Kontakt z nami

Artificial Intelligence

Powstanie multimodalnych interaktywnych agentów AI: odkrywanie Astry Google i ChatGPT-4o OpenAI

mm
Zaktualizowano on

Rozwój OpenAI CzatGPT-4o i Astry Google’a wyznacza nowy etap w dziedzinie interaktywnych agentów AI: rozwój multimodalnych interaktywnych agentów AI. Ta podróż zaczęła się od Siri i Alexa, które wprowadziło sztuczną inteligencję aktywowaną głosem do głównego nurtu zastosowań i zmieniło naszą interakcję z technologią za pomocą poleceń głosowych. Pomimo swojego wpływu, ci pierwsi agenci ograniczali się do prostych zadań i borykali się ze złożonymi zapytaniami oraz zrozumieniem kontekstu. Powstanie ChatGPT oznaczało znaczącą ewolucję tej dziedziny. Umożliwia agentowi AI angażowanie się w interakcje w języku naturalnym, odpowiadanie na pytania, tworzenie e-maili i analizowanie dokumentów. Jednak agenci ci ograniczali się do przetwarzania danych tekstowych. Jednak ludzie w naturalny sposób komunikują się za pomocą wielu modalności, takich jak mowa, gesty i wskazówki wizualne, dzięki czemu interakcja multimodalna jest bardziej intuicyjna i skuteczna. Osiągnięcie podobnych możliwości w sztucznej inteligencji od dawna było celem mającym na celu stworzenie płynnych interakcji człowiek-maszyna. Rozwój ChatGPT-4o i Astra stanowi znaczący krok w kierunku tego celu. W tym artykule zbadano znaczenie tych osiągnięć i ich przyszłe konsekwencje.

Zrozumienie multimodalnej interaktywnej sztucznej inteligencji

Multimodalna interaktywna sztuczna inteligencja odnosi się do systemu, który może przetwarzać i integrować informacje pochodzące z różnych modalności, w tym tekst, obrazy, dźwięk i wideo, w celu usprawnienia interakcji. W przeciwieństwie do istniejących tekstowych asystentów AI, takich jak ChatGPT, multimodalna sztuczna inteligencja może zrozumieć i generować bardziej szczegółowe i kontekstowo dopasowane odpowiedzi. Możliwość ta ma kluczowe znaczenie dla opracowania bardziej ludzkich i wszechstronnych systemów sztucznej inteligencji, które mogą bezproblemowo wchodzić w interakcję z użytkownikami za pośrednictwem różnych mediów.

W praktyce multimodalna sztuczna inteligencja potrafi przetwarzać język mówiony, interpretować sygnały wizualne, takie jak obrazy lub filmy, i odpowiednio reagować za pomocą tekstu, mowy, a nawet efektów wizualnych. Na przykład agent AI posiadający te możliwości może zrozumieć pytanie mówione, przeanalizować towarzyszący mu obraz pod kątem kontekstu i udzielić szczegółowej odpowiedzi zarówno za pomocą mowy, jak i tekstu. Ta wieloaspektowa interakcja sprawia, że ​​systemy sztucznej inteligencji są bardziej elastyczne i wydajne w zastosowaniach w świecie rzeczywistym, gdzie komunikacja często wiąże się z połączeniem różnych rodzajów informacji.

Znaczenie multimodalnej sztucznej inteligencji polega na jej zdolności do tworzenia bardziej angażujących i skutecznych doświadczeń użytkownika. Integrując różne formy danych wejściowych i wyjściowych, systemy te mogą lepiej zrozumieć intencje użytkownika, dostarczać dokładniejszych i trafniejszych informacji, obsługiwać zróżnicowane dane wejściowe i wchodzić w interakcję w sposób, który wydaje się bardziej naturalny i intuicyjny dla człowieka.

Powstanie multimodalnych interaktywnych asystentów AI

Zagłębmy się w szczegóły ChatGPT-4o i Astra, dwóch wiodących, przełomowych technologii w nowej erze multimodalnych interaktywnych agentów AI.

