Мултимодалният AI обединява знания от различни ресурси като текст, снимки, аудио и видео, като по този начин е в състояние да предостави по-богати и по-задълбочени прозрения за дадена сцена.
В този смисъл подходът е различен от по-старите модели, които се фокусират само върху един тип данни. Смесването на различни потоци от данни осигурява мултимодален AI с много по-контекстуален поглед върху света, което позволява на системите да учат и действат по-разумно.
Едно приложение може да свърже визуалните детайли на снимка с подходящ текст, за да обобщи какво се случва на сцената. В по-широкото си отношение към машинното обучение, този подход отива далеч отвъд едномодалните задачи, като взема комбинации от различни входове, като по този начин достига до много по-дълбоки резултати. По същество това емулира как, ако хората наблюдават сцена, те биха се огледали, чули, слушали и прочели - като по този начин организират този процес в атмосферна компютърна среда.
Здравеопазване
Случаи на употреба:
- Анализиране на рентгенови и MRI изображения заедно с историята на пациента за откриване на ранни признаци на заболяване
- Кръстосано препращане на доклади за патология и генетични данни за точни препоръки за лечение
- Извличане на важни текстови подробности от лекарски бележки за допълване на образни изследвания
Ползи:
- По-бърза, по-правилна диагностика в различни медии
- Гъвкавост и персонализирани грижи, подобряващи резултатите от лечението на пациента
- Рационализирана работа, която позволява на доставчиците на здравни услуги да се справят по-ефективно със сложни случаи
E-търговия
Случаи на употреба:
- Анализ на клиентски отзиви и изображения на продукти за определяне на най-популярните аспекти
- Съпоставяне на хронологията на сърфиране с визуална информация за препоръчване на допълнителни елементи
- Използване на изображения или видеоклипове, изпратени от потребители, в предложения за стил
Ползи:
- Подобрена ангажираност чрез изключително подходящи препоръки за продукти
- Подобрени проценти на реализация и крайна удовлетвореност на клиентите
- Повишена лоялност към марката чрез персонализирани естетически или функционални класификации
Автономни превозни средства
Случаи на употреба:
- Разпознаване на пешеходци и превозни средства чрез комбинация от камера и радарни данни.
- Lidar комбинира данни от други сензори, за да подобри откриването на обекти и оценката на разстоянието.
- Аномалиите на пътната настилка са посочени, за да се даде възможност за визуална и сензорна обратна връзка от водача.
Ползи:
- Намаляване на произшествията поради широко разпространената осведоменост за ситуацията.
- Намален брой произшествия с превозни средства поради подобрена навигация и избягване на сблъсък.
- Информацията в реално време за трафика помага за облекчаване на задръстванията.
Образование
Мултимодалният AI поддържа персонализирано обучение в образованието чрез анализиране на текстови материали, видео уроци, аудио дискусии и интерактивни сесии. Този широкообхватен подход подготвя учителите да познават напредъка на учениците, като същевременно адаптират съдържанието към различни стилове на учене.
Случаи на употреба:
- Обобщаващи видео класове за по-лесен преглед и водене на бележки
- Проследяване на изражението на лицето в онлайн класни стаи за измерване на ангажираността
- Вграждане на аудио обратна връзка в презентации на ученици с писмени критики
Ползи:
- По-добри нива на задържане чрез целеви материали, подредени според нуждите на всеки ученик
- По-голяма ангажираност, свързана с мултимодални и интерактивни стратегии за преподаване
финанси
Случаи на употреба:
- Открийте необичайни модели на харчене чрез кръстосана проверка на записи на транзакции и преписи на chatbot
- Анализиране на документи за заем и взаимодействие с клиенти за точно одобрение
- Използване на гласов анализ за откриване на възможна измама или разговори с висок стрес
Ползи:
- Точното откриване на аномалии на множество канали за данни предотвратява измами
- По-бърза и прецизна кредитна оценка на клиентите
- Унифицираните аудио, текстови и цифрови данни насърчават отличното обслужване на клиентите
Основни предимства на мултимодалния AI
По-добра точност
Сравняването на различни форми на данни намалява вероятността от грешки в сравнение със система с единична модалност.
По-голяма контекстуална осведоменост
Мултимодалният AI има много по-дълбоко значение, като обединява различни входове.
Минимизиране на грешките
Разнообразието от входни данни потвърждава объркващите интерпретации за по-добри резултати.
Да вземем пример. Да предположим, че инструмент за анализ на текст прави някои заключения, които изглеждат двусмислени. Системата може да разгледа някои аудиовизуални данни, за да архивира или опровергае първите констатации.
Предизвикателства, пред които е изправено внедряването на мултимодален AI
Докато мултимодалният AI има възможно бъдеще, неговото внедряване крие много предизвикателства.
Обем и сложност на данните
Обработката и анализът на големи и разнообразни масиви от данни изискват най-съвременна инфраструктура и изчислителни ресурси.
Конфликти при подравняване на данни
Подравняването на всяка модалност става трудно, тъй като трябва да се уверите, че всеки поток (т.е. текст, изображения и аудио) е синхронизиран; в противен случай ще възникнат неточности.
Отклонение от данните за обучение
Тъй като наборите от данни често наследяват пристрастия, това може да доведе до непредвидени, несправедливи резултати от курирането на набора от данни, за да се гарантира разнообразие и справедливост.
Високи разходи
Изграждането на мултимодални системи изисква специален хардуер и софтуер като GPU и други внедрявания с множество машини, което го прави непосилно скъпо за малки организации.
Недостиг на квалифицирани специалисти
При настоящото пазарно търсене на експерти, обучени специално в мултимодален AI, бавното приемане е в ход.
Защита на данните и проблеми с поверителността
Споделянето между източниците изисква защита на чувствителни данни, което повдига въпроси, свързани с етиката и разпоредбите.
Как Shaip може да ви помогне да внедрите мултимодален AI
В Shaip правим пътуването по мултимодално внедряване на AI лесно, като ви предоставяме висококачествени решения за данни, които отговарят на вашите нужди. По-долу е как Shaip може да помогне:
- Събиране на данни: Shaip предоставя различни набори от данни (текст, изображения, аудио и видео) от целия свят, за да изпълни специфични изисквания.
- Точна анотация: Предоставянето на услуги от квалифицирани експерти по анотации в сегментиране на изображения, анализ на настроението и откриване на обекти гарантира точност.
- Безпристрастни данни за здравеопазването: Усъвършенствани технически мерки за деидентификация за елиминиране на пристрастията в наборите от данни за обучение чрез справедлива търговия.
