מעקב אחר התפתחותו של רעיון מהפכני: GPT-4 ובינה מלאכותית מולטי-מודאלית

מהו AI מולטי-מודאלי? זו שאלה שאנו שומעים לעתים קרובות בימינו, לא? בין אם בהפסקות צהריים, בקבוצות צ'אט במשרד, או בזמן צ'אט עם חברים בערב, נראה שכולם סוערים מדברים על GPT-4.

השחרור האחרון של GPT-4 עורר גל של התרגשות וספקולציות בקהילת הבינה המלאכותית ומחוצה לה. כתוספת האחרונה לקו המרשים של דגמי שפות בינה מלאכותית של OpenAI, GPT-4 מתגאה במגוון של יכולות מתקדמות, במיוחד בתחום הבינה המלאכותית הרב-מודאלית.

עם היכולת לעבד ולשלב תשומות ממגוון אופנים, כגון טקסט, תמונות וצלילים, GPT-4 מייצג פריצת דרך משמעותית בתחום ה-AI ויצר עניין ותשומת לב ניכרים מצד חוקרים, מפתחים וחובבים כאחד.

מאז השחרור של GPT-4, כולם דנים על האפשרויות שמציעות AI מולטי-מודאלי. בואו נשפוך קצת אור על הנושא הזה על ידי חזרה ל-6 חודשים קודם לכן.

6 חודשים קודם לכן: דיון בבינה מלאכותית מולטי-מודאלית

בראיון לפודקאסט שכותרתו "AI לעידן הבא", מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, שיתף את התובנות שלו לגבי ההתקדמות הקרובה בטכנולוגיית AI. אחד משיאי השיחה היה הגילוי של אלטמן כי מודל מולטי-מודאלי נמצא באופק.

המונח "מולטימודאלי" מתייחס ליכולת של AI לתפקד במספר מצבים, כולל טקסט, תמונות וצלילים.

האינטראקציות של OpenAI עם בני אדם הוגבלו לקלט טקסט, בין אם זה דרך Dall-E או ChatGPT. עם זאת, AI מולטי-מודאלי יוכל ליצור אינטראקציה באמצעות דיבור, ולאפשר לו להאזין לפקודות, לספק מידע ואפילו לבצע משימות. עם שחרורו של GPT-4, זה עשוי להשתנות לתמיד.

אני חושב שנקבל מודלים מולטי-מודאליים תוך לא כל כך הרבה זמן, וזה יפתח דברים חדשים. אני חושב שאנשים עושים עבודה מדהימה עם סוכנים שיכולים להשתמש במחשבים כדי לעשות לך דברים, להשתמש בתוכנות וברעיון הזה של ממשק שפה שבו אתה אומר שפה טבעית - מה שאתה רוצה בדיאלוג מהסוג הזה הלוך ושוב. אתה יכול לחזור על זה ולחדד את זה, והמחשב פשוט עושה את זה בשבילך. אתה רואה חלק מזה עם DALL-E ו-CoPilot בדרכים מוקדמות מאוד.

-אלטמן

למרות שאלטמן לא אישר במפורש ש-GPT-4 יהיה מולטי-מודאלי באותה תקופה, הוא כן הציע שטכנולוגיה כזו נמצאת באופק ותגיע בעתיד הקרוב. היבט מסקרן אחד של החזון שלו עבור AI מולטי-מודאלי הוא הפוטנציאל שלו ליצור מודלים עסקיים חדשים שאינם ברי ביצוע כרגע.

אלטמן יצר הקבלה לפלטפורמת המובייל, שיצרה אינספור הזדמנויות למיזמים ועבודות חדשות. באותו אופן, פלטפורמת בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה לפתוח שורה של אפשרויות חדשניות ולשנות את הדרך בה אנו חיים ועובדים. זהו סיכוי מרגש שמדגיש את כוחו הטרנספורמטיבי של AI ואת יכולתו לעצב מחדש את עולמנו בדרכים שאנו יכולים רק לדמיין.

