Tracciare l'evoluzione di un'idea rivoluzionaria: GPT-4 e AI multimodale

Cos'è l'IA multimodale? È una domanda che sentiamo spesso in questi giorni, vero? Sia durante le pause pranzo, nei gruppi di chat in ufficio o mentre si chiacchiera con gli amici la sera, sembra che tutti siano in fermento parlando di GPT-4.

Il recente rilascio di GPT-4 ha scatenato una raffica di entusiasmo e speculazione all'interno della comunità AI e oltre. Come ultima aggiunta all'impressionante linea di modelli di linguaggio AI di OpenAI, GPT-4 vanta una gamma di funzionalità avanzate, in particolare nel regno dell'IA multimodale.

Con la capacità di elaborare e integrare input da più modalità, come testo, immagini e suoni, GPT-4 rappresenta una svolta significativa nel campo dell'IA e ha generato un notevole interesse e attenzione da parte di ricercatori, sviluppatori e appassionati.

Dal rilascio di GPT-4, tutti discutono sulle possibilità offerte dall'IA multimodale. Facciamo luce su questo argomento tornando prima a 6 mesi prima.

6 mesi prima: discussione sull'IA multimodale

In un'intervista podcast intitolata "AI per la prossima era”, Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha condiviso le sue opinioni sugli imminenti progressi nella tecnologia AI. Uno dei punti salienti della conversazione è stata la rivelazione di Altman che un modello multimodale è all'orizzonte.

Il termine "multimodale" si riferisce alla capacità di un'intelligenza artificiale di funzionare in più modalità, inclusi testo, immagini e suoni.

Le interazioni di OpenAI con gli esseri umani erano limitate agli input di testo, tramite Dall-E o ChatGPT. Tuttavia, un'intelligenza artificiale multimodale sarebbe in grado di interagire attraverso la parola, consentendole di ascoltare comandi, fornire informazioni e persino eseguire compiti. Con il rilascio di GPT-4, questo potrebbe cambiare per sempre.

Penso che avremo modelli multimodali non molto più a lungo, e questo aprirà nuove cose. Penso che le persone stiano facendo un lavoro straordinario con agenti che possono usare i computer per fare cose per te, usare programmi e questa idea di un'interfaccia linguistica in cui dici un linguaggio naturale - quello che vuoi in questo tipo di dialogo avanti e indietro. Puoi iterarlo e perfezionarlo e il computer lo fa per te. Ne vedi alcuni con DALL-E e CoPilot in modi molto precoci.

- Altmann

Sebbene Altman non abbia confermato esplicitamente che GPT-4 sarebbe stato multimodale in quel momento, ha suggerito che tale tecnologia è all'orizzonte e arriverà nel prossimo futuro. Un aspetto intrigante della sua visione dell'IA multimodale è il suo potenziale per creare nuovi modelli di business che al momento non sono realizzabili.

Altman ha tracciato un parallelo con la piattaforma mobile, che ha creato innumerevoli opportunità per nuove iniziative e posti di lavoro. Allo stesso modo, una piattaforma IA multimodale potrebbe sbloccare una serie di possibilità innovative e trasformare il modo in cui viviamo e lavoriamo. È una prospettiva entusiasmante che sottolinea il potere di trasformazione dell'IA e la sua capacità di rimodellare il nostro mondo in modi che possiamo solo immaginare.

...Penso che questa sarà una tendenza enorme, e aziende molto grandi verranno costruite con questa come interfaccia, e più in generale [penso] che questi modelli molto potenti saranno una delle vere nuove piattaforme tecnologiche, che abbiamo non avevo davvero dal cellulare. E subito dopo c'è sempre un'esplosione di nuove aziende, quindi sarà fantastico. Penso che riusciremo a far funzionare dei veri modelli multimodali. E quindi non solo testo e immagini, ma ogni modalità che hai in un modello è in grado di muoversi facilmente tra le cose.

