هوش مصنوعی چندوجهی چیست؟

هوش مصنوعی چندوجهی چیست؟

هوش مصنوعی چندوجهی، هوش مصنوعی است که انواع یا حالت‌های مختلف داده را برای ایجاد تعیین‌های دقیق‌تر، نتیجه‌گیری دقیق‌تر یا پیش‌بینی دقیق‌تر در مورد مشکلات دنیای واقعی ترکیب می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی چندوجهی با ویدئو، صدا، گفتار، تصاویر، متن و طیف وسیعی از مجموعه‌های داده‌های عددی سنتی آموزش می‌دهند و از آن استفاده می‌کنند. مهم‌تر از همه، هوش مصنوعی چندوجهی به این معنی است که انواع داده‌های متعددی در پشت سر هم استفاده می‌شوند تا به هوش مصنوعی کمک کند محتوا را ایجاد کند و متن را بهتر تفسیر کند، چیزی که در هوش مصنوعی قبلی وجود نداشت.

هوش مصنوعی چندوجهی چه تفاوتی با سایر هوش مصنوعی دارد؟

در هسته خود، هوش مصنوعی چندوجهی از رویکرد هوش مصنوعی آشنا پیروی می کند که بر پایه مدل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بنا شده است.

مدل‌های هوش مصنوعی الگوریتم‌هایی هستند که نحوه یادگیری و تفسیر داده‌ها و همچنین نحوه فرمول‌بندی پاسخ‌ها بر اساس آن داده‌ها را تعریف می‌کنند. داده ها، پس از دریافت توسط مدل، هم آموزش می دهند و هم شبکه عصبی زیربنایی را ایجاد می کنند و یک خط پایه از پاسخ های مناسب را ایجاد می کنند. هوش مصنوعی خود نرم افزاری است که بر اساس مدل های یادگیری ماشینی زیربنایی ساخته می شود. برای مثال اپلیکیشن ChatGPT AI در حال حاضر بر اساس مدل GPT-4 ساخته شده است.

همانطور که داده های جدید دریافت می شود، هوش مصنوعی تصمیم می گیرد و پاسخ هایی را از آن داده ها برای کاربر ایجاد می کند. این خروجی – همراه با تأیید کاربر یا سایر پاداش‌ها – به مدل بازگردانده می‌شود تا به مدل کمک کند تا به اصلاح و بهبود ادامه دهد.

تفاوت اساسی بین هوش مصنوعی چندوجهی و هوش مصنوعی تک مدال سنتی در داده ها است. یک هوش مصنوعی مودال به طور کلی برای کار با یک منبع یا نوع داده طراحی شده است. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی مالی از داده‌های مالی کسب‌وکار، همراه با داده‌های گسترده‌تر بخش اقتصادی و صنعتی، برای انجام تحلیل‌ها، پیش‌بینی‌های مالی یا شناسایی مشکلات مالی بالقوه برای کسب‌وکار استفاده می‌کند. به این معنی که هوش مصنوعی واحد برای یک کار خاص طراحی شده است.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی چندوجهی داده‌ها را از منابع متعدد، از جمله ویدئو، تصاویر، گفتار، صدا و متن دریافت و پردازش می‌کند و به درک دقیق‌تر و دقیق‌تری از محیط یا موقعیت خاص اجازه می‌دهد. در انجام این کار، هوش مصنوعی چندوجهی ادراک انسان را بیشتر شبیه سازی می کند.

چه فناوری هایی با هوش مصنوعی چندوجهی مرتبط هستند؟

سیستم‌های هوش مصنوعی چندوجهی معمولاً از یک سری از سه جزء اصلی ساخته می‌شوند:

• ماژول ورودی مجموعه‌ای از شبکه‌های عصبی است که مسئول بلع و پردازش یا کدگذاری انواع مختلف داده‌ها مانند گفتار و بینایی هستند. هر نوع داده به طور کلی توسط شبکه عصبی جداگانه خود مدیریت می شود، بنابراین انتظار می رود شبکه های عصبی تک وجهی متعددی در هر ماژول ورودی هوش مصنوعی چندوجهی وجود داشته باشد.
• یک ماژول تلفیقی مسئول ترکیب، تراز و پردازش داده‌های مربوطه از هر روش – گفتار، متن، دید و غیره – در یک مجموعه داده منسجم است که از نقاط قوت هر نوع داده استفاده می‌کند. فیوژن با استفاده از انواع تکنیک های ریاضی و پردازش داده ها، مانند مدل های ترانسفورماتور و شبکه های کانولوشن گراف انجام می شود.
• یک ماژول خروجی مسئول ایجاد خروجی از هوش مصنوعی چندوجهی است، از جمله پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری یا توصیه سایر خروجی‌های عملی که سیستم یا اپراتور انسانی می‌توانند از آن استفاده کنند.

