AI&YOU #31: Важливість мультимодального ШІ + інструменти та платформи для розгляду
Статистика тижня: Третина організацій впровадила Generative ШІ принаймні в одну бізнес-функцію. (McKinsey)
У цьому випуску ми підсумовуємо та висвітлюємо ідеї з 3 статей, які ми опублікували цього тижня на тему наш блог коли ми обговорюємо важливість мультимодального ШІ.
Важливість мультимодального ШІ
5 способів, як ваш Підприємства можуть використовувати ChatGPT Бачення
Топ-5 Мультимодальні інструменти ШІ та платформи
Вам цікаво, як збільшити масштаб і продуктивність вашої компанії за допомогою штучного інтелекту? Вам потрібна часткова допомога ШІ, щоб допомогти вашій команді, або ви навіть не знаєте, з чого почати, але знаєте, що це важливо? Ми тут, щоб допомогти. Заплануйте вступний дзвінок вже сьогодні!
- AI&YOU#30: Важливість мультимодального ШІ + інструменти та платформи для розгляду
- У порівнянні з унімодальними системами ШІ
- Обмеження унімодальних систем ШІ
- Як ми прийшли до мультимодального навчання та моделей штучного інтелекту
- Реальний вплив мультимодального ШІ
- 5 способів, як ваше підприємство може використовувати ChatGPT Vision
- Топ-5 мультимодальних інструментів і платформ для штучного інтелекту
AI&YOU#30: Важливість мультимодального ШІ + інструменти та платформи для розгляду
Штучний інтелект значно еволюціонував з моменту свого зародження, перейшовши від простих алгоритмів, заснованих на правилах, до більш складних систем, які тісно імітують певні аспекти людського інтелекту.
Ключовим моментом у цій еволюції є поява мультимодального штучного інтелекту, що є значним досягненням у цій галузі.
Мультимодальний ШІ відрізняється від традиційного ШІ своєю здатністю обробляти та інтерпретувати кілька типів вхідних даних - таких як текст, зображення та звуки - одночасно.
Цей підхід більше відображає те, як людина взаємодіє зі світом, використовуючи комбінацію сенсорних входів.
Суть мультимодального ШІ полягає в його здатності обробляти та аналізувати дані, отримані з різних джерел, зокрема з різних модальностей:
Текст: Вилучення та інтерпретація інформації з письмової мови.
Зображення: Аналіз візуальних елементів з фотографій чи відео.
Звучить: Розуміння аудіовходів, від мови до шумів навколишнього середовища.
Поєднуючи ці модальності, мультимодальна система ШІ отримує більш цілісне уявлення, що дозволяє їй приймати більш обґрунтовані та контекстуально релевантні рішення.
У порівнянні з унімодальними системами ШІ
Традиційні системи ШІ, які часто називають унімодальними, обмежуються обробкою даних однієї модальності. Наприклад, текстовий ШІ може розуміти лише письмову мову і реагувати на неї, тоді як ШІ для розпізнавання зображень фокусується виключно на візуальних даних.
Мультимодальні системи ШІ, з іншого боку, долають цей розрив, поєднуючи ці різні модальності. Така інтеграція не тільки покращує розуміння системи, але й дозволяє їй виконувати завдання, що вимагають мультисенсорного розуміння, наприклад, ідентифікувати об'єкти на відео, розуміючи контекст із супровідного аудіо- або текстового опису.
Обмеження унімодальних систем ШІ
Унімодальні системи ШІ стикаються зі значними обмеженнями. Хоча вони можуть бути високоефективними у своїй конкретній галузі, їхня вузька спрямованість може призвести до прогалин у розумінні та інтерпретації. Це обмеження стає очевидним, коли ці системи стикаються зі сценаріями, які вимагають більш комплексного розуміння, що охоплює різні типи даних.
Однією з ключових проблем унімодального ШІ є його нездатність імітувати складну сенсорну обробку людини. Люди використовують комбінацію органів чуття - зір, звук, дотик, смак і нюх - для сприйняття та взаємодії зі світом. Такий мультисенсорний підхід дає змогу глибше і тонше розуміти навколишнє середовище.
Як ми прийшли до мультимодального навчання та моделей штучного інтелекту
За останні роки мультимодальний ШІ зазнав значного прогресу завдяки вдосконаленню моделей ШІ, здатних обробляти та інтерпретувати різні типи даних.
Ключові технології мультимодального ШІ:
Обробка природної мови (NLP): НЛП розвинулося, щоб не тільки розуміти письмову та усну мову, але й інтерпретувати контекст і нюанси в поєднанні з даними з різних джерел.
Аналіз зображень і відео: ШІ-моделі тепер можуть точніше аналізувати візуальні медіа, розуміючи зміст і контекст, особливо в поєднанні з текстовими описами.
Розпізнавання та обробка мовлення: Покращене розпізнавання мови дозволяє системам штучного інтелекту точніше розуміти розмовну мову, включаючи тон та емоційний контекст.
Реальний вплив мультимодального ШІ
Інтеграція мультимодального ШІ революціонізує багато галузей, пропонуючи більш складні та контекстно-орієнтовані рішення.
