革新的なアイデアの進化をたどる: GPT-4 とマルチモーダル AI

革新的なアイデアの進化をたどる: GPT-4 とマルチモーダル AI

タイムスタンプ：15年2023月9日24:XNUMX AM
ソースノード： 2020237

マルチモーダル AI とは最近よく耳にする質問ですね。 昼休みでも、オフィスのチャット グループでも、夜の友人とのチャットでも、誰もが GPT-4 の話題で盛り上がっているようです。

最近の GPT-4 のリリースにより、AI コミュニティ内外で興奮と憶測が飛び交いました。 OpenAI の印象的な AI 言語モデルの最新製品として、GPT-4 は、特にマルチモーダル AI の領域において、さまざまな高度な機能を誇っています。

テキスト、画像、音声など、複数のモダリティからの入力を処理および統合する機能を備えた GPT-4 は、AI の分野における重要なブレークスルーであり、研究者、開発者、愛好家から同様に大きな関心と注目を集めています。

GPT-4 のリリース以来、誰もがマルチモーダル AI の可能性について議論しています。 最初に 6 か月前に戻って、このトピックに光を当てましょう。

6 か月前: マルチモーダル AI の議論

「」というタイトルのポッドキャストインタビューで次の時代の AI」、OpenAI の CEO である Sam Altman は、AI 技術の今後の進歩についての洞察を共有しました。 会話のハイライトの XNUMX つは、マルチモーダル モデルが間近に迫っているという Altman の啓示でした。

「マルチモーダル」という用語は、テキスト、画像、音声など、複数のモードで機能する AI の能力を指します。

OpenAI と人間とのやり取りは、Dall-E や ChatGPT を介したテキスト入力に制限されていました。 ただし、マルチモーダル AI は、音声を介して対話することができ、コマンドを聞いたり、情報を提供したり、タスクを実行したりすることができます。 GPT-4 のリリースにより、これは完全に変わる可能性があります。

マルチモーダルなモデルはそう長くは続かないだろうし、それによって新しいことが開かれるだろう。 人々は、コンピューターを使って何かをしたり、プログラムを使用したり、自然言語を話す言語インターフェースのアイデアを使用したりできるエージェントを使って素晴らしい仕事をしていると思います。 それを繰り返して改良することができ、コンピューターがそれを実行してくれます。 これは、DALL-E と CoPilot で非常に初期の段階で見られます。

-アルトマン

マルチモーダル AI とは: GPT-4 について
「マルチモーダル」という用語は、テキスト、画像、音声など、複数のモードで機能する AI の能力を指します。

Altman は、GPT-4 がその時点でマルチモーダルになることを明示的に確認していませんでしたが、そのような技術が間近に迫っており、近い将来に登場することを示唆しました。 マルチモーダル AI に対する彼のビジョンの興味深い側面の XNUMX つは、現在実現不可能な新しいビジネス モデルを作成できる可能性があることです。

Altman は、新しいベンチャーや仕事の無数の機会を生み出したモバイル プラットフォームと類似点を描きました。 同様に、マルチモーダル AI プラットフォームは、多くの革新的な可能性を解き放ち、私たちの生活と仕事の方法を変革する可能性があります。 これは、AI の変革力と、私たちが想像することしかできない方法で世界を再形成する AI の能力を強調するエキサイティングな見通しです。

…これは大規模なトレンドになると思います。非常に大規模なビジネスは、これをインターフェースとして構築されます。より一般的には、これらの非常に強力なモデルは、真の新しい技術プラットフォームの XNUMX つになると思います。モバイル以来、本当に持っていませんでした。 そして、その直後に常に新しい会社が爆発的に増えるので、それは素晴らしいことです. 真のマルチモーダル モデルが機能するようになると思います。 そのため、テキストや画像だけでなく、XNUMX つのモデルに含まれるすべてのモダリティが、物事の間を簡単に流動的に移動できます。

-アルトマン

真の自己学習型 AI

AI 研究の分野で比較的注目されていない分野の XNUMX つは、自己学習型 AI の作成です。 現在のモデルは自発的な理解、つまり、増加したトレーニング データから新しい能力が生まれる「出現」が可能ですが、真に自己学習型の AI は大きな飛躍を意味します。

OpenAI の Altman は、トレーニング データのサイズに依存するのではなく、自ら学習して能力をアップグレードできる AI について語っています。 この種の AI は、企業が増分アップデートをリリースする従来のソフトウェア バージョン パラダイムを超越し、代わりに自律的に成長および改善します。

Altman は、GPT-4 がこの機能を備えていることを示唆していませんでしたが、OpenAI が取り組んでいるものであり、完全に可能性の範囲内にあることを示唆しました. 自己学習型 AI のアイデアは、AI と私たちの世界の未来に広範な影響を与える可能性がある興味深いものです。

