Wat is multimodale AI? Deze vraag horen we tegenwoordig vaak, nietwaar? Het is een vraag die tegenwoordig vaak gesteld wordt, nietwaar? GPT-4 lijkt een hot topic van gesprek te zijn, of het nu is tijdens virtuele vergaderingen, online forums of zelfs op sociale media. Het lijkt erop dat mensen uit alle lagen van de bevolking graag willen praten over de mogelijkheden en het potentieel van GPT-4.
De AI-gemeenschap en daarbuiten gonzen van opwinding en speculatie na de release van GPT-4, de nieuwste toevoeging aan OpenAI’s gewaardeerde line-up van taalmodellen. Met een breed scala aan geavanceerde mogelijkheden, met name op het gebied van multimodale AI, heeft GPT-4 veel belangstelling en aandacht gewekt van zowel onderzoekers, ontwikkelaars als enthousiastelingen.
Met zijn vermogen om input van verschillende modaliteiten, waaronder tekst, afbeeldingen en geluiden, te verwerken en te assimileren, vertegenwoordigt GPT-4 een baanbrekende ontwikkeling op het gebied van AI. Sinds de release hebben velen de mogelijkheden van multimodale AI onderzocht en het onderwerp is een fel bediscussieerd en veelbesproken onderwerp gebleven.
Laten we, om de betekenis van dit onderwerp beter te begrijpen, zes maanden eerder een stapje terug doen.
Multimodale AI zat midden in de discussies
Tijdens een podcast-interview met de titel ‘AI for the Next Era’ gaf de CEO van OpenAI, Sam Altman, waardevolle inzichten in de komende ontwikkelingen in AI-technologie. Een van de opvallende momenten uit de discussie was de onthulling van Altman dat er een multimodaal model in aantocht was.
De term ‘multimodaal’ verwijst naar het vermogen van een AI om in meerdere modi te werken, waaronder tekst, afbeeldingen en geluiden. Tot nu toe waren de interacties van OpenAI met mensen beperkt tot tekstinvoer, via Dall-E of ChatGPT. Met de komst van een multimodale AI kan het potentieel voor interactie via spraak echter een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we communiceren met AI-systemen.
Deze nieuwe mogelijkheid zou de AI in staat kunnen stellen om naar commando’s te luisteren, informatie te verstrekken en zelfs taken uit te voeren, waardoor de functionaliteit enorm wordt uitgebreid en toegankelijker wordt voor een breder scala aan gebruikers. Met de release van GPT-4 zou dit een aanzienlijke verschuiving in het AI-landschap kunnen betekenen.
Ik denk dat we binnen niet al te lange tijd multimodale modellen zullen krijgen, en dat zal nieuwe dingen openen. Ik denk dat mensen geweldig werk doen met agenten die computers kunnen gebruiken om dingen voor je te doen, programma’s kunnen gebruiken en dit idee van een taalinterface waar je een natuurlijke taal zegt – wat je wilt in dit soort dialogen heen en weer. U kunt het herhalen en verfijnen, en de computer doet het gewoon voor u. Je ziet een deel hiervan met DALL-E en CoPilot op zeer vroege manieren.
-Altman
Hoewel Altman niet expliciet bevestigde dat GPT-4 een multimodale AI zou zijn, liet hij wel doorschemeren dat dergelijke technologie in aantocht is en in de nabije toekomst beschikbaar zal komen. Een intrigerend aspect van zijn visie op multimodale AI is het potentieel dat het biedt om nieuwe bedrijfsmodellen te creëren die momenteel onhaalbaar zijn.
Altman trok een parallel met het mobiele platform, dat talloze kansen bood voor nieuwe ondernemingen en banen, en suggereerde dat een multimodaal AI-platform tal van innovatieve mogelijkheden zou kunnen ontsluiten en de manier waarop we leven en werken zou kunnen veranderen. Dit opwindende vooruitzicht onderstreept de transformerende kracht van AI en zijn vermogen om onze wereld opnieuw vorm te geven op manieren die we ons alleen maar kunnen voorstellen.
Met de release van GPT-4 lijkt het potentieel voor dergelijke innovatieve mogelijkheden dichterbij dan ooit tevoren, en de gevolgen van de release zullen nog jaren voelbaar zijn.
…Ik denk dat dit een enorme trend gaat worden, en zeer grote bedrijven zullen hiermee als interface worden gebouwd, en meer in het algemeen [I think] dat deze zeer krachtige modellen een van de echte nieuwe technologische platforms zullen zijn, die we sinds mobiel niet meer hebben gehad. En er is altijd een explosie van nieuwe bedrijven direct daarna, dus dat zal cool zijn. Ik denk dat we echte multimodale modellen aan het werk zullen krijgen. En dus kunnen niet alleen tekst en afbeeldingen, maar elke modaliteit die u in één model heeft, gemakkelijk vloeiend tussen dingen bewegen.