...אני חושב שזו הולכת להיות מגמה עצומה, ועסקים גדולים מאוד ייבנו עם זה כממשק, ובאופן כללי יותר [אני חושב] שהמודלים החזקים מאוד האלה יהיו אחת מהפלטפורמות הטכנולוגיות החדשות והאמיתיות שיש לנו לא באמת היה לי מאז הנייד. ותמיד יש פיצוץ של חברות חדשות מיד לאחר מכן, אז זה יהיה מגניב. אני חושב שנקבל מודלים מולטי-מודאליים אמיתיים לעבודה. וכך לא רק טקסט ותמונות אלא כל אופציה שיש לך בדגם אחד מסוגלת לעבור בקלות בין הדברים.

-אלטמן

AI באמת לומד את עצמו

תחום אחד שזוכה לתשומת לב מועטה יחסית בתחום חקר הבינה המלאכותית הוא השאיפה ליצור בינה מלאכותית לומדת את עצמה. בעוד שהמודלים הנוכחיים מסוגלים להבין ספונטנית, או "התעוררות", כאשר יכולות חדשות נובעות מגידול בנתוני אימון, בינה מלאכותית למידה עצמית באמת תהווה קפיצת מדרגה גדולה.

Altman של OpenAI דיבר על AI שיכול ללמוד ולשדרג את היכולות שלו בעצמו, במקום להיות תלוי בגודל נתוני האימון שלו. סוג זה של AI יחרוג מפרדיגמת גרסת התוכנה המסורתית, שבה חברות משחררות עדכונים מצטברים, במקום לצמוח ולהשתפר באופן אוטונומי.

למרות שאלטמן לא הציע כי ל-GPT-4 תהיה יכולת זו, הוא כן הציע שזה משהו ש-OpenAI פועלת לקראתו והוא לגמרי בתחום האפשרויות. הרעיון של AI לומד את עצמו הוא רעיון מסקרן שיכול להיות בעל השלכות מרחיקות לכת על עתיד ה-AI והעולם שלנו.

---

Visual ChatGPT מביא יצירת תמונות AI לצ'אטבוט הפופולרי

---

חזרה להווה: GPT-4 שוחרר

המהדורה המיוחלת של GPT-4 זמינה כעת לחלק ממנויי Plus, וכוללת מודל שפה רב-מודאלי חדש המקבל טקסט, דיבור, תמונות ווידאו כקלט ומספק תשובות מבוססות טקסט.

OpenAI הציגה את GPT-4 כאבן דרך משמעותית במאמציה להגדיל את מידת הלמידה העמוקה, וציינה שאמנם היא לא תעלה על בני אדם בתרחישים רבים בעולם האמיתי, אך היא מספקת ביצועים ברמה אנושית באמות מידה מקצועיות ואקדמיות שונות.

הפופולריות של ChatGPT, המשתמשת בטכנולוגיית GPT-3 AI כדי ליצור תגובות דמויות אנושיות לשאילתות חיפוש על סמך נתונים שנאספו מהאינטרנט, עלתה מאז הופעת הבכורה שלה ב-30 בנובמבר.

ההשקה של ChatGPT, צ'אטבוט לשיחות, עוררה מרוץ חימוש בינה מלאכותית בין מיקרוסופט לגוגל, ששתיהן שואפות לשלב טכנולוגיות AI יוצרות תוכן במוצרי החיפוש באינטרנט ובמוצרי הפרודוקטיביות שלהן במשרד. שחרורו של GPT-4 והתחרות המתמשכת בין ענקיות הטכנולוגיה מדגישים את החשיבות ההולכת וגוברת של AI ואת הפוטנציאל שלו לשנות את הדרך בה אנו מתקשרים עם טכנולוגיה.

כדי להבין טוב יותר את הנושא, אנו מזמינים אותך להתעמק בדיון מעמיק וטכני יותר של AI מולטי-מודאלי.

מהו AI מולטי-מודאלי?

בינה מלאכותית רב-מודאלית היא סוג של בינה מלאכותית שיש לה את היכולת לעבד ולהבין תשומות ממצבים או אופנים שונים, כולל טקסט, דיבור, תמונות וסרטונים. המשמעות היא שהוא יכול לזהות ולפרש צורות שונות של נתונים, לא רק סוג אחד, מה שהופך אותו למגוון יותר וניתן להתאמה למצבים שונים. למעשה, בינה מלאכותית מולטי-מודאלית יכולה "לראות", "לשמוע" ו"להבין" כמו אדם, ולאפשר לה לקיים אינטראקציה עם העולם בצורה טבעית ואינטואיטיבית יותר.