- Altmann

Un'intelligenza artificiale veramente autoapprendente

Un'area che riceve relativamente poca attenzione nel regno della ricerca sull'IA è la ricerca per creare un'IA che apprende da sé. Mentre i modelli attuali sono in grado di comprendere spontaneamente, o "emergere", dove nuove abilità derivano da un aumento dei dati di addestramento, un'IA veramente autoapprendente rappresenterebbe un grande balzo in avanti.

Altman di OpenAI ha parlato di un'intelligenza artificiale che può apprendere e aggiornare le proprie capacità da sola, piuttosto che dipendere dalla dimensione dei suoi dati di addestramento. Questo tipo di intelligenza artificiale trascenderebbe il tradizionale paradigma della versione del software, in cui le aziende rilasciano aggiornamenti incrementali, crescendo e migliorando invece in modo autonomo.

Sebbene Altman non abbia suggerito che GPT-4 possiederà questa capacità, ha suggerito che è qualcosa su cui OpenAI sta lavorando ed è interamente nel regno delle possibilità. L'idea di un'IA che apprende da sé è intrigante e potrebbe avere implicazioni di vasta portata per il futuro dell'IA e del nostro mondo.

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Visual ChatGPT porta la generazione di immagini AI nel popolare chatbot

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Torniamo al presente: viene rilasciato GPT-4

La tanto attesa versione di GPT-4 è ora disponibile per alcuni abbonati Plus, con un nuovo modello di linguaggio multimodale che accetta testo, voce, immagini e video come input e fornisce risposte basate su testo.

OpenAI ha pubblicizzato GPT-4 come una pietra miliare significativa nei suoi sforzi per aumentare il deep learning, osservando che sebbene possa non superare gli umani in molti scenari del mondo reale, offre prestazioni a livello umano su vari benchmark professionali e accademici.

La popolarità di ChatGPT, che utilizza la tecnologia AI GPT-3 per generare risposte simili a quelle umane alle query di ricerca basate sui dati raccolti da Internet, è aumentata dal suo debutto il 30 novembre.

Il lancio di ChatGPT, un chatbot conversazionale, ha scatenato una corsa agli armamenti di intelligenza artificiale tra Microsoft e Google, entrambi mirano a integrare le tecnologie di intelligenza artificiale generativa per la creazione di contenuti nei loro prodotti di ricerca su Internet e produttività per l'ufficio. Il rilascio di GPT-4 e la competizione in corso tra i giganti della tecnologia evidenziano la crescente importanza dell'intelligenza artificiale e il suo potenziale per trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

Per comprendere meglio l'argomento, ti invitiamo ad approfondire una discussione più approfondita e tecnica sull'IA multimodale.

Cos'è l'IA multimodale?

L'intelligenza artificiale multimodale è un tipo di intelligenza artificiale che ha la capacità di elaborare e comprendere input da diverse modalità o modalità, inclusi testo, parlato, immagini e video. Ciò significa che può riconoscere e interpretare varie forme di dati, non solo un tipo, il che lo rende più versatile e adattabile a diverse situazioni. In sostanza, l'IA multimodale può "vedere", "sentire" e "capire" come un essere umano, permettendogli di interagire con il mondo in modo più naturale e intuitivo.

Applicazioni dell'IA multimodale

Le capacità dell'IA multimodale sono vaste e ad ampio raggio. Ecco alcuni esempi di ciò che l'IA multimodale può fare:

• Riconoscimento vocale: L'intelligenza artificiale multimodale è in grado di comprendere e trascrivere il linguaggio parlato, consentendole di interagire con gli utenti tramite comandi vocali ed elaborazione del linguaggio naturale.
• Riconoscimento immagini e video: L'intelligenza artificiale multimodale può analizzare e interpretare dati visivi, come immagini e video, per identificare oggetti, persone e attività.
• Analisi testuale: L'intelligenza artificiale multimodale è in grado di elaborare e comprendere il testo scritto, inclusa l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi del sentiment e la traduzione linguistica.
• Integrazione multimodale: L'intelligenza artificiale multimodale può combinare input da diverse modalità per formare una comprensione più completa di una situazione. Ad esempio, può utilizzare segnali visivi e audio per riconoscere le emozioni di una persona.

Come funziona l'IA multimodale?