به طور معمول، یک سیستم هوش مصنوعی چندوجهی شامل انواع اجزا یا فناوری‌ها در پشته خود است، مانند موارد زیر:

• فناوری‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) قابلیت‌های تشخیص گفتار و گفتار به متن را همراه با خروجی گفتار یا قابلیت‌های متن به گفتار ارائه می‌کنند. در نهایت، فناوری‌های NLP انحرافات صوتی، مانند استرس یا طعنه را شناسایی می‌کنند و زمینه را به پردازش اضافه می‌کنند.
• فن‌آوری‌های بینایی رایانه‌ای برای ضبط تصویر و ویدیو، تشخیص و تشخیص اشیا، از جمله تشخیص انسان را روشن می‌کند و فعالیت‌هایی مانند دویدن یا پریدن را متمایز می‌کند.
• تجزیه و تحلیل متن به سیستم اجازه می دهد تا زبان نوشتاری و هدف را بخواند و درک کند.
• سیستم‌های یکپارچه‌سازی به هوش مصنوعی چندوجهی اجازه می‌دهند تا ورودی‌های داده را در انواع مختلف داده‌های خود تراز، ترکیب، اولویت‌بندی و فیلتر کند. این کلید هوش مصنوعی چندوجهی است زیرا یکپارچه سازی برای توسعه تصمیم گیری مبتنی بر زمینه و زمینه محوری است.
• منابع ذخیره سازی و محاسبه برای داده کاوی، پردازش و تولید نتیجه برای اطمینان از تعاملات و نتایج با کیفیت در زمان واقعی حیاتی هستند.

اینها چندین کاربرد برای پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند.

موارد استفاده برای هوش مصنوعی چندوجهی چیست؟

هوش مصنوعی چندوجهی طیف وسیعی از موارد استفاده را ارائه می دهد که آن را از هوش مصنوعی تک وجهی ارزشمندتر می کند. کاربردهای رایج هوش مصنوعی چندوجهی شامل موارد زیر است:

بینایی کامپیوتر

آینده بینایی کامپیوتر بسیار فراتر از شناسایی اشیاء است. ترکیب چندین نوع داده به هوش مصنوعی کمک می کند تا زمینه یک تصویر را شناسایی کند و تعیین های دقیق تری انجام دهد. به عنوان مثال، تصویر یک سگ همراه با صداهای سگ به احتمال زیاد منجر به شناسایی دقیق شی به عنوان سگ می شود. به عنوان یک احتمال دیگر، تشخیص چهره همراه با NLP ممکن است منجر به شناسایی بهتر یک فرد شود.

صنعت

هوش مصنوعی چندوجهی طیف وسیعی از کاربردهای محل کار را دارد. یک عمودی صنعتی از هوش مصنوعی چندوجهی برای نظارت و بهینه سازی فرآیندهای تولید، بهبود کیفیت محصول یا کاهش هزینه های نگهداری استفاده می کند. مراقبت های بهداشتی عمودی از هوش مصنوعی چندوجهی برای پردازش علائم حیاتی، داده های تشخیصی و سوابق بیمار برای بهبود درمان استفاده می کند. عمودی خودرو از هوش مصنوعی چندوجهی برای مشاهده علائم خستگی، مانند بستن چشم‌ها و خروج از خط، برای تعامل با راننده و ارائه توصیه‌هایی مانند استراحت یا تغییر راننده استفاده می‌کند.

پردازش زبان

هوش مصنوعی چندوجهی وظایف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات را انجام می دهد. به عنوان مثال، یک سیستم نشانه‌های استرس را در صدای کاربر شناسایی می‌کند و آن را با نشانه‌های خشم در حالت چهره کاربر ترکیب می‌کند تا پاسخ‌ها را به نیازهای کاربر تعدیل کند. به طور مشابه، ترکیب متن با صدای گفتار می تواند به هوش مصنوعی کمک کند تلفظ و گفتار در زبان های دیگر را بهبود بخشد.

