась мультимодальная модель.
Термин «мультимодальный» относится к способности ИИ работать в нескольких режимах, включая текст, изображения и звуки. До сих пор взаимодействие OpenAI с людьми ограничивалось вводом текста через Dall-E или ChatGPT. Однако с появлением мультимодального ИИ возможность взаимодействия посредством речи может революционизировать то, как мы общаемся с системами ИИ.
Эта новая возможность может позволить ИИ прослушивать команды, предоставлять информацию и даже выполнять задачи, значительно расширяя его функциональность и делая его более доступным для более широкого круга пользователей. С выпуском GPT-4 это может означать значительный сдвиг в ландшафте ИИ.
Я думаю, что вскоре мы получим мультимодальные модели, и это откроет новые возможности. Я думаю, что люди проделывают потрясающую работу с агентами, которые могут использовать компьютеры, чтобы делать что-то для вас, использовать программы и эту идею языкового интерфейса, где вы говорите на естественном языке — то, что вы хотите в такого рода диалогах туда и обратно. Вы можете повторить и уточнить его, а компьютер просто сделает это за вас. Вы можете увидеть некоторые из них с DALL-E и CoPilot на самых ранних этапах.
-Альтман
Хотя Альтман прямо не подтвердил, что GPT-4 будет мультимодальным ИИ, он намекнул, что такая технология не за горами и станет доступной в ближайшем будущем. Одним из интригующих аспектов его видения мультимодального ИИ является его потенциал для создания новых бизнес-моделей, которые в настоящее время неосуществимы.
Проведя параллель с мобильной платформой, которая открыла бесчисленные возможности для новых предприятий и рабочих мест, Альтман предположил, что мультимодальная платформа ИИ может открыть множество инновационных возможностей и изменить то, как мы живем и работаем. Эта захватывающая перспектива подчеркивает преобразующую силу ИИ и его способность изменять наш мир способами, которые мы можем только представить.
С выпуском GPT-4 потенциал для таких инновационных возможностей кажется ближе, чем когда-либо прежде, и последствия его выпуска можно будет ощущать еще долгие годы.
… Я думаю, что это станет массовой тенденцией, и очень крупные компании будут строиться с этим в качестве интерфейса, и в более общем плане. [I think] что эти очень мощные модели станут одной из настоящих новых технологических платформ, которых у нас не было со времен мобильных устройств. И сразу после этого всегда происходит взрыв новых компаний, так что это будет круто. Я думаю, мы заработаем настоящие мультимодальные модели. Таким образом, не только текст и изображения, но и каждая модальность, которую вы имеете в одной модели, может легко перемещаться между вещами.
-Альтман
Возможен ли самообучающийся ИИ?
Несмотря на то, что в последние годы область исследований ИИ добилась значительных успехов, одной из областей, которой уделялось относительно мало внимания, является разработка самообучающегося ИИ. Нынешние модели способны «появляться», когда новые способности возникают из-за увеличения обучающих данных, но по-настоящему самообучающийся ИИ станет большим шагом вперед.
Альтман из OpenAI говорил об ИИ, который может учиться и улучшать свои способности самостоятельно, не полагаясь на размер своих обучающих данных. Этот тип ИИ выйдет за рамки традиционной парадигмы версий программного обеспечения, когда компании выпускают добавочные обновления, и вместо этого будет расти и совершенствоваться автономно.
Хотя Альтман не подтвердил, что GPT-4 будет обладать этой возможностью, он предположил, что OpenAI работает над этим и что это вполне возможно. Идея самообучающегося ИИ интригует и может иметь далеко идущие последствия для будущего ИИ и нашего мира.
В случае успеха эта разработка может привести к новой эре ИИ, когда машины способны не только обрабатывать огромные объемы данных, но и самостоятельно обучаться и улучшать свои способности. Такой прорыв может произвести революцию во многих областях, от медицины до финансов и транспорта, и изменить то, как мы живем и работаем, так, как мы едва ли можем себе представить.
GPT-4 здесь, чтобы остаться
Долгожданный выпуск GPT-4 теперь доступен для избранных подписчиков Plus и может похвастаться передовой мультимодальной языковой моделью, которая принимает ряд входных данных, включая текст, речь, изображения и видео, и обеспечивает текстовые ответы.
OpenAI позиционирует GPT-4 как важную веху в своих усилиях по расширению масштабов глубокого обучения, и, хотя во многих реальных сценариях он может не превзойти производительность человека, он продемонстрировал производительность на уровне человека в многочисленных профессиональных и академических тестах.
Популярность ChatGPT, диалогового чат-бота, использующего технологию искусственного интеллекта GPT-3 для генерации человекоподобных ответов на поисковые запросы на основе данных, собранных из Интернета, резко возросла с момента его запуска 30 ноября.