יישומים של AI מולטי-מודאלי

היכולות של AI מולטי-מודאלי הן עצומות ורחבות טווח. הנה כמה דוגמאות למה שבינה מלאכותית מולטי-מודאלית יכולה לעשות:

• זיהוי דיבור: בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה להבין ולתמלל שפה מדוברת, מה שמאפשר לה ליצור אינטראקציה עם משתמשים באמצעות פקודות קוליות ועיבוד שפה טבעית.
• זיהוי תמונות ווידאו: AI מולטי-מודאלי יכול לנתח ולפרש נתונים חזותיים, כגון תמונות וסרטונים, כדי לזהות אובייקטים, אנשים ופעילויות.
• ניתוח טקסטואלי: AI מולטי-מודאלי יכול לעבד ולהבין טקסט כתוב, כולל עיבוד שפה טבעית, ניתוח סנטימנטים ותרגום שפה.
• אינטגרציה מולטי-מודאלית: AI רב-מודאלי יכול לשלב תשומות משיטות שונות כדי ליצור הבנה מלאה יותר של המצב. לדוגמה, הוא יכול להשתמש ברמזים חזותיים וקוליים כאחד כדי לזהות רגשות של אדם.

איך עובד AI מולטי-מודאלי?

רשתות עצביות רב-מודאליות מורכבות בדרך כלל ממספר רשתות עצביות חד-מודאליות, כאשר מודל אור-קולי הוא דוגמה לשתי רשתות כאלה - אחת לנתונים חזותיים ואחת לנתוני אודיו. רשתות בודדות אלו מעבדות את התשומות שלהן בנפרד, בתהליך המכונה קידוד.

לאחר השלמת הקידוד החד-מודאלי, יש לשלב את המידע שחולץ מכל דגם. טכניקות מיזוג שונות הוצעו למטרה זו, החל משרשור בסיסי ועד לשימוש במנגנוני קשב. היתוך נתונים רב-מודאלי הוא גורם קריטי בהשגת הצלחה במודלים אלה.

לאחר היתוך, השלב הסופי כולל רשת "החלטה" שמקבלת את המידע המקודד והמותך ומאומנת במשימה הספציפית.

למעשה, ארכיטקטורות מולטי-מודאליות מורכבות משלושה מרכיבים חיוניים - מקודדים חד-מודאליים עבור כל שיטת קלט, רשת היתוך המשלבת את התכונות של השיטות השונות ומסווג המבצע תחזיות על סמך הנתונים המותכים.

השוואה עם דגמי AI נוכחיים

בהשוואה למודלים מסורתיים של בינה מלאכותית שיכולים להתמודד רק עם סוג אחד של נתונים בכל פעם, לבינה מלאכותית מולטי-מודאלית מספר יתרונות, כולל:

• רבגוניות: AI מולטי-מודאלי יכול להתמודד עם מספר סוגי נתונים, מה שהופך אותו להתאמה יותר למצבים ולמקרי שימוש שונים.
• אינטראקציה טבעית: על ידי שילוב של אופנים מרובים, בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה ליצור אינטראקציה עם משתמשים בצורה טבעית ואינטואיטיבית יותר, בדומה לאופן שבו בני אדם מתקשרים.
• דיוק משופר: על ידי שילוב של תשומות משיטות שונות, AI מולטי-מודאלי יכול לשפר את הדיוק של התחזיות והסיווגים שלו.

להלן טבלת סיכום המשווה בין דגמי AI שונים:

דגם AI	סוג מידע	יישומים
AI מבוסס טקסט	טקסט	עיבוד שפה טבעית, צ'טבוטים, ניתוח סנטימנטים
AI מבוסס תמונה	תמונות	זיהוי אובייקטים, סיווג תמונות, זיהוי פנים
AI מבוסס דיבור	אודיו	עוזרי קול, זיהוי דיבור, תמלול
AI רב-מודאלי	טקסט, תמונות, אודיו, וידאו	אינטראקציה טבעית, הבנה הקשרית, דיוק משופר

מדוע AI מולטי-מודאלי חשוב?