Le reti neurali multimodali sono tipicamente composte da diverse reti neurali unimodali, con un modello audiovisivo che è un esempio di due di tali reti: una per i dati visivi e una per i dati audio. Queste singole reti elaborano i rispettivi input separatamente, in un processo noto come codifica.

Una volta completata la codifica unimodale, le informazioni estratte da ciascun modello devono essere combinate. A tale scopo sono state proposte varie tecniche di fusione, che vanno dalla concatenazione di base all'uso di meccanismi di attenzione. La fusione multimodale dei dati è un fattore critico per il successo di questi modelli.

Dopo la fusione, la fase finale prevede una rete di "decisione" che accetta le informazioni codificate e fuse ed è addestrata sul compito specifico.

In sostanza, le architetture multimodali sono costituite da tre componenti essenziali: codificatori unimodali per ciascuna modalità di input, una rete di fusione che combina le caratteristiche delle diverse modalità e un classificatore che effettua previsioni basate sui dati fusi.

Confronto con gli attuali modelli di intelligenza artificiale

Rispetto ai tradizionali modelli di intelligenza artificiale che possono gestire solo un tipo di dati alla volta, l'IA multimodale presenta diversi vantaggi, tra cui:

• Versatilità: L'IA multimodale può gestire più tipi di dati, rendendoli più adattabili a diverse situazioni e casi d'uso.
• Interazione naturale: Integrando più modalità, l'IA multimodale può interagire con gli utenti in un modo più naturale e intuitivo, simile a come comunicano gli esseri umani.
• Precisione migliorata: Combinando input da diverse modalità, l'IA multimodale può migliorare l'accuratezza delle sue previsioni e classificazioni.

Ecco una tabella riassuntiva che confronta diversi modelli di intelligenza artificiale:

Modello AI	Tipo di dati	Applicazioni
IA basata sul testo	Testo	Elaborazione del linguaggio naturale, chatbot, analisi del sentiment
IA basata su immagini	Immagini	Rilevamento di oggetti, classificazione delle immagini, riconoscimento facciale
IA basata sul parlato	audio	Assistenti vocali, riconoscimento vocale, trascrizione
IA multimodale	Testo, Immagini, Audio, Video	Interazione naturale, comprensione contestuale, maggiore precisione

Perché l'IA multimodale è importante?

L'intelligenza artificiale multimodale è importante perché ha il potenziale per trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e le macchine. Consentendo interazioni più naturali e intuitive attraverso più modalità, l'IA multimodale può creare esperienze utente più fluide e personalizzate. Questo può essere particolarmente vantaggioso in aree come:

• Assistenza sanitaria: L'intelligenza artificiale multimodale può aiutare medici e pazienti a comunicare in modo più efficace, soprattutto per coloro che hanno mobilità ridotta o non sono madrelingua di una lingua.
• Educazione: L'intelligenza artificiale multimodale può migliorare i risultati dell'apprendimento fornendo istruzioni più personalizzate e interattive che si adattano alle esigenze individuali e allo stile di apprendimento di uno studente.
• Intrattenimento: L'intelligenza artificiale multimodale può creare esperienze più coinvolgenti e coinvolgenti in videogiochi, film e altre forme di media.

Vantaggi dell'IA multimodale

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'IA multimodale:

• Comprensione contestuale: combinando input da più modalità, l'IA multimodale può ottenere una comprensione più completa di una situazione, compreso il contesto e il significato dietro i dati.
• Interazione naturale: Consentendo interazioni più naturali e intuitive attraverso più modalità, l'IA multimodale può creare esperienze utente più fluide e personalizzate.
• Precisione migliorata: Integrando più fonti di dati, l'IA multimodale può migliorare l'accuratezza delle sue previsioni e classificazioni.