Запуск ChatGPT спровоцировал гонку ИИ между технологическими гигантами Microsoft и Google, которые соревнуются за интеграцию технологий генеративного ИИ для создания контента в свои продукты для интернет-поиска и офисные продукты.
Выпуск GPT-4 и продолжающаяся конкуренция между техническими титанами подчеркивают растущую важность ИИ и его потенциал для революционного изменения нашего взаимодействия с технологиями.
Для тех, кто ищет более техническое и глубокое исследование мультимодального ИИ, мы приглашаем вас глубже погрузиться в тему и узнать больше об этой новаторской разработке в области искусственного интеллекта.
Что такое мультимодальный ИИ?
Мультимодальный ИИ — это очень универсальный тип искусственного интеллекта, который может обрабатывать и понимать ряд входных данных из разных режимов или модальностей, таких как текст, речь, изображения и видео. Эта расширенная возможность позволяет ему распознавать и интерпретировать различные формы данных, делая его более гибким и адаптируемым к различным контекстам.
По сути, мультимодальный ИИ может «видеть», «слышать» и «понимать», как человек, способствуя более естественному и интуитивному взаимодействию с окружающим миром. Эта прорывная технология представляет собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и может преобразовать множество отраслей и областей, от здравоохранения до образования и транспорта.
Мультимодальные приложения ИИ
Мультимодальный ИИ обладает широким спектром возможностей, которые охватывают множество отраслей и областей. Вот несколько примеров того, чего может достичь эта революционная технология:
- Распознавание речи: Мультимодальный ИИ может понимать и расшифровывать разговорную речь, облегчая взаимодействие с пользователями посредством обработки естественного языка и голосовых команд.
- Распознавание изображений и видео: Мультимодальный ИИ может анализировать и интерпретировать визуальные данные, такие как изображения и видео, для идентификации объектов, людей и действий.
- Текстовый анализ: Мультимодальный ИИ может обрабатывать и понимать письменный текст, включая обработку естественного языка, анализ настроений и языковой перевод.
- Мультимодальная интеграция: Мультимодальный ИИ может интегрировать входные данные из разных модальностей, чтобы сформировать более полное понимание ситуации. Например, он может использовать визуальные и звуковые сигналы для распознавания эмоций человека.
Это всего лишь несколько примеров огромного потенциала мультимодального ИИ, который обещает революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями и ориентируемся в нашем мире. Возможности безграничны, и мы можем ожидать значительных достижений и прорывов в этой области в ближайшие годы.
Как работает мультимодальный ИИ?
Мультимодальные нейронные сети обычно состоят из нескольких одномодальных нейронных сетей, которые специализируются на различных модальностях ввода, таких как аудио, визуальные или текстовые данные. Примером такой сети является аудиовизуальная модель, состоящая из двух отдельных сетей — одной для визуальных данных, а другой для аудиоданных. Эти отдельные сети обрабатывают свои входные данные независимо друг от друга посредством процесса, известного как кодирование.
После завершения одномодального кодирования извлеченную информацию из каждой модели необходимо объединить. Для этой цели доступны различные методы слияния, от простой конкатенации до использования механизмов внимания. Мультимодальное слияние данных является решающим фактором в достижении успеха в этих моделях.
После этапа слияния на заключительном этапе участвует сеть «решения», которая принимает закодированную и объединенную информацию и обучается конкретной задаче.
В конце концов, мультимодальные архитектуры состоят из трех основных компонентов: унимодальных кодировщиков для каждой модальности ввода, сети слияния, которая сочетает в себе функции различных модальностей, и классификатора, который делает прогнозы на основе объединенных данных. Этот сложный подход к ИИ позволяет машинам обрабатывать и интерпретировать сложные данные из разных источников, способствуя более естественному и интуитивному взаимодействию с окружающим миром.
Мультимодальный ИИ против других моделей
Мультимодальный ИИ имеет несколько преимуществ по сравнению с традиционными моделями ИИ, которые могут одновременно обрабатывать только один тип данных. Эти преимущества включают в себя:
- Повышенная точность: Комбинируя входные данные из разных модальностей, мультимодальный ИИ может повысить точность своих прогнозов и классификаций, давая более надежные результаты.
- Универсальность: Мультимодальный ИИ способен обрабатывать несколько типов данных, что позволяет ему лучше адаптироваться к различным ситуациям и вариантам использования.
- Естественное взаимодействие: Интегрируя несколько модальностей, мультимодальный ИИ может взаимодействовать с пользователями более естественным и интуитивно понятным образом, подобно тому, как люди общаются друг с другом.