CzatGPT-4o

GPT-4o („o” od „omni”) to multimodalny interaktywny system sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI. W przeciwieństwie do swojego poprzednika, ChatGPT, który jest interaktywnym systemem sztucznej inteligencji obsługującym wyłącznie tekst, GPT-4o akceptuje i generuje kombinacje tekstu, dźwięku, obrazów i wideo. W przeciwieństwie do ChatGPT, który opiera się na oddzielnych modelach do obsługi różnych modalności – co skutkuje utratą informacji kontekstowych, takich jak ton, wielu głośników i szumy tła – GPT-4o przetwarza wszystkie te modalności przy użyciu jednego modelu. To ujednolicone podejście pozwala GPT-4o zachować bogactwo informacji wejściowych i generować bardziej spójne i świadome kontekstowo odpowiedzi.

GPT-4o naśladuje ludzkie reakcje werbalne, umożliwiając interakcje w czasie rzeczywistym, różnorodne generowanie głosu i natychmiastowe tłumaczenie. Przetwarza sygnały audio w zaledwie 232 milisekundy, przy średnim czasie reakcji wynoszącym 320 milisekund – porównywalnym do czasu rozmowy międzyludzkiej. Co więcej, GPT-4o zawiera funkcje wizyjne, umożliwiające analizowanie i omawianie treści wizualnych, takich jak obrazy i filmy udostępniane przez użytkowników, rozszerzając jego funkcjonalność poza komunikację tekstową.

Astra

Astra to multimodalny agent sztucznej inteligencji opracowany przez Google DeepMind w celu stworzenia uniwersalnej sztucznej inteligencji, która może pomagać ludziom nie tylko w prostym wyszukiwaniu informacji. Astra wykorzystuje różne typy danych wejściowych, aby płynnie wchodzić w interakcję ze światem fizycznym, zapewniając bardziej intuicyjne i naturalne wrażenia użytkownika. Niezależnie od tego, czy wpisujesz zapytanie, wypowiadasz polecenie, pokazujesz zdjęcie czy wykonujesz gest, Astra może zrozumieć i skutecznie odpowiedzieć.

Astra bazuje na swojej poprzedniczce, Gemini, duży model multimodalny zaprojektowany do pracy z tekstem, obrazami, dźwiękiem, wideo i kodem. Model Gemini, znany ze swojej dwurdzeniowej konstrukcji, łączy w sobie dwie odrębne, ale uzupełniające się architektury sieci neuronowych. Dzięki temu model może wykorzystać mocne strony każdej architektury, co skutkuje doskonałą wydajnością i wszechstronnością.

Astra korzysta z zaawansowanej wersji Gemini, trenowanej z jeszcze większą ilością danych. To uaktualnienie zwiększa jego zdolność do obsługi obszernych dokumentów i filmów oraz prowadzenia dłuższych, bardziej złożonych rozmów. W rezultacie powstał potężny asystent AI, który może zapewniać bogate, świadome kontekstowo interakcje na różnych nośnikach.

Potencjał multimodalnej interaktywnej sztucznej inteligencji

W tym artykule badamy niektóre przyszłe trendy, jakie mają wywołać ci multimodalni interaktywni agenci sztucznej inteligencji.

Ulepszona dostępność

Multimodalna interaktywna sztuczna inteligencja może poprawić dostępność dla osób niepełnosprawnych, zapewniając alternatywne sposoby interakcji z technologią. Polecenia głosowe mogą pomóc osobom niedowidzącym, a rozpoznawanie obrazu może pomóc osobom niedosłyszącym. Te systemy sztucznej inteligencji mogą sprawić, że technologia stanie się bardziej włączająca i przyjazna dla użytkownika.

Ulepszone podejmowanie decyzji

Integrując i analizując dane z wielu źródeł, multimodalna interaktywna sztuczna inteligencja może zapewnić dokładniejsze i wszechstronne informacje. Może to usprawnić proces podejmowania decyzji w różnych dziedzinach, od biznesu po opiekę zdrowotną. Na przykład w służbie zdrowia sztuczna inteligencja może łączyć dokumentację pacjentów, obrazy medyczne i dane w czasie rzeczywistym, aby wspierać bardziej świadome decyzje kliniczne.

