Multimodale KI

Multimodale KI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI), die mehr als eine Art von Daten verarbeiten, verstehen und/oder Ergebnisse erzeugen kann.

Modalit?t bezieht sich auf die Art und Weise, wie etwas existiert, erfahren oder ausgedrückt wird. Im Zusammenhang mit maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz bezieht sich Modalit?t speziell auf einen Datentyp. Beispiele für Datenmodalit?ten sind Text, Bilder, Ton und Video.

Unimodal vs. multimodal

Die meisten heutigen KI-Systeme sind unimodal. Sie sind so konzipiert und gebaut, dass sie ausschlie?lich mit einer Art von Daten arbeiten und Algorithmen verwenden, die auf diese Modalit?t zugeschnitten sind.

Ein unimodales KI-System wie ChatGPT verwendet beispielsweise Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um Textinhalte zu verstehen und Bedeutungen daraus zu extrahieren. Die einzige Art von Ausgabe, die der Chatbot erzeugen kann, ist Text.

Im Gegensatz dazu k?nnen multimodale Architekturen, die in der Lage sind, mehrere Modalit?ten gleichzeitig zu integrieren und zu verarbeiten, mehr als eine Art von Ausgabe erzeugen. Wenn zukünftige Versionen von ChatGPT beispielsweise multimodal sind, k?nnte ein Marketingfachmann, der den generativen KI-Bot zur Erstellung textbasierter Webinhalte verwendet, den Bot anweisen, Bilder zu erstellen, die den von ihm erzeugten Text begleiten.

Herausforderungen

Die Erstellung einer multimodalen KI ist aufgrund mehrerer Faktoren schwieriger als die Erstellung einer unimodalen KI. Diese Faktoren sind:

• Datenintegration: Die Kombination und Synchronisierung verschiedener Datentypen kann eine Herausforderung darstellen, da Daten aus unterschiedlichen Quellen nicht das gleiche Format haben. Die nahtlose Integration mehrerer Modalit?ten und die Aufrechterhaltung einer konsistenten Datenqualit?t und Synchronisierung w?hrend der gesamten Verarbeitungspipeline kann schwierig und zeitaufw?ndig sein.
• Merkmalsdarstellung: Jede Modalit?t hat ihre eigenen einzigartigen Merkmale und Darstellungsmethoden. Beispielsweise erfordern Bilder Merkmalsextraktionsmethoden wie Convolutional Neural Networks (CNNs), w?hrend Text m?glicherweise Worteinbettungen oder Large Language Models (LLMs) erfordert. Die Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Modalit?ten sinnvoll zu kombinieren und darzustellen, um ihre Interdependenzen zu erfassen und das Gesamtverst?ndnis der Daten zu verbessern.
• Dimensionalit?t und Skalierbarkeit: Multimodale Daten sind in der Regel hochdimensional, und es gibt keine Mechanismen zur Reduzierung der Dimensionalit?t, da jede Modalit?t ihren eigenen Satz von Merkmalen beitr?gt. Mit steigender Anzahl der Modalit?ten nimmt die Dimensionalit?t der Daten erheblich zu. Dies stellt sowohl für die KI-Modelle als auch für die Algorithmen, die sie zur Datenverarbeitung verwenden, eine Herausforderung in Bezug auf Rechenkomplexit?t, Speicherbedarf und Skalierbarkeit dar.
• Modellarchitektur und Fusionsverfahren: Die Entwicklung effektiver Architekturen und Fusionstechniken zur Kombination von Informationen aus mehreren Modalit?ten ist nach wie vor ein Bereich laufender Forschung. Die richtige Balance zwischen modalit?tsspezifischer Verarbeitung und modalit?tsübergreifender Interaktion zu finden, ist eine komplexe Aufgabe, die sorgf?ltige Planung und viel Experimentieren erfordert.
• Verfügbarkeit von getaggten Daten: Multimodale KI-Datens?tze ben?tigen h?ufig getaggte Daten, die mehrere Modalit?ten abdecken. Das Sammeln und Annotieren von Datens?tzen, die mehrere Modalit?ten abdecken, stellt eine Herausforderung dar, und die Pflege umfangreicher multimodaler Trainingsdatens?tze kann kostspielig sein.