Охорона здоров'я: Підвищує точність діагностики та покращує догляд за пацієнтами завдяки інтеграції даних та аналізу вербальних і невербальних сигналів.
Роздрібна торгівля та обслуговування клієнтів: Пропонує персоналізований досвід, аналізуючи запити клієнтів, включаючи голос і міміку, і поєднуючи текстові, пошукові та візуальні дані для рекомендацій щодо продуктів.
Освіта: Створює адаптивні та інтерактивні навчальні матеріали, адаптовані до індивідуальних стилів, та аналізує залученість студентів для покращення освіти.
Безпека та спостереження: Покращує можливості моніторингу, аналізуючи відео, аудіо та дані з датчиків для точного виявлення загроз і всебічного аналізу інцидентів.
Це лише деякі з багатьох галузей, на які впливає мультимодальний ШІ.
Читайте наш блог: "Що таке мультимодальний ШІ + Варіанти використання мультимодального ШІ“
5 способів, як ваше підприємство може використовувати ChatGPT Vision
Коли OpenAI Коли компанія ChatGPT випустила ChatGPT Vision, вона виділилася як новаторська розробка, що перетворює можливості ChatGPT на мультимодальну систему штучного інтелекту. Ця інноваційна функція розширює можливості ChatGPT за межі текстової взаємодії, дозволяючи йому інтерпретувати та аналізувати зображення, відкриваючи таким чином нову сферу можливостей для підприємств.
Ось 5 способів, як ваша компанія може використовувати ChatGPT Vision:
Покращена підтримка клієнтів та усунення несправностей: Трансформує обслуговування клієнтів завдяки ідентифікації проблем на основі зображень та спрощеному усуненню несправностей, що призводить до швидшого вирішення проблем, зменшення непорозумінь та покращення якості обслуговування клієнтів.
Розширений зворотний зв'язок для дизайну продукту: Революціонізує зворотний зв'язок у дизайні, аналізуючи візуальні ефекти для покращення UI/UX, допомагаючи у швидкій ітерації дизайну та покращуючи реакцію ринку.
3. Впорядкована документація та допомога в навчанні Спрощує доступ до документації та покращує навчальні посібники завдяки інтуїтивно зрозумілій візуальній взаємодії, роблячи підтримку користувачів більш ефективною та зручною.
Персоналізоване ознайомлення з функціями та навчання користувачів: Пропонує індивідуальний досвід адаптації та навчання, аналізуючи взаємодію користувачів з новими функціями, підвищуючи ефективність навчання та залучення користувачів.
Конкурентний аналіз та розуміння ринку: Забезпечує глибокий аналіз продуктів конкурентів та розуміння ринку за допомогою візуальних даних, що дозволяє приймати стратегічні рішення та утримувати лідируючі позиції на ринку.
Читайте наш блог: "5 способів, як ваше підприємство може використовувати ChatGPT Vision“
Топ-5 мультимодальних інструментів і платформ для штучного інтелекту
Цього тижня ми також розглянули 5 найкращих мультимодальних інструментів і платформ штучного інтелекту, приділивши особливу увагу таким відомим іменам, як Злітно-посадкова смуга Gen-2 та ChatGPT.
1. Злітно-посадкова смуга 2
2. ImageBind за допомогою Meta
3. ChatGPT
4. Inworld AI
5. Об'єктив (раніше Kailua Labs)
У цьому випуску новин ми детальніше розглянемо #1 з нашого списку: Злітно-посадкова смуга Gen-2.
Злітно-посадкова смуга Gen-2 знаменує собою значну еволюцію в сфері генеративний ШІзокрема, у синтезі відео та зображень. Цей інструмент демонструє можливості мультимодального ШІ, дозволяючи користувачам створювати нові відео, використовуючи поєднання тексту, зображень або відеокліпів.
Runway Gen-2 дозволяє створювати точні, реалістичні та керовані мультимедійні матеріали, які розширюють межі цифрової творчості.
Останні оновлення Gen-2 особливо примітні тим, що вони значно підвищили точність і послідовність відео, які вони створюють. Цей стрибок у якості закрутив голови у спільноті ШІ, а користувачі назвали його ключовим моментом в еволюції генеративного та мультимодального ШІ.
Здатність інструменту генерувати повномасштабні відео з простих текстових підказок, зображень або існуючих відео є революційною функцією, що відкриває нові можливості в сторітелінгу та цифрових медіа.
Майбутнє ШІ, безсумнівно, мультимодальне, і такі інструменти, як Runway та інші з нашого списку, - це лише початок шляху до більш цілісних, інтерактивних та інтелектуальних систем.
Читайте наш блог: "Топ-5 мультимодальних інструментів і платформ штучного інтелекту“
Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!
*Skim AI - це консалтингова компанія зі штучного інтелекту, яка надає AI Advisory & Development Services підприємствам з 2017 року.
*Поспілкуйтеся зі мною про корпоративний штучний інтелект
*Ще більше контенту на корпоративний штучний інтелектвключаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, слідкуйте за Skim AI на LinkedIn
БУДЬ ЛАСКА, СТАВТЕ ЛАЙКИ, ПІДПИСУЙТЕСЬ ТА ДІЛІТЬСЯ!