Visual ChatGPT は、人気のチャットボットに AI 画像生成をもたらします

現在に戻る：GPT-4がリリースされました

待望の GPT-4 のリリースは、一部の Plus サブスクライバーが利用できるようになりました。これは、入力としてテキスト、音声、画像、およびビデオを受け入れ、テキストベースの回答を提供する新しいマルチモーダル言語モデルを特徴としています。

OpenAI は、GPT-4 を深層学習をスケールアップする取り組みにおける重要なマイルストーンとして宣伝しており、多くの現実世界のシナリオでは人間を凌駕するわけではありませんが、さまざまな専門的および学術的ベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを提供すると指摘しています。

GPT-3 AI テクノロジーを利用して、インターネットから収集されたデータに基づいて検索クエリに対して人間のような応答を生成する ChatGPT の人気は、30 月 XNUMX 日のデビュー以来急増しています。

会話型チャットボットである ChatGPT の立ち上げは、Microsoft と Google の間の AI 軍拡競争に火をつけました。両社は、コンテンツを作成するジェネレーティブ AI テクノロジをインターネット検索およびオフィス生産性製品に統合することを目指しています。 GPT-4 のリリースとテクノロジー大手間の継続的な競争は、AI の重要性が増していることと、テクノロジーとの関わり方を変革する AI の可能性を浮き彫りにしています。

このトピックをよりよく理解するために、マルチモーダル AI のより深く、より技術的な議論を掘り下げることをお勧めします。

マルチモーダル AI とは: GPT-4 について
マルチモーダル AI は、さまざまなモードまたはモダリティからの入力を処理および理解する能力を持つ人工知能の一種です。

マルチモーダル AI とは

マルチモーダル AI は、テキスト、音声、画像、ビデオなど、さまざまなモードまたはモダリティからの入力を処理および理解する能力を持つ人工知能の一種です。 これは、XNUMX つのタイプだけでなく、さまざまな形式のデータを認識して解釈できることを意味します。これにより、より用途が広く、さまざまな状況に適応できるようになります。 本質的に、マルチモーダル AI は人間のように「見る」、「聞く」、「理解する」ことができ、より自然で直感的な方法で世界と対話することができます。

マルチモーダル AI の応用

マルチモーダル AI の能力は広大で幅広いものです。 マルチモーダル AI でできることの例を次に示します。

  • 音声認識： マルチモーダル AI は、話し言葉を理解して書き起こすことができるため、音声コマンドと自然言語処理を通じてユーザーと対話できます。
  • 画像とビデオの認識: マルチモーダル AI は、画像やビデオなどの視覚データを分析および解釈して、オブジェクト、人、およびアクティビティを識別できます。
  • テキスト分析: マルチモーダル AI は、自然言語処理、感情分析、言語翻訳など、書かれたテキストを処理して理解できます。
  • マルチモーダル統合: マルチモーダル AI は、さまざまなモダリティからの入力を組み合わせて、状況をより完全に理解することができます。 たとえば、視覚的手がかりと聴覚的手がかりの両方を使用して、人の感情を認識することができます。

マルチモーダル AI はどのように機能しますか?

マルチモーダル ニューラル ネットワークは通常、複数のユニモーダル ニューラル ネットワークで構成されており、オーディオビジュアル モデルは、そのような XNUMX つのネットワーク (ビジュアル データ用とオーディオ データ用) の例です。 これらの個々のネットワークは、エンコーディングと呼ばれるプロセスで、それぞれの入力を個別に処理します。

ユニモーダル エンコーディングが完了したら、各モデルから抽出された情報を結合する必要があります。 この目的のために、基本的な連結から注意メカニズムの使用まで、さまざまな融合技術が提案されています。 マルチモーダル データ フュージョンは、これらのモデルで成功を収めるための重要な要素です。

融合の後、最終段階では、エンコードされ融合された情報を受け取り、特定のタスクでトレーニングされる「決定」ネットワークが含まれます。

基本的に、マルチモーダル アーキテクチャは XNUMX つの重要なコンポーネントで構成されます。入力モダリティごとのユニモーダル エンコーダー、さまざまなモダリティの機能を組み合わせる融合ネットワーク、融合されたデータに基づいて予測を行う分類器です。

現在の AI モデルとの比較

一度に XNUMX 種類のデータしか処理できない従来の AI モデルと比較して、マルチモーダル AI には次のようないくつかの利点があります。

  • 汎用性： マルチモーダル AI は複数のタイプのデータを処理できるため、さまざまな状況やユースケースにより適応できます。
  • 自然な相互作用: 複数のモダリティを統合することで、マルチモーダル AI は、人間のコミュニケーションと同様に、より自然で直感的な方法でユーザーと対話できます。
  • 精度の向上： マルチモーダル AI は、さまざまなモダリティからの入力を組み合わせることで、予測と分類の精度を向上させることができます。