Innowacyjne zastosowania

Wszechstronność multimodalnej sztucznej inteligencji otwiera nowe możliwości dla innowacyjnych zastosowań:

  • Wirtualna rzeczywistość: Multimodalna interaktywna sztuczna inteligencja może tworzyć bardziej wciągające doświadczenia, rozumiejąc i reagując na wiele rodzajów danych wejściowych użytkownika.
  • Zaawansowana robotyka: Zdolność sztucznej inteligencji do przetwarzania informacji wizualnych, dźwiękowych i tekstowych umożliwia robotom wykonywanie złożonych zadań z większą autonomią.
  • Systemy inteligentnego domu: Multimodalna interaktywna sztuczna inteligencja może tworzyć bardziej inteligentne i responsywne środowiska życia, rozumiejąc różnorodne dane wejściowe i reagując na nie.
  • Wykształcenie: W placówkach edukacyjnych systemy te mogą zmienić sposób uczenia się, zapewniając spersonalizowane i interaktywne treści.
  • Opieka zdrowotna: Multimodalna sztuczna inteligencja może poprawić opiekę nad pacjentem poprzez integrację różnych typów danych, pomagając pracownikom służby zdrowia w przeprowadzaniu kompleksowych analiz, identyfikowaniu wzorców oraz sugerowaniu potencjalnych diagnoz i terapii.

Wyzwania multimodalnej interaktywnej sztucznej inteligencji

Pomimo niedawnego postępu w multimodalnej interaktywnej sztucznej inteligencji, kilka wyzwań nadal utrudnia wykorzystanie jej pełnego potencjału. Wyzwania te obejmują:

Integracja wielu modalności

Jednym z głównych wyzwań jest zintegrowanie różnych modalności – tekstu, obrazów, dźwięku i wideo – w spójny system. Sztuczna inteligencja musi interpretować i synchronizować różnorodne dane wejściowe, aby zapewnić kontekstowo dokładne odpowiedzi, co wymaga wyrafinowanych algorytmów i znacznej mocy obliczeniowej.

Kontekstowe zrozumienie i spójność

Kolejną istotną przeszkodą jest utrzymanie zrozumienia kontekstowego w różnych modalnościach. Sztuczna inteligencja musi przechowywać i korelować informacje kontekstowe, takie jak ton i dźwięki tła, aby zapewnić spójne i uwzględniające kontekst reakcje. Kluczowe znaczenie ma opracowanie architektur sieci neuronowych zdolnych do obsługi tych złożonych interakcji.

Implikacje etyczne i społeczne

Wdrożenie tych systemów sztucznej inteligencji rodzi pytania etyczne i społeczne. Rozwiązanie problemów związanych z uprzedzeniami, przejrzystością i odpowiedzialnością jest niezbędne do budowania zaufania i zapewnienia zgodności technologii z wartościami społecznymi.

Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa

Budowa tych systemów wiąże się z obsługą wrażliwych danych, co budzi obawy związane z prywatnością i bezpieczeństwem. Niezbędna jest ochrona danych użytkowników i przestrzeganie przepisów dotyczących prywatności. Systemy multimodalne rozszerzają potencjalną powierzchnię ataku, wymagając solidnych środków bezpieczeństwa i ostrożnych praktyk w zakresie przetwarzania danych.

Bottom Line

Rozwój ChatGPT-4o firmy OpenAI i Astry firmy Google oznacza znaczący postęp w sztucznej inteligencji, wprowadzając nową erę multimodalnych interaktywnych agentów AI. Systemy te mają na celu tworzenie bardziej naturalnych i skutecznych interakcji człowiek-maszyna poprzez integrację wielu modalności. Pozostają jednak wyzwania, takie jak integracja tych modalności, utrzymanie spójności kontekstowej, obsługa dużych wymagań dotyczących danych oraz uwzględnianie kwestii związanych z prywatnością, bezpieczeństwem i etyką. Pokonanie tych przeszkód jest niezbędne, aby w pełni wykorzystać potencjał multimodalnej sztucznej inteligencji w takich dziedzinach, jak edukacja, opieka zdrowotna i nie tylko.

Dr Tehseen Zia jest profesorem nadzwyczajnym na Uniwersytecie COMSATS w Islamabadzie oraz posiada tytuł doktora w dziedzinie sztucznej inteligencji uzyskany na Politechnice Wiedeńskiej w Austrii. Specjalizuje się w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym, nauce danych i wizji komputerowej, wniósł znaczący wkład w postaci publikacji w renomowanych czasopismach naukowych. Dr Tehseen kierował także różnymi projektami przemysłowymi jako główny badacz i pełnił funkcję konsultanta ds. sztucznej inteligencji.