-Altman
Is zelflerende AI mogelijk?
Hoewel het gebied van AI-onderzoek de afgelopen jaren grote vooruitgang heeft geboekt, is een gebied dat relatief weinig aandacht heeft gekregen de ontwikkeling van een zelflerende AI. De huidige modellen zijn in staat tot “opkomst”, waarbij nieuwe vaardigheden voortkomen uit toegenomen trainingsgegevens, maar een echt zelflerende AI zou een grote stap voorwaarts betekenen.
Altman van OpenAI heeft gesproken over een AI die zelf kan leren en zijn vaardigheden kan verbeteren, zonder afhankelijk te zijn van de omvang van zijn trainingsgegevens. Dit soort AI zou het traditionele paradigma van softwareversies overstijgen, waarbij bedrijven incrementele updates uitbrengen, en zou in plaats daarvan autonoom groeien en verbeteren.
Hoewel Altman niet heeft bevestigd dat GPT-4 deze mogelijkheid zal hebben, suggereerde hij wel dat OpenAI eraan werkt en dat het volledig binnen het bereik van de mogelijkheden ligt. Het idee van een zelflerende AI is intrigerend en kan verstrekkende gevolgen hebben voor de toekomst van AI en onze wereld.
Als deze ontwikkeling slaagt, kan dit een nieuw AI-tijdperk inluiden, waarin machines niet alleen in staat zijn grote hoeveelheden gegevens te verwerken, maar ook zelfstandig kunnen leren en hun eigen vaardigheden kunnen verbeteren. Zo’n doorbraak zou een revolutie teweeg kunnen brengen op tal van gebieden, van geneeskunde tot financiën tot transport, en de manier waarop we leven en werken veranderen op manieren die we ons nauwelijks kunnen voorstellen.
GPT-4 is er om te blijven
De langverwachte release van GPT-4 is nu beschikbaar voor geselecteerde Plus-abonnees, met een geavanceerd multimodaal taalmodel dat een scala aan invoer accepteert, waaronder tekst, spraak, afbeeldingen en video, en op tekst gebaseerde antwoorden biedt.
OpenAI heeft GPT-4 gepositioneerd als een belangrijke mijlpaal in zijn inspanningen om diep leren op te schalen, en hoewel het de menselijke prestaties in veel real-world scenario’s misschien niet overtreft, heeft het prestaties op menselijk niveau aangetoond op tal van professionele en academische benchmarks.
De populariteit van ChatGPT, een conversatie-chatbot die GPT-3 AI-technologie gebruikt om mensachtige antwoorden op zoekopdrachten te genereren op basis van gegevens die van internet zijn verzameld, is enorm gestegen sinds de lancering op 30 november.
De lancering van ChatGPT heeft geleid tot een AI-wapenwedloop tussen technologiereuzen Microsoft en Google, die beide strijden om content-creërende generatieve AI-technologieën te integreren in hun internetzoek- en kantoorproductiviteitsproducten.
De release van GPT-4 en de voortdurende concurrentie tussen tech-titanen benadrukken het groeiende belang van AI en het potentieel ervan om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we omgaan met technologie.
Voor degenen die op zoek zijn naar een meer technische en diepgaande verkenning van multimodale AI, nodigen we u uit om dieper in het onderwerp te duiken en meer te leren over deze baanbrekende ontwikkeling op het gebied van kunstmatige intelligentie.
Wat is multimodale AI?
Multimodale AI is een zeer veelzijdig type kunstmatige intelligentie dat een reeks invoer van verschillende modi of modaliteiten, zoals tekst, spraak, afbeeldingen en video’s, kan verwerken en begrijpen. Deze geavanceerde mogelijkheid stelt het in staat om verschillende vormen van gegevens te herkennen en te interpreteren, waardoor het flexibeler en aanpasbaar aan diverse contexten wordt.
In wezen kan multimodale AI “zien”, “horen” en “begrijpen” als een mens, wat een meer natuurlijke en intuïtieve interactie met de wereld eromheen mogelijk maakt. Deze baanbrekende technologie vertegenwoordigt een belangrijke stap voorwaarts op het gebied van kunstmatige intelligentie en heeft het potentieel om tal van industrieën en gebieden te transformeren, van gezondheidszorg tot onderwijs tot transport.