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Creazione di un'intelligenza artificiale 101

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Potenziale per la creazione di nuovi modelli di business

L'intelligenza artificiale multimodale ha anche il potenziale per creare nuovi modelli di business e flussi di entrate. Ecco alcuni esempi:

• Assistenti vocali: L'intelligenza artificiale multimodale può abilitare assistenti vocali più sofisticati e personalizzati in grado di interagire con gli utenti tramite messaggi vocali, testo e display visivi.
• Case intelligenti: L'intelligenza artificiale multimodale può creare case più intelligenti e reattive in grado di comprendere e adattarsi alle preferenze e ai comportamenti di un utente.
• Assistenti virtuali allo shopping: L'intelligenza artificiale multimodale può aiutare i clienti a navigare e personalizzare la loro esperienza di acquisto attraverso interazioni vocali e visive.

Il futuro della tecnologia AI

Il futuro della tecnologia IA è entusiasmante, con i ricercatori che esplorano nuovi modi per creare modelli IA più avanzati e sofisticati. Ecco alcune aree chiave di interesse:

• IA ad autoapprendimento: I ricercatori di intelligenza artificiale mirano a creare un'IA in grado di apprendere e migliorare da sola, senza la necessità dell'intervento umano. Ciò potrebbe portare a modelli di intelligenza artificiale più adattabili e resilienti in grado di gestire un'ampia gamma di attività e situazioni.
• IA multimodale: Come discusso in precedenza, l'IA multimodale ha il potenziale per trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e le macchine. Gli esperti di intelligenza artificiale stanno lavorando alla creazione di modelli di intelligenza artificiale multimodali più sofisticati e versatili in grado di comprendere ed elaborare gli input da più modalità.
• Etica e governance: Man mano che l'IA diventa più potente e onnipresente, è essenziale garantire che venga utilizzata in modo etico e responsabile. I ricercatori di intelligenza artificiale stanno esplorando modi per creare sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti e responsabili che siano in linea con i valori e le priorità umane.

In che modo i ricercatori di intelligenza artificiale mirano a creare un'IA in grado di apprendere da sola?

I ricercatori di intelligenza artificiale stanno esplorando diversi approcci per creare un'IA in grado di apprendere da sola. Un'area di ricerca promettente è chiamata apprendimento per rinforzo, che prevede l'insegnamento a un modello di intelligenza artificiale per prendere decisioni e intraprendere azioni basate sul feedback dall'ambiente. Un altro approccio è chiamato apprendimento non supervisionato, che prevede l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale su dati non strutturati e la possibilità che trovi modelli e relazioni da solo. Combinando questi e altri approcci, i ricercatori di intelligenza artificiale sperano di creare modelli di intelligenza artificiale più avanzati e autonomi in grado di migliorare e adattarsi nel tempo.

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Tutto sull'intelligenza autonoma: una panoramica completa

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Potenziale per modelli di intelligenza artificiale migliorati

I modelli di intelligenza artificiale migliorati hanno il potenziale per trasformare il modo in cui viviamo e lavoriamo. Ecco alcuni potenziali vantaggi dei modelli di intelligenza artificiale migliorati:

• Precisione migliorata: man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventano più sofisticati e avanzati, possono migliorare la loro precisione e ridurre gli errori in aree quali diagnosi mediche, previsioni finanziarie e valutazione del rischio.
• Esperienze più personalizzate: i modelli di intelligenza artificiale avanzati possono personalizzare le esperienze degli utenti comprendendo le preferenze e i comportamenti individuali. Ad esempio, un servizio di streaming musicale può consigliare brani in base alla cronologia di ascolto e all'umore di un utente.
• Automazione di attività noiose: l'intelligenza artificiale può automatizzare attività noiose e ripetitive, liberando tempo affinché gli esseri umani possano concentrarsi su attività più creative e di alto livello.

GPT-4 e IA multimodale

Dopo molte anticipazioni e speculazioni, OpenAI ha finalmente rivelato l'ultima aggiunta alla sua impressionante linea di modelli di linguaggio AI. Soprannominato GPT-4, il sistema promette di fornire progressi rivoluzionari nell'IA multimodale, sebbene con una gamma più limitata di modalità di input rispetto a quanto previsto da alcuni.

