AI&YOU #31: A importância da IA multimodal + ferramentas e plataformas a considerar

Estatísticas da semana: Um terço das organizações incorporou a IA generativa em pelo menos uma função empresarial. (McKinsey)

Na edição desta semana, resumimos e destacamos as ideias de 3 artigos que publicámos esta semana sobre o nosso blogue enquanto discutimos a importância da IA multimodal.

• A importância da IA multimodal

• 5 maneiras como a sua empresa pode utilizar o ChatGPT Vision

• As 5 principais ferramentas e plataformas de IA multimodal

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AI&YOU#31: A importância da IA multimodal + ferramentas e plataformas a considerar

Artificial intelligence has significantly evolved from its inception, transitioning from simple, rule-based algorithms to more complex systems that closely mimic certain aspects of human intelligence. A pivotal development in this evolution is the advent of multimodal AI, which stands as a major advancement in the field. Multimodal AI diverges from traditional AI by its ability to process and interpret multiple types of data inputs – such as text, images, and sounds – simultaneously. This approach is more reflective of how humans interact with the world, using a combination of sensory inputs. The core of multimodal AI lies in its ability to process and analyze data from different modalities, including:

• Texto: Extrair e interpretar informações da linguagem escrita.

• Imagens: Analisar elementos visuais de fotografias ou vídeos.

• Sons: Compreensão de entradas de áudio, desde a fala até aos ruídos ambientais.

Ao combinar estas modalidades, um sistema de IA multimodal obtém uma visão mais holística, permitindo-lhe tomar decisões mais informadas e contextualmente relevantes.

Contraste com sistemas de IA unimodais

Traditional AI systems, often referred to as unimodal systems, are limited to processing data from a single modality. For example, a text-based AI can only understand and respond to written language, while an image recognition AI focuses solely on visual data. Multimodal AI systems, on the other hand, bridge this gap by combining these distinct modalities. This integration not only enhances the system's comprehension but also allows it to perform tasks that require a multi-sensory understanding, such as identifying objects in a video while understanding the context from accompanying audio or textual descriptions.

As limitações dos sistemas de IA unimodais

Unimodal AI systems face significant limitations. While they can be highly effective within their specific domain, their singular focus can lead to gaps in understanding and interpretation. This limitation becomes apparent when these systems encounter scenarios that require a more comprehensive understanding that spans across different types of data. One of the key challenges with unimodal AI is its inability to mimic the complex sensory processing of humans. Humans use a combination of senses — sight, sound, touch, taste, and smell — to perceive and interact with the world. This multi-sensory approach allows for a richer and more nuanced understanding of our environment.

Como chegámos à aprendizagem multimodal e aos modelos de IA

A IA multimodal registou avanços significativos nos últimos anos, impulsionados por melhorias nos modelos de IA capazes de processar e interpretar vários tipos de dados. Principais tecnologias de IA multimodal:

• Processamento de linguagem natural (PNL): A PNL evoluiu não só para compreender a linguagem escrita e falada, mas também para interpretar o contexto e as nuances quando combinada com dados de várias fontes.

• Análise de imagem e vídeo: Os modelos de IA podem agora analisar os meios visuais com maior precisão, compreendendo o conteúdo e o contexto, especialmente quando combinados com descrições textuais.

• Reconhecimento e processamento da fala: O reconhecimento de voz melhorado permite que os sistemas de IA compreendam a linguagem falada com maior precisão, incluindo o tom e o contexto emocional.

Impacto da IA multimodal no mundo real

A integração da IA multimodal está a revolucionar vários sectores, oferecendo soluções mais sofisticadas e sensíveis ao contexto.

• Cuidados de saúde: Melhora a precisão do diagnóstico e os cuidados ao paciente através da integração de dados e da análise de pistas verbais/não verbais.

• Comércio retalhista e serviço ao cliente: Oferece experiências personalizadas através da análise das consultas dos clientes, incluindo voz e expressões faciais, e da combinação de dados textuais, de navegação e visuais para recomendações de produtos.

• Formação académica: Cria materiais de aprendizagem adaptativos e interactivos adaptados a estilos individuais e analisa o empenho dos alunos para melhorar a educação.

• Segurança e vigilância: Melhora as capacidades de monitorização através da análise de dados de vídeo, áudio e sensores para uma deteção precisa de ameaças e uma análise abrangente de incidentes.

Estes são apenas alguns dos muitos sectores afectados pela IA multimodal.

Read our blog: "O que é a IA multimodal + Casos de utilização da IA multimodal"

5 maneiras como a sua empresa pode utilizar o ChatGPT Vision

When OpenAI released ChatGPT Vision, it stood out as a groundbreaking development, transforming the capabilities of ChatGPT into a multimodal AI system. This innovative feature extends the prowess of ChatGPT beyond text-based interactions, enabling it to interpret and analyze images, thus opening a new realm of possibilities for enterprises. Here are 5 ways your enterprise can use ChatGPT Vision:

1. Suporte ao cliente e resolução de problemas melhorados: Transforma o serviço de apoio ao cliente com a identificação de problemas com base em imagens e a resolução simplificada de problemas, conduzindo a uma resolução mais rápida, à redução de falhas de comunicação e a melhores experiências para o cliente.

2. Feedback avançado de UI/UX para design de produtos: Revoluciona o feedback do design através da análise de imagens para melhorar a IU/UX, ajudando na rápida iteração do design e melhorando a capacidade de resposta do mercado.

3. 3. Documentação simplificada e assistência tutorial Simplifica o acesso à documentação e melhora os tutoriais através de interacções visuais intuitivas, tornando o apoio ao utilizador mais eficaz e fácil de utilizar.

4. Integração de funcionalidades personalizadas e formação de utilizadores: Oferece experiências de integração e formação personalizadas através da análise das interacções dos utilizadores com novas funcionalidades, melhorando a eficiência da aprendizagem e o envolvimento dos utilizadores.

5. Análise competitiva e perspectivas de mercado: Fornece uma análise aprofundada dos produtos da concorrência e uma visão do mercado através de dados visuais, informando as decisões estratégicas e mantendo as empresas na vanguarda do mercado.

Read our blog: "5 maneiras como a sua empresa pode utilizar o ChatGPT Vision"

As 5 principais ferramentas e plataformas de IA multimodal

This week, we also looked at 5 of the best multimodal AI tools and platforms, with a special focus on some big names like Runway Gen-2 and ChatGPT. 1. Runway Gen-2 2. ImageBind by Meta 3. ChatGPT 4. Inworld AI 5. Objective (Formerly Kailua Labs) In this newsletter, let's take a closer look at the #1 on our list: Runway Gen-2.

A Runway Gen-2 marca uma evolução significativa no domínio da IA generativa, particularly in video and image synthesis. This tool demonstrates the power of multimodal AI by allowing users to generate novel videos using a mix of text, images, or video clips. Runway Gen-2 enables you to craft precise, realistic, and controllable multimedia outputs that push the boundaries of digital creativity. The latest Gen-2 updates are particularly noteworthy for their major advancements in the fidelity and consistency of the videos they produce. This leap in quality has turned heads in the AI community, with users labeling it as a pivotal moment in the evolution of generative and multimodal AI. The tool's ability to generate full-scale videos from simple text prompts, images, or existing videos is a groundbreaking feature, offering new possibilities in storytelling and digital media. The future of AI is undoubtedly multimodal, and tools like Runway and the others on our list are just the beginning of a journey toward more holistic, interactive, and intelligent systems. Read our blog: "As 5 principais ferramentas e plataformas de IA multimodal"

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