رباتیک

هوش مصنوعی چندوجهی در توسعه رباتیک نقش اساسی دارد زیرا روبات‌ها باید با محیط‌های دنیای واقعی، با انسان‌ها و با طیف وسیعی از اشیاء مانند حیوانات خانگی، ماشین‌ها، ساختمان‌ها و نقاط دسترسی آنها و غیره تعامل داشته باشند. هوش مصنوعی چندوجهی از داده‌های دوربین‌ها، میکروفون‌ها، جی‌پی‌اس و سایر حسگرها برای ایجاد درک دقیق‌تر از محیط و تعامل موفق‌تر با آن استفاده می‌کند.

چالش های هوش مصنوعی چندوجهی

پتانسیل و وعده‌های هوش مصنوعی چندوجهی با چالش‌هایی، به‌ویژه کیفیت داده‌ها و تفسیر، برای توسعه‌دهندگان همراه است. چالش های رایج شامل موارد زیر است:

• حجم داده ها مجموعه داده‌های مورد نیاز برای راه‌اندازی یک هوش مصنوعی چندوجهی، که توسط تنوع بسیار زیاد داده‌های درگیر هدایت می‌شود، چالش‌های جدی برای کیفیت، ذخیره‌سازی و افزونگی داده‌ها ایجاد می‌کند. چنین حجم داده هایی برای ذخیره و پردازش پرهزینه هستند.
• تفاوت های ظریف یادگیری آموزش هوش مصنوعی برای تشخیص معانی مختلف از ورودی های یکسان می تواند مشکل ساز باشد. شخصی را در نظر بگیرید که می گوید “عالیه”. هوش مصنوعی این کلمه را می‌فهمد، اما «شگفت‌انگیز» می‌تواند نشان‌دهنده عدم تایید طعنه‌آمیز باشد. زمینه های دیگر، مانند انحرافات گفتاری یا نشانه های صورت، به تمایز و ایجاد پاسخ دقیق کمک می کند.
• تراز داده ها تراز کردن صحیح داده های معنی دار از انواع داده های متعدد – داده هایی که زمان و مکان یکسان را نشان می دهند – دشوار است.
• مجموعه داده های محدود همه داده ها کامل یا به راحتی در دسترس نیستند. یافتن داده های محدود، مانند مجموعه داده های عمومی، اغلب دشوار و پرهزینه است. بسیاری از مجموعه‌های داده شامل تجمیع قابل توجهی از منابع متعدد نیز هستند. در نتیجه، کامل بودن، یکپارچگی و سوگیری داده ها می تواند برای آموزش مدل هوش مصنوعی مشکل ساز باشد.
• داده های از دست رفته هوش مصنوعی چندوجهی به داده های چندین منبع بستگی دارد. با این حال، یک منبع داده از دست رفته می تواند منجر به اختلال در عملکرد هوش مصنوعی یا تفسیر نادرست شود. به عنوان مثال، اگر ورودی صدا بد کار کند و صدا را ارائه ندهد، یا صدایی مانند صدای ناله یا نویزهای ساکن را ارائه دهد، تشخیص و پاسخ هوش مصنوعی به چنین داده های از دست رفته ناشناخته است.
• پیچیدگی تصمیم گیری درک و تفسیر شبکه‌های عصبی که از طریق آموزش توسعه می‌یابند دشوار است و تشخیص اینکه هوش مصنوعی دقیقاً چگونه داده‌ها را ارزیابی می‌کند و تصمیم‌گیری می‌کند را دشوار می‌کند. با این حال، این بینش برای رفع اشکالات و حذف داده ها و سوگیری تصمیم گیری حیاتی است. در عین حال، حتی مدل‌هایی که به طور گسترده آموزش دیده‌اند، از یک مجموعه داده محدود استفاده می‌کنند، و دشوار است که بدانیم داده‌های ناشناخته، ناشناخته یا غیرقابل مشاهده می‌توانند بر هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری آن تأثیر بگذارند. این می تواند هوش مصنوعی چندوجهی را غیرقابل اعتماد یا غیرقابل پیش بینی کند و در نتیجه نتایج نامطلوبی برای کاربران هوش مصنوعی به همراه داشته باشد.