Благодаря этим преимуществам мультимодальный ИИ меняет правила игры в области искусственного интеллекта, обеспечивая более плавное и эффективное взаимодействие с технологиями и предоставляя потенциал для значительных достижений в различных отраслях и областях.
Важность мультимодального ИИ
Появление мультимодального ИИ — важное событие, которое может революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями и машинами. Обеспечивая более естественное и интуитивно понятное взаимодействие с помощью нескольких модальностей, мультимодальный ИИ может создавать более плавный и персонализированный пользовательский опыт. Эта технология имеет огромный потенциал для применения в различных отраслях, в том числе:
- Здравоохранение: Мультимодальный ИИ может помочь врачам и пациентам общаться более эффективно, особенно для людей с ограниченной подвижностью или для тех, для кого язык не является родным.
- Образование: Мультимодальный ИИ может улучшить результаты обучения, предоставляя более персонализированные и интерактивные инструкции, которые адаптируются к индивидуальным потребностям и стилю обучения учащегося.
- Развлечение: Мультимодальный ИИ может создавать более захватывающий и увлекательный опыт в видеоиграх, фильмах и других формах мультимедиа. Благодаря интеграции нескольких модальностей эти впечатления могут стать более реалистичными, интерактивными и эмоционально привлекательными, изменяя то, как мы потребляем развлечения.
Новые бизнес-модели на горизонте
Мультимодальный ИИ не только улучшает взаимодействие с пользователем, но и может создавать новые бизнес-модели и потоки доходов. Вот некоторые примеры:
- Голосовые помощники: Мультимодальный ИИ позволяет создавать более сложных и персонализированных голосовых помощников, которые могут взаимодействовать с пользователями с помощью речи, текста и визуальных дисплеев. Эта технология может улучшить взаимодействие с пользователями и создать новые возможности для взаимодействия компаний со своими клиентами.
- Умные дома: Мультимодальный ИИ может создавать более интеллектуальные и отзывчивые дома, которые могут понимать и адаптироваться к предпочтениям и поведению пользователя. Это может привести к появлению новых продуктов и услуг, улучшающих домашнюю автоматизацию и управление, создавая новые возможности для бизнеса.
- Виртуальные помощники по покупкам: Мультимодальный ИИ может помочь клиентам ориентироваться и персонализировать свои покупки с помощью голосового и визуального взаимодействия. Эта технология может сделать покупки более привлекательными и эффективными для потребителей, а также предоставить предприятиям новые возможности для продвижения и продажи своей продукции.
Потенциал мультимодального ИИ для создания новых бизнес-моделей и потоков доходов значителен, а его применение ограничено только нашим воображением. Поскольку мы продолжаем исследовать и развивать эту технологию, будет интересно увидеть множество инновационных решений и возможностей, которые она привнесет в будущее бизнеса и коммерции.
Например, ChatGPT может стать ключом к трудоустройству в будущем.
Будет ли ИИ доминировать в будущем?
Будущее технологий искусственного интеллекта — это захватывающий фронт, в котором исследователи изучают новые способы создания более совершенных и сложных моделей искусственного интеллекта. Вот несколько ключевых направлений:
- Самообучающийся ИИ: Исследователи ИИ стремятся создать ИИ, который может учиться и совершенствоваться самостоятельно, без вмешательства человека. Это может привести к созданию более адаптируемых и устойчивых моделей ИИ, способных справляться с широким спектром задач и ситуаций. Развитие самообучающегося ИИ также может привести к новым прорывам в таких областях, как робототехника, здравоохранение и автономные системы.
- Мультимодальный ИИ: Как обсуждалось ранее, мультимодальный ИИ может изменить то, как мы взаимодействуем с технологиями и машинами. Эксперты по искусственному интеллекту работают над созданием более сложных и универсальных мультимодальных моделей искусственного интеллекта, которые могут понимать и обрабатывать входные данные из нескольких модальностей. По мере развития этой технологии у нее есть потенциал для улучшения широкого спектра отраслей и областей, от здравоохранения и образования до развлечений и обслуживания клиентов.
- Этика и управление: По мере того, как ИИ становится все более мощным и повсеместным, важно обеспечить его этичное и ответственное использование. Исследователи ИИ изучают способы создания более прозрачных и подотчетных систем ИИ, соответствующих человеческим ценностям и приоритетам. Это включает в себя решение таких проблем, как предвзятость, конфиденциальность и безопасность, а также обеспечение того, чтобы ИИ использовался на благо общества в целом.
Как создать самообучающийся ИИ?
Исследователи ИИ изучают различные подходы к созданию ИИ, который может обучаться самостоятельно. Одной из перспективных областей исследований является обучение с подкреплением, которое включает в себя обучение модели ИИ принимать решения и совершать действия на основе обратной связи с окружающей средой. Этот тип обучения особенно полезен в сложных динамичных ситуациях, когда не всегда ясен наилучший план действий.