בינה מלאכותית רב-מודאלית חשובה כי יש לה פוטנציאל לשנות את אופן האינטראקציה שלנו עם טכנולוגיה ומכונות. על ידי הפעלת אינטראקציות טבעיות ואינטואיטיביות יותר באמצעות אופנים מרובים, בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה ליצור חוויות משתמש חלקות יותר ומותאמות אישית. זה יכול להיות מועיל במיוחד בתחומים כגון:

• בריאות: בינה מלאכותית מולטי-מודאלית יכולה לעזור לרופאים ולמטופלים לתקשר בצורה יעילה יותר, במיוחד לאלה בעלי ניידות מוגבלת או שאינם דוברי שפה.
• הַשׂכָּלָה: בינה מלאכותית מולטי-מודאלית יכולה לשפר את תוצאות הלמידה על ידי מתן הוראה אישית ואינטראקטיבית יותר המותאמת לצרכים האישיים ולסגנון הלמידה של התלמיד.
• בידור: AI מולטי-מודאלי יכול ליצור חוויות סוחפות ומרתקות יותר במשחקי וידאו, סרטים וצורות אחרות של מדיה.

היתרונות של AI מולטי-מודאלי

הנה כמה מהיתרונות המרכזיים של AI מולטי-מודאלי:

• הבנה קונטקסטואלית: על ידי שילוב של תשומות ממספר אופנים, בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה לקבל הבנה מלאה יותר של מצב, כולל ההקשר והמשמעות מאחורי הנתונים.
• אינטראקציה טבעית: על ידי הפעלת אינטראקציות טבעיות ואינטואיטיביות יותר באמצעות אופנים מרובים, בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה ליצור חוויות משתמש חלקות יותר ומותאמות אישית.
• דיוק משופר: על ידי שילוב של מספר מקורות נתונים, בינה מלאכותית רב-מודאלית יכולה לשפר את הדיוק של התחזיות והסיווגים שלה.

---

יצירת בינה מלאכותית 101

---

פוטנציאל ליצירת מודלים עסקיים חדשים

לבינה מלאכותית מולטי-מודאלית יש גם פוטנציאל ליצור מודלים עסקיים חדשים ותזרים הכנסה. הנה כמה דוגמאות:

• עוזרי קול: AI מולטי-מודאלי יכול לאפשר עוזרי קול מתוחכמים ומותאמים יותר שיכולים ליצור אינטראקציה עם משתמשים באמצעות דיבור, טקסט ותצוגות חזותיות.
• בתים חכמים: בינה מלאכותית מולטי-מודאלית יכולה ליצור בתים חכמים ומגיבים יותר שיכולים להבין ולהתאים את עצמם להעדפות ולהתנהגויות של המשתמש.
• עוזרי קניות וירטואליים: AI מולטי-מודאלי יכול לעזור ללקוחות לנווט ולהתאים אישית את חווית הקנייה שלהם באמצעות אינטראקציות קוליות וחזותיות.

עתיד טכנולוגיית AI

העתיד של טכנולוגיית בינה מלאכותית הוא מרגש, עם חוקרים בוחנים דרכים חדשות ליצור מודלים מתקדמים ומתוחכמים יותר. להלן כמה תחומי מיקוד מרכזיים:

• AI ללמידה עצמית: חוקרי בינה מלאכותית שואפת ליצור בינה מלאכותית שיכולה ללמוד ולהשתפר בעצמה, ללא צורך בהתערבות אנושית. זה יכול להוביל למודלים מתאימים ועמידים יותר של AI שיכולים להתמודד עם מגוון רחב של משימות ומצבים.
• AI רב-מודאלי: כפי שנדון קודם לכן, לבינה מלאכותית רב-מודאלית יש פוטנציאל לשנות את האופן שבו אנו מתקשרים עם טכנולוגיה ומכונות. מומחי בינה מלאכותית עובדים על יצירת דגמי AI מולטי-מודאליים מתוחכמים ומגוונים יותר שיכולים להבין ולעבד תשומות ממגוון אופנים.
• אתיקה וממשל: ככל שה-AI הופך לעוצמתי יותר ונמצא בכל מקום, חיוני להבטיח כי נעשה בו שימוש אתי ואחראי. חוקרי בינה מלאכותית בוחנים דרכים ליצור מערכות בינה מלאכותיות שקופות יותר ואחראיות יותר, המתואמות עם ערכים וסדרי עדיפויות אנושיים.