Multimodale AI-toepassingen
Multimodale AI beschikt over een breed scala aan mogelijkheden die tal van industrieën en velden omvatten. Hier zijn enkele voorbeelden van wat deze baanbrekende technologie kan bereiken:
- Spraakherkenning: Multimodale AI kan gesproken taal begrijpen en transcriberen, waardoor interacties met gebruikers worden vergemakkelijkt door middel van natuurlijke taalverwerking en spraakopdrachten.
- Beeld- en videoherkenning: Multimodale AI kan visuele gegevens, zoals afbeeldingen en video’s, analyseren en interpreteren om objecten, mensen en activiteiten te identificeren.
- Tekstuele analyse: Multimodale AI kan geschreven tekst verwerken en begrijpen, inclusief natuurlijke taalverwerking, sentimentanalyse en taalvertaling.
- Multimodale integratie: Multimodale AI kan input van verschillende modaliteiten integreren om een vollediger begrip van een situatie te vormen. Het kan bijvoorbeeld visuele en audiosignalen gebruiken om iemands emoties te herkennen.
Dit zijn slechts enkele voorbeelden van het enorme potentieel van multimodale AI, dat belooft een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we met technologie omgaan en door onze wereld navigeren. De mogelijkheden zijn onbeperkt en we kunnen de komende jaren aanzienlijke vorderingen en doorbraken in het veld verwachten.
Hoe werkt multimodale AI?
Multimodale neurale netwerken bestaan doorgaans uit verschillende unimodale neurale netwerken die gespecialiseerd zijn in verschillende invoermodaliteiten, zoals audio-, visuele of tekstgegevens. Een voorbeeld van zo’n netwerk is het audiovisuele model, dat bestaat uit twee afzonderlijke netwerken: een voor visuele data en een voor audiodata. Deze individuele netwerken verwerken hun respectievelijke invoer onafhankelijk, via een proces dat bekend staat als codering.
Zodra de unimodale codering is voltooid, moet de geëxtraheerde informatie van elk model worden gecombineerd. Hiervoor zijn verschillende fusietechnieken beschikbaar, variërend van basale aaneenschakeling tot het gebruik van aandachtsmechanismen. Multimodale datafusie is een cruciale factor voor het behalen van succes in deze modellen.
Na de fusiefase omvat de laatste fase een “beslissingsnetwerk” dat de gecodeerde en gefuseerde informatie accepteert en wordt getraind in de specifieke taak.
Uiteindelijk bestaan multimodale architecturen uit drie essentiële componenten: unimodale encoders voor elke invoermodaliteit, een fusienetwerk dat de kenmerken van de verschillende modaliteiten combineert, en een classificator die voorspellingen doet op basis van de gefuseerde gegevens. Deze geavanceerde benadering van AI stelt machines in staat om complexe gegevens uit verschillende bronnen te verwerken en te interpreteren, waardoor meer natuurlijke en intuïtieve interacties met de wereld om ons heen mogelijk worden.
Multimodale AI versus andere modellen
Multimodale AI heeft verschillende voordelen ten opzichte van traditionele AI-modellen die slechts één type data tegelijk kunnen verwerken. Deze voordelen omvatten:
- Verbeterde nauwkeurigheid: Door input van verschillende modaliteiten te combineren, kan multimodale AI de nauwkeurigheid van zijn voorspellingen en classificaties verbeteren, wat leidt tot betrouwbaardere resultaten.
- Veelzijdigheid: Multimodale AI is in staat om meerdere soorten gegevens te verwerken, waardoor het beter kan worden aangepast aan verschillende situaties en gebruiksscenario’s.
- Natuurlijke interactie: Door meerdere modaliteiten te integreren, kan multimodale AI op een meer natuurlijke en intuïtieve manier met gebruikers communiceren, vergelijkbaar met hoe mensen met elkaar communiceren.
Deze voordelen maken multimodale AI tot een game-changer op het gebied van kunstmatige intelligentie, waardoor meer naadloze en effectieve interacties met technologie mogelijk zijn en het potentieel biedt voor aanzienlijke vooruitgang in verschillende industrieën en gebieden.
Het belang van multimodale AI
De opkomst van multimodale AI is een belangrijke ontwikkeling die het potentieel heeft om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we omgaan met technologie en machines. Door meer natuurlijke en intuïtieve interacties mogelijk te maken via meerdere modaliteiten, kan multimodale AI meer naadloze en gepersonaliseerde gebruikerservaringen creëren. Deze technologie heeft een enorm potentieel voor toepassingen in verschillende industrieën, waaronder:
- Gezondheidszorg: Multimodale AI kan artsen en patiënten helpen effectiever te communiceren, met name voor mensen met beperkte mobiliteit of mensen die een andere taal niet als moedertaal spreken.