Trotz dieser Herausforderungen haben multimodale KI-Systeme das Potenzial, benutzerfreundlicher als unimodale Systeme zu sein und den Nutzern ein differenzierteres Verst?ndnis komplexer Daten aus der realen Welt zu vermitteln.

Laufende Forschung und Fortschritte in Bereichen wie multimodale Darstellung, Fusionsverfahren und Verwaltung gro?er multimodaler Datens?tze tragen dazu bei, diese Herausforderungen zu bew?ltigen und die Grenzen der heutigen unimodalen KI-F?higkeiten zu erweitern.

Die Zukunft der multimodalen KI

Da Basismodelle mit gro?en multimodalen Datens?tzen in Zukunft kostengünstiger werden, erwarten Experten, dass es mehr innovative Anwendungen und Dienste geben wird, die die Leistungsf?higkeit der multimodalen Datenverarbeitung nutzen. Zu den Anwendungsf?llen z?hlen

• Autonome Fahrzeuge: Autonome Fahrzeuge werden in der Lage sein, Daten von verschiedenen Sensoren wie Kameras, Radar, GPS und LiDAR (Light Detection and Ranging) effizienter zu verarbeiten und bessere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
• Gesundheitswesen: Die Analyse von Patientendaten durch die Kombination medizinischer Bilder aus R?ntgen- oder Kernspintomographen mit klinischen Notizen und die Integration von Sensordaten aus tragbaren Ger?ten wie Smartwatches wird die Diagnose verbessern und eine individuellere Gesundheitsversorgung der Patienten erm?glichen.
• Videoverst?ndnis: Multimodale KI kann eingesetzt werden, um visuelle Informationen mit Audio, Text und anderen Modalit?ten zu kombinieren und so die Untertitelung, Zusammenfassung und Suche in Videos zu verbessern.
• Mensch-Computer-Interaktion: Multimodale KI wird in Szenarien der Mensch-Computer-Interaktion eingesetzt, um eine natürlichere und intuitivere Kommunikation zu erm?glichen. Dazu geh?ren Anwendungen wie Sprachassistenten, die gesprochene Befehle verstehen und darauf reagieren k?nnen, w?hrend sie gleichzeitig visuelle Hinweise aus der Umgebung verarbeiten.
• Inhaltsempfehlungen: Eine multimodale KI, die in der Lage ist, Daten über Nutzerpr?ferenzen und den Browserverlauf mit Text-, Bild- und Audiodaten zu kombinieren, wird in der Lage sein, genauere und relevantere Empfehlungen für Filme, Musik, Nachrichtenartikel und andere Medien zu geben.
• Social-Media-Analyse: Multimodale KI, die in der Lage ist, Social-Media-Daten, einschlie?lich Text, Bilder und Videos, mit Stimmungsanalysen zu integrieren, wird die Extraktion von Themen, die Moderation von Inhalten sowie die Erkennung und das Verst?ndnis von Trends auf Social-Media-Plattformen verbessern.
• Robotik: Multimodale künstliche Intelligenz wird eine entscheidende Rolle in der Robotik spielen, indem sie physische Roboter in die Lage versetzt, ihre Umgebung wahrzunehmen und mit ihr zu interagieren, wobei mehrere Modalit?ten genutzt werden, um eine natürlichere und robustere Mensch-Roboter-Interaktion zu erm?glichen.
• Intelligente Unterstützungstechnologien: Spracherkennungssysteme, die in der Lage sind, Audiodaten mit Text- und Bilddaten zu kombinieren, werden die Benutzererfahrung (UX) für sehbehinderte Menschen verbessern, ebenso wie gestenbasierte Steuerungssysteme.