さまざまな AI モデルを比較した要約表を次に示します。

AIモデル データ型 アプリケーション
テキストベースの AI テキスト 自然言語処理、チャットボット、感情分析
画像ベースの AI 画像 物体検出、画像分類、顔認識
音声ベースの AI オーディオ 音声アシスタント、音声認識、書き起こし
マルチモーダル AI テキスト、画像、オーディオ、ビデオ 自然な相互作用、文脈理解、精度の向上

マルチモーダル AI が重要な理由

マルチモーダル AI は、私たちがテクノロジーやマシンとやり取りする方法を変革する可能性があるため、重要です。 マルチモーダル AI は、複数のモダリティを通じてより自然で直感的な対話を可能にすることで、よりシームレスでパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。 これは、次のような分野で特に有益です。

  • 健康管理： マルチモーダル AI は、医師と患者がより効果的にコミュニケーションをとるのに役立ちます。特に、身体の不自由な人や言語を母国語としない人にとってはなおさらです。
  • 教育： マルチモーダル AI は、生徒の個々のニーズと学習スタイルに適応する、よりパーソナライズされたインタラクティブな指導を提供することで、学習成果を向上させることができます。
  • エンターテインメント： マルチモーダル AI は、ビデオ ゲーム、映画、その他の形式のメディアで、より没入型で魅力的な体験を生み出すことができます。

マルチモーダル AI の利点

マルチモーダル AI の主な利点のいくつかを次に示します。

  • 文脈理解: 複数のモダリティからの入力を組み合わせることで、マルチモーダル AI は、データの背後にあるコンテキストや意味など、状況をより完全に理解できます。
  • 自然な相互作用: マルチモーダル AI は、複数のモダリティを通じてより自然で直感的な対話を可能にすることで、よりシームレスでパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。
  • 精度の向上： 複数のデータ ソースを統合することで、マルチモーダル AI は予測と分類の精度を向上させることができます。

人工知能の作成 101

新たなビジネスモデル創出の可能性

マルチモーダル AI には、新しいビジネス モデルと収益源を生み出す可能性もあります。 ここではいくつかの例を示します。

  • 音声アシスタント： マルチモーダル AI は、音声、テキスト、および視覚的な表示を通じてユーザーと対話できる、より高度でパーソナライズされた音声アシスタントを実現できます。
  • スマートホーム： マルチモーダル AI は、ユーザーの好みや行動を理解して適応できる、よりインテリジェントで応答性の高い家を作成できます。

  • バーチャル ショッピング アシスタント: マルチモーダル AI は、顧客が音声と視覚による対話を通じてショッピング体験をナビゲートし、パーソナライズするのに役立ちます。

AI技術の未来

AI テクノロジーの未来は刺激的であり、研究者はより高度で洗練された AI モデルを作成する新しい方法を模索しています。 以下に、主な重点分野をいくつか示します。

  • 自己学習 AI: AI 研究者は、人間の介入を必要とせずに、自ら学習して改善できる AI の作成を目指しています。 これにより、幅広いタスクや状況を処理できる、より適応性と回復力のある AI モデルにつながる可能性があります。
  • マルチモーダル AI: 前述のように、マルチモーダル AI には、テクノロジーやマシンとのやり取りの方法を変革する可能性があります。 AI の専門家は、複数のモダリティからの入力を理解して処理できる、より洗練された汎用性の高いマルチモーダル AI モデルの作成に取り組んでいます。
  • 倫理とガバナンス: AI がより強力でユビキタスになるにつれて、AI が倫理的かつ責任を持って使用されるようにすることが不可欠です。 AI 研究者は、人間の価値観や優先事項に沿った、より透明で説明責任のある AI システムを作成する方法を模索しています。

AI 研究者は、自ら学習できる AI の作成をどのように目指しているのでしょうか。

AI 研究者は、自ら学習できる AI を作成するためのいくつかのアプローチを模索しています。 有望な研究分野の XNUMX つは強化学習と呼ばれ、環境からのフィードバックに基づいて意思決定を行い、行動を起こすよう AI モデルに学習させることです。 もう XNUMX つのアプローチは教師なし学習と呼ばれ、非構造化データで AI モデルをトレーニングし、AI モデルにパターンと関係を独自に見つけさせることを含みます。 これらのアプローチと他のアプローチを組み合わせることで、AI 研究者は、時間の経過とともに改善および適応できる、より高度で自律的な AI モデルを作成したいと考えています。

自律型インテリジェンスのすべて: 包括的な概要

マルチモーダル AI とは: GPT-4 について
OpenAI の印象的な AI 言語モデルの最新製品として、GPT-4 は、特にマルチモーダル AI の領域において、さまざまな高度な機能を誇っています。