כיצד שואפים חוקרי בינה מלאכותית ליצור בינה מלאכותית שיכולה ללמוד בעצמה?

חוקרי בינה מלאכותית בוחנים מספר גישות ליצירת בינה מלאכותית שיכולה ללמוד בעצמה. תחום מחקר מבטיח אחד נקרא למידת חיזוק, הכולל לימוד מודל AI לקבל החלטות ולנקוט פעולות על סמך משוב מהסביבה. גישה נוספת נקראת למידה ללא פיקוח, הכוללת אימון של מודל בינה מלאכותית על נתונים לא מובנים ולתת לו למצוא דפוסים ויחסים בעצמו. על ידי שילוב של גישות אלו ואחרות, חוקרי בינה מלאכותית מקווים ליצור מודלים מתקדמים ואוטונומיים יותר של בינה מלאכותית שיכולים להשתפר ולהסתגל לאורך זמן.

---

הכל על מודיעין אוטונומי: סקירה מקיפה

---

פוטנציאל לדגמי AI משופרים

למודלים משופרים של AI יש פוטנציאל לשנות את האופן שבו אנו חיים ועובדים. להלן כמה יתרונות פוטנציאליים של דגמי AI משופרים:

• דיוק משופר: ככל שמודלים של בינה מלאכותית נעשים מתוחכמים ומתקדמים יותר, הם יכולים לשפר את הדיוק שלהם ולהפחית שגיאות בתחומים כמו אבחון רפואי, תחזיות פיננסיות והערכת סיכונים.
• חוויות מותאמות אישית יותר: מודלים מתקדמים של AI יכולים להתאים אישית את חוויות המשתמש על ידי הבנת העדפות והתנהגויות אינדיבידואליות. לדוגמה, שירות הזרמת מוזיקה יכול להמליץ ​​על שירים על סמך היסטוריית ההאזנה ומצב הרוח של המשתמש.
• אוטומציה של משימות מייגעות: בינה מלאכותית יכולה להפוך משימות מייגעות וחוזרות על עצמו, ולפנות זמן לבני אדם להתמקד במשימות יצירתיות יותר וברמה גבוהה יותר.

GPT-4 ובינה מלאכותית מולטי-מודאלית

אחרי הרבה ציפייה וספקולציות, OpenAI סוף סוף חשף התוספת האחרונה לקו המרשים של דגמי שפת AI. המכונה GPT-4, המערכת מבטיחה לספק התקדמות פורצת דרך בתחום הבינה המלאכותית המולטי-מודאלית, אם כי עם מגוון מצומצם יותר של אופני קלט ממה שחלקם חזו.

הכריזה על GPT-4, דגם רב-מודאלי גדול, עם התוצאות הטובות ביותר שלנו אי פעם לגבי יכולות ויישור: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) במרץ 14, 2023

לפי OpenAI, המודל יכול לעבד קלט טקסטואלי וחזותי כאחד, ולספק פלטים מבוססי טקסט המדגימים רמה מתוחכמת של הבנה. עם יכולתו לפרש ולשלב בו-זמנית מספר אופני קלט, GPT-4 מסמן אבן דרך משמעותית בפיתוח מודלים של שפות בינה מלאכותית אשר בונים מומנטום כבר מספר שנים לפני שתפסו את תשומת הלב המרכזית בחודשים האחרונים.