Annuncio di GPT-4, un grande modello multimodale, con i nostri migliori risultati in termini di capacità e allineamento: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) 14 Marzo 2023

Secondo OpenAI, il modello può elaborare input sia testuali che visivi, fornendo output basati su testo che dimostrano un sofisticato livello di comprensione. Con la sua capacità di interpretare e integrare simultaneamente più modalità di input, GPT-4 segna una pietra miliare significativa nello sviluppo di modelli di linguaggio AI che hanno acquisito slancio per diversi anni prima di catturare l'attenzione mainstream negli ultimi mesi.

I rivoluzionari modelli GPT di OpenAI hanno catturato l'immaginazione della comunità AI sin dalla pubblicazione del documento di ricerca originale nel 2018. Dopo l'annuncio di GPT-2 nel 2019 e GPT-3 nel 2020, questi modelli sono stati addestrati su vasti set di dati di testo, principalmente provenienti da Internet, che viene quindi analizzato per modelli statistici. Questo approccio semplice ma altamente efficace consente ai modelli di generare e riassumere la scrittura, nonché di eseguire una serie di attività basate su testo come la traduzione e la generazione di codice.

Nonostante le preoccupazioni per il potenziale uso improprio dei modelli GPT, OpenAI ha finalmente lanciato il suo chatbot ChatGPT basato su GPT-3.5 alla fine del 2022, rendendo la tecnologia accessibile a un pubblico più ampio. Questa mossa ha innescato un'ondata di entusiasmo e attesa nel settore tecnologico, con altri importanti attori come Microsoft e Google che hanno rapidamente seguito l'esempio con i propri chatbot AI, incluso Bing come parte del motore di ricerca Bing. Il lancio di questi chatbot dimostra la crescente importanza dei modelli GPT nel plasmare il futuro dell'IA e il loro potenziale per trasformare il modo in cui comunichiamo e interagiamo con la tecnologia.

Come previsto, la crescente accessibilità dei modelli linguistici dell'IA ha presentato una serie di problemi e sfide per vari settori. Ad esempio, il sistema educativo ha faticato a far fronte all'emergere di software in grado di generare saggi universitari di alta qualità. Allo stesso modo, piattaforme online come Stack Overflow e Clarkesworld sono state costrette a interrompere gli invii a causa di un afflusso travolgente di contenuti generati dall'intelligenza artificiale. Anche le prime applicazioni degli strumenti di scrittura AI nel giornalismo hanno incontrato difficoltà.

Nonostante queste sfide, alcuni esperti sostengono che gli impatti negativi sono stati in qualche modo meno gravi di quanto inizialmente previsto. Come con qualsiasi nuova tecnologia, l'introduzione di modelli di linguaggio IA ha richiesto un'attenta considerazione e adattamento per garantire che i vantaggi della tecnologia siano massimizzati riducendo al minimo gli effetti negativi.

Secondo OpenAI, GPT-4 aveva seguito sei mesi di formazione sulla sicurezza e, nei test interni, aveva "l'82% in meno di probabilità di rispondere alle richieste di contenuti non consentiti e il 40% in più di probabilità di produrre risposte fattuali rispetto a GPT-3.5. "

Linea di fondo

Tornando al nostro argomento iniziale: cos'è l'IA multimodale? Solo sei mesi fa, il concetto di IA multimodale era ancora in gran parte confinato nel regno della speculazione teorica e della ricerca. Tuttavia, con il recente rilascio di GPT-4, stiamo assistendo a un importante cambiamento nello sviluppo e nell'adozione di questa tecnologia. Le capacità di GPT-4, in particolare nella sua capacità di elaborare e integrare input da più modalità, hanno aperto un intero nuovo mondo di possibilità e opportunità per il campo dell'IA e oltre.

Assisteremo a una rapida espansione delle applicazioni IA multimodali in un'ampia gamma di industrie e settori. Dall'assistenza sanitaria e dall'istruzione all'intrattenimento e ai giochi, la capacità dei modelli di intelligenza artificiale di comprendere e rispondere agli input provenienti da più modalità sta trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e le macchine. Questa tecnologia ci consente di comunicare e collaborare con le macchine in modo più naturale e intuitivo, con implicazioni significative per il futuro del lavoro e della produttività.

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• Fonte: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/