- Onderwijs: Multimodale AI kan leerresultaten verbeteren door meer gepersonaliseerde en interactieve instructie te bieden die zich aanpast aan de individuele behoeften en leerstijl van een student.
- Vermaak: Multimodale AI kan meer meeslepende en boeiende ervaringen creëren in videogames, films en andere vormen van media. Door meerdere modaliteiten te integreren, kunnen deze ervaringen realistischer, interactiever en emotioneler worden, waardoor de manier waarop we entertainment consumeren verandert.
Nieuwe businessmodellen op komst
Multimodale AI verbetert niet alleen de gebruikerservaring, maar heeft ook het potentieel om nieuwe bedrijfsmodellen en inkomstenstromen te creëren. Hier zijn enkele voorbeelden:
- Spraakassistenten: Multimodale AI kan meer geavanceerde en gepersonaliseerde stemassistenten mogelijk maken die met gebruikers kunnen communiceren via spraak-, tekst- en visuele weergaven. Deze technologie kan de betrokkenheid van gebruikers verbeteren en nieuwe kansen creëren voor bedrijven om met hun klanten te communiceren.
- Slimme huizen: Multimodale AI kan intelligentere en responsievere huizen creëren die de voorkeuren en het gedrag van een gebruiker kunnen begrijpen en zich eraan kunnen aanpassen. Dit kan leiden tot nieuwe producten en diensten die domotica en -beheer verbeteren, waardoor nieuwe zakelijke kansen ontstaan.
- Virtuele winkelassistenten: Multimodale AI kan klanten helpen bij het navigeren en personaliseren van hun winkelervaring door middel van spraak- en visuele interacties. Deze technologie kan meer boeiende en efficiëntere winkelervaringen voor consumenten creëren, terwijl het ook nieuwe kansen biedt voor bedrijven om hun producten op de markt te brengen en te verkopen.
Het potentieel van multimodale AI om nieuwe bedrijfsmodellen en inkomstenstromen te creëren is aanzienlijk, en de toepassingen ervan worden alleen beperkt door onze verbeeldingskracht. Terwijl we doorgaan met het verkennen en ontwikkelen van deze technologie, zal het opwindend zijn om de vele innovatieve oplossingen en mogelijkheden te zien die het zal brengen voor de toekomst van het bedrijfsleven en de handel.
ChatGPT kan bijvoorbeeld de sleutel zijn om in de toekomst aangenomen te worden.
Zal AI de toekomst domineren?
De toekomst van AI-technologie is een opwindende grens, met onderzoekers die nieuwe manieren verkennen om meer geavanceerde en geavanceerde AI-modellen te creëren. Hier zijn enkele belangrijke aandachtsgebieden:
- Zelflerende AI: AI-onderzoekers streven naar AI die zelf kan leren en verbeteren, zonder menselijke tussenkomst. Dit zou kunnen leiden tot meer aanpasbare en veerkrachtige AI-modellen die een breed scala aan taken en situaties aankunnen. De ontwikkeling van zelflerende AI kan ook leiden tot nieuwe doorbraken op gebieden als robotica, gezondheidszorg en autonome systemen.
- Multimodale AI: Zoals eerder besproken, heeft multimodale AI het potentieel om de manier waarop we omgaan met technologie en machines te transformeren. AI-experts werken aan het creëren van meer geavanceerde en veelzijdige multimodale AI-modellen die input van meerdere modaliteiten kunnen begrijpen en verwerken. Naarmate deze technologie evolueert, heeft ze het potentieel om een breed scala aan industrieën en gebieden te verbeteren, van gezondheidszorg en onderwijs tot entertainment en klantenservice.
- Ethiek en bestuur: Naarmate AI krachtiger en alomtegenwoordiger wordt, is het essentieel om ervoor te zorgen dat het ethisch en verantwoord wordt gebruikt. AI-onderzoekers onderzoeken manieren om meer transparante en verantwoordelijke AI-systemen te creëren die zijn afgestemd op menselijke waarden en prioriteiten. Dit omvat het aanpakken van zaken als vooringenomenheid, privacy en veiligheid, en ervoor zorgen dat AI wordt gebruikt om de samenleving als geheel ten goede te komen.
Hoe creëer je een zelflerende AI?
AI-onderzoekers onderzoeken verschillende benaderingen om AI te creëren die onafhankelijk kan leren. Een veelbelovend onderzoeksgebied is Reinforcement Learning, waarbij een AI-model wordt aangeleerd om beslissingen te nemen en acties te ondernemen op basis van feedback uit de omgeving. Dit type leren is met name handig voor complexe, dynamische situaties waarin de beste manier van handelen niet altijd duidelijk is.