דגמי ה-GPT פורצי הדרך של OpenAI כבשו את דמיונה של קהילת הבינה המלאכותית מאז פרסום מאמר המחקר המקורי ב-2018. לאחר ההכרזה על GPT-2 ב-2019 ו-GPT-3 ב-2020, מודלים אלו הוכשרו על-גבי מערכי נתונים עצומים של טקסט, מקורו בעיקר מהאינטרנט, ולאחר מכן מנותח אחר דפוסים סטטיסטיים. גישה פשוטה אך אפקטיבית זו מאפשרת למודלים ליצור ולסכם כתיבה, כמו גם לבצע מגוון של משימות מבוססות טקסט כגון תרגום ויצירת קוד.

למרות החששות לגבי השימוש לרעה הפוטנציאלי בדגמי GPT, OpenAI השיקה סוף סוף את ChatGPT צ'אטבוט שלה המבוסס על GPT-3.5 בסוף 2022, מה שהופך את הטכנולוגיה לנגישה לקהל רחב יותר. מהלך זה עורר גל של התרגשות וציפייה בתעשיית הטכנולוגיה, כאשר שחקנים גדולים אחרים כמו מיקרוסופט וגוגל הלכו בעקבותיהם במהירות עם צ'אטבוטים משלהם בינה מלאכותית, כולל בינג כחלק ממנוע החיפוש של בינג. ההשקה של צ'אטבוטים אלה מדגימה את החשיבות הגוברת של מודלים של GPT בעיצוב עתיד הבינה המלאכותית, ואת הפוטנציאל שלהם לשנות את הדרך בה אנו מתקשרים ומתקשרים עם הטכנולוגיה.

כצפוי, הנגישות הגוברת של מודלים של שפות בינה מלאכותית הציגה מגוון של בעיות ואתגרים עבור מגזרים שונים. לדוגמה, מערכת החינוך התקשתה להתמודד עם הופעתה של תוכנה שמסוגלת לייצר מאמרים איכותיים במכללה. כמו כן, פלטפורמות מקוונות כמו Stack Overflow ו-Clarkesworld נאלצו לעצור את ההגשות עקב זרם עצום של תוכן שנוצר בינה מלאכותית. אפילו יישומים מוקדמים של כלי כתיבה בינה מלאכותית בעיתונות נתקלו בקשיים.

למרות האתגרים הללו, כמה מומחים טוענים שההשפעות השליליות היו מעט פחות חמורות ממה שחזו בתחילה. כמו בכל טכנולוגיה חדשה, הצגת מודלים של שפת בינה מלאכותית דרשה שיקול והתאמה מדוקדקת כדי להבטיח שהיתרונות של הטכנולוגיה יהיו מקסימליים תוך מזעור ההשפעות השליליות.

לפי OpenAI, GPT-4 עבר שישה חודשים של הכשרת בטיחות, וכי במבחנים פנימיים, היה לו "סבירות נמוכה יותר של 82% להגיב לבקשות לתוכן אסור ו-40% יותר בסבירות להפיק תגובות עובדתיות מאשר ב-GPT-3.5. ”

בשורה תחתונה

חוזרים לנושא הראשוני שלנו: מהו AI מולטי-מודאלי? רק לפני שישה חודשים, הרעיון של AI מולטי-מודאלי עדיין היה מוגבל ברובו לתחום של ספקולציות ומחקר תיאורטיים. עם זאת, עם השחרור האחרון של GPT-4, אנו עדים כעת לשינוי משמעותי בפיתוח ואימוץ הטכנולוגיה הזו. היכולות של GPT-4, במיוחד ביכולתו לעבד ולשלב תשומות ממגוון אופנים, פתחו עולם חדש לגמרי של אפשרויות והזדמנויות לתחום הבינה המלאכותית ומחוצה לה.

אנו נראה התרחבות מהירה של יישומי AI מולטי-מודאליים במגוון רחב של תעשיות ומגזרים. משירותי בריאות וחינוך ועד בידור ומשחקים, היכולת של מודלים של AI להבין ולהגיב לתשומות ממגוון אופנים משנה את האופן שבו אנו מתקשרים עם טכנולוגיה ומכונות. טכנולוגיה זו מאפשרת לנו לתקשר ולשתף פעולה עם מכונות בצורה טבעית ואינטואיטיבית יותר, עם השלכות משמעותיות על עתיד העבודה והפרודוקטיביות.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/