Другой подход к самообучающемуся ИИ — это обучение без учителя, когда модель ИИ обучается на неструктурированных данных и использует эти данные для самостоятельного поиска закономерностей и взаимосвязей. Этот подход особенно полезен при работе с большими объемами данных, такими как изображения или текст, когда невозможно вручную пометить и классифицировать все данные.
Комбинируя эти и другие подходы, исследователи ИИ работают над созданием более совершенных и автономных моделей ИИ, которые со временем могут учиться и совершенствоваться. Это позволит ИИ лучше адаптироваться к новым ситуациям и задачам, а также повысить его точность и эффективность. В конечном счете, цель состоит в том, чтобы создать модели ИИ, которые могут не только решать сложные проблемы, но также могут учиться и совершенствовать свои собственные решения.
Насколько «мультимодальным» является GPT-4?
OpenAI представила свою новейшую языковую модель ИИ, GPT-4, после долгих ожиданий и спекуляций. Хотя диапазон входных модальностей модели более ограничен, чем некоторые предсказывали, она призвана обеспечить новаторские достижения в области мультимодального ИИ. GPT-4 может одновременно обрабатывать текстовые и визуальные входные данные, предоставляя текстовые выходные данные, демонстрирующие сложный уровень понимания. Это знаменует собой важную веху в развитии языковых моделей ИИ, которые набирали обороты в течение нескольких лет и, наконец, привлекли к себе всеобщее внимание в последние месяцы.
Революционные модели GPT OpenAI захватили воображение сообщества ИИ с момента публикации оригинальной исследовательской работы в 2018 году. После объявления GPT-2 в 2019 году и GPT-3 в 2020 году эти модели были обучены на обширных наборах данных текста, в основном из Интернета, который затем анализируется на наличие статистических закономерностей. Такой подход позволяет моделям генерировать и обобщать записи, а также выполнять ряд текстовых задач, таких как перевод и генерация кода.
Несмотря на опасения по поводу возможного неправомерного использования моделей GPT, OpenAI запустила своего чат-бота ChatGPT на основе GPT-3.5 в конце 2022 года, сделав технологию доступной для более широкой аудитории. Этот шаг вызвал волнение и ожидание в технологической отрасли, и другие крупные игроки, такие как Microsoft и Google, быстро последовали их примеру со своими собственными чат-ботами с искусственным интеллектом, включая Bing как часть поисковой системы Bing. Запуск этих чат-ботов демонстрирует растущую важность моделей GPT в формировании будущего ИИ и их потенциал для преобразования способов нашего общения и взаимодействия с технологиями.
По мере того, как языковые модели ИИ становятся более доступными, они создают новые проблемы и проблемы для различных секторов. Например, система образования столкнулась с трудностями с программным обеспечением, которое может создавать высококачественные эссе для колледжей, в то время как онлайн-платформы изо всех сил пытались справиться с потоком контента, созданного ИИ. Даже ранние применения инструментов письма ИИ в журналистике сталкивались с проблемами. Тем не менее эксперты предполагают, что негативные последствия оказались менее серьезными, чем опасались изначально. Как и в случае с любой новой технологией, внедрение языковых моделей ИИ требует тщательного рассмотрения и адаптации, чтобы обеспечить максимальное использование преимуществ технологии при минимальных побочных эффектах.
Согласно OpenAI, GPT-4 прошел шестимесячный курс обучения технике безопасности, и что во время внутренних тестов он «на 82% реже отвечал на запросы о запрещенном контенте и на 40% чаще давал фактические ответы, чем GPT-3.5. ”
Заключительные слова
Вернемся к нашему первоначальному вопросу: что такое мультимодальный ИИ? Недавний выпуск GPT-4 вывел мультимодальный ИИ из области теории в реальность. Благодаря своей способности обрабатывать и интегрировать входные данные из различных модальностей, GPT-4 открыл мир возможностей и возможностей для области ИИ и не только.
Ожидается, что влияние этой революционной технологии будет распространяться на многие отрасли, от здравоохранения и образования до развлечений и игр. Мультимодальный ИИ меняет способ нашего взаимодействия с машинами, обеспечивая более естественное и интуитивно понятное общение и совместную работу. Эти достижения имеют серьезные последствия для будущего работы и производительности, поскольку модели ИИ становятся более искусными в решении сложных задач и повышении общей эффективности.
Не забудьте ознакомиться с нашим быстрым сравнением ChatGPT с GPT-4 и GPT-3.5, чтобы узнать больше о возможностях мультимодального ИИ.
Source: Что такое мультимодальный ИИ: GPT-4, приложения и прочее