Een andere benadering van zelflerende AI is unsupervised learning, waarbij het AI-model wordt getraind op ongestructureerde gegevens en die gegevens gebruikt om zelf patronen en relaties te vinden. Deze benadering is met name handig bij het omgaan met grote hoeveelheden gegevens, zoals afbeeldingen of tekst, waar het misschien niet mogelijk is om alle gegevens handmatig te labelen en te categoriseren.
Door deze en andere benaderingen te combineren, werken AI-onderzoekers aan het creëren van meer geavanceerde en autonome AI-modellen die in de loop van de tijd kunnen leren en verbeteren. Hierdoor kan AI zich beter aanpassen aan nieuwe situaties en taken, en de nauwkeurigheid en efficiëntie verbeteren. Uiteindelijk is het doel om AI-modellen te creëren die niet alleen complexe problemen kunnen oplossen, maar ook kunnen leren van hun eigen oplossingen en deze kunnen verbeteren.
Hoe “multimodaal” is GPT-4?
AI openen heeft zijn nieuwste AI-taalmodel, GPT-4, onthuld, na veel anticipatie en speculatie. Hoewel het bereik van invoermodaliteiten van het model beperkter is dan sommigen hadden voorspeld, zal het baanbrekende verbeteringen in multimodale AI opleveren. GPT-4 kan tekstuele en visuele invoer tegelijkertijd verwerken en op tekst gebaseerde uitvoer leveren die een geavanceerd begripsniveau demonstreert. Dit markeert een belangrijke mijlpaal in de ontwikkeling van AI-taalmodellen die al enkele jaren aan kracht winnen en de afgelopen maanden eindelijk de aandacht van het grote publiek trekken.
De baanbrekende GPT-modellen van OpenAI spreken tot de verbeelding van de AI-gemeenschap sinds de publicatie van het oorspronkelijke onderzoeksartikel in 2018. Na de aankondiging van GPT-2 in 2019 en GPT-3 in 2020, zijn deze modellen getraind op enorme datasets van tekst, voornamelijk afkomstig van internet, dat vervolgens wordt geanalyseerd op statistische patronen. Deze aanpak stelt de modellen in staat om schrijven te genereren en samen te vatten, en om een reeks op tekst gebaseerde taken uit te voeren, zoals vertaling en het genereren van codes.
Ondanks zorgen over mogelijk misbruik van GPT-modellen, lanceerde OpenAI eind 2022 zijn ChatGPT-chatbot op basis van GPT-3.5, waardoor de technologie toegankelijk werd voor een breder publiek. Deze stap veroorzaakte een golf van opwinding en anticipatie in de technologie-industrie, waarbij andere grote spelers zoals Microsoft en Google snel volgden met hun eigen AI-chatbots, waaronder Bing als onderdeel van de Bing-zoekmachine. De lancering van deze chatbots toont het groeiende belang aan van GPT-modellen bij het vormgeven van de toekomst van AI, en hun potentieel om de manier waarop we communiceren en omgaan met technologie te transformeren.
Naarmate AI-taalmodellen toegankelijker worden, hebben ze voor verschillende sectoren nieuwe uitdagingen en problemen opgeleverd. Het onderwijssysteem heeft bijvoorbeeld problemen ondervonden met software die hoogwaardige college-essays kan genereren, terwijl online platforms moeite hebben om een toestroom van door AI gegenereerde inhoud aan te kunnen. Zelfs vroege toepassingen van AI-schrijfhulpmiddelen in de journalistiek stuitten op problemen. Desalniettemin suggereren experts dat de negatieve gevolgen minder ernstig zijn dan aanvankelijk werd gevreesd. Zoals bij elke nieuwe technologie, vereist de introductie van AI-taalmodellen zorgvuldige overweging en aanpassing om ervoor te zorgen dat de voordelen van de technologie worden gemaximaliseerd en eventuele nadelige effecten worden geminimaliseerd.
Volgens OpenAI had GPT-4 een veiligheidstraining van zes maanden doorlopen, en tijdens interne tests was het “82 procent minder waarschijnlijk om te reageren op verzoeken om niet-toegestane inhoud en 40 procent meer kans om feitelijke antwoorden te produceren dan GPT-3.5. ”
Laatste woorden
Terug naar onze oorspronkelijke vraag: wat is multimodale AI? De recente release van GPT-4 heeft multimodale AI uit het rijk van de theorie gehaald en werkelijkheid gemaakt. Met zijn vermogen om input van verschillende modaliteiten te verwerken en te integreren, heeft GPT-4 een wereld van mogelijkheden en kansen geopend