改善された AI モデルの可能性

改良された AI モデルは、私たちの生活や働き方を変革する可能性を秘めています。 改善された AI モデルの潜在的な利点を次に示します。

  • 精度の向上: AI モデルがより洗練され高度になるにつれて、精度が向上し、医療診断、財務予測、リスク評価などの分野でのエラーを減らすことができます。
  • よりパーソナライズされたエクスペリエンス: 高度な AI モデルは、個人の好みや行動を理解することで、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズできます。 たとえば、音楽ストリーミング サービスでは、ユーザーの視聴履歴と気分に基づいて曲をレコメンドできます。
  • 単調なタスクの自動化: AI は単調で反復的なタスクを自動化できるため、人間がより創造的で高度なタスクに集中できる時間を確保できます。

GPT-4 とマルチモーダル AI

多くの期待と憶測の後、OpenAI ついに明らかにした 印象的な AI 言語モデルの最新製品です。 GPT-4 と呼ばれるこのシステムは、マルチモーダル AI の画期的な進歩をもたらすことを約束しますが、一部の予測よりも入力モダリティの範囲が限られています。

OpenAI によると、モデルはテキスト入力と視覚入力の両方を処理でき、洗練されたレベルの理解を示すテキストベースの出力を提供します。 複数の入力モードを同時に解釈して統合する能力を備えた GPT-4 は、ここ数か月で主流の注目を集める前に数年間勢いを増してきた AI 言語モデルの開発における重要なマイルストーンを示しています。

OpenAI の画期的な GPT モデルは、2018 年に最初の研究論文が発表されて以来、AI コミュニティの想像力をかき立ててきました。主にインターネットから情報を得て、統計パターンを分析します。 このシンプルでありながら非常に効果的なアプローチにより、モデルは文章を生成して要約するだけでなく、翻訳やコード生成などのさまざまなテキストベースのタスクを実行できます。

GPT モデルの誤用の可能性に対する懸念にもかかわらず、OpenAI は 3.5 年後半に GPT-2022 に基づく ChatGPT チャットボットをついに開始し、より多くの視聴者がこの技術にアクセスできるようにしました。 この動きは、テクノロジー業界で興奮と期待の波を引き起こし、Microsoft や Google などの他の主要なプレーヤーが、Bing 検索エンジンの一部としての Bing を含む独自の AI チャットボットですぐに追随しました。 これらのチャットボットの立ち上げは、AI の未来を形成する上で GPT モデルの重要性が増していること、およびテクノロジーとのコミュニケーションややり取りの方法を変革する可能性があることを示しています。

マルチモーダル AI とは: GPT-4 について
OpenAI によると、GPT-4 はテキスト入力と視覚入力の両方を処理でき、洗練されたレベルの理解力を示すテキストベースの出力を提供します。

予想通り、AI 言語モデルのアクセシビリティの向上により、さまざまな分野でさまざまな問題や課題が生じています。 たとえば、教育システムは、質の高い大学のエッセイを生成できるソフトウェアの出現に対処するのに苦労しています。 同様に、Stack Overflow や Clarkesworld などのオンライン プラットフォームは、AI によって生成されたコンテンツの圧倒的な流入により、提出を停止せざるを得なくなりました。 ジャーナリズムにおける AI ライティング ツールの初期のアプリケーションでさえ、困難に直面しています。

これらの課題にもかかわらず、一部の専門家は、負の影響は当初の予測よりも深刻ではないと主張しています。 あらゆる新技術と同様に、AI 言語モデルの導入には、悪影響を最小限に抑えながら技術の利点を最大化するために、慎重な検討と適応が必要でした。

OpenAI によると、GPT-4 は 82 か月間の安全トレーニングを受けており、内部テストでは、「GPT-40 よりも、許可されていないコンテンツの要求に応答する可能性が 3.5% 低く、事実に基づく応答を生成する可能性が XNUMX% 高い. 」

ボトムライン

最初のトピックに戻ります: マルチモーダル AI とは? わずか 4 か月前までは、マルチモーダル AI の概念は、まだ理論上の推測と研究の領域に大きく限定されていました。 しかし、最近の GPT-4 のリリースにより、このテクノロジの開発と採用に大きな変化が見られます。 GPT-XNUMX の機能、特に複数のモダリティからの入力を処理および統合する機能により、AI およびそれを超えた分野の可能性と機会のまったく新しい世界が開かれました。

マルチモーダル AI アプリケーションは、幅広い業界やセクターで急速に拡大するでしょう。 ヘルスケアや教育からエンターテイメントやゲームに至るまで、AI モデルが複数のモダリティからの入力を理解して応答する能力は、私たちがテクノロジーやマシンとやり取りする方法を変えています。 このテクノロジーにより、私たちはより自然で直感的な方法でマシンと通信し、コラボレーションできるようになり、仕事と生産性の未来に大きな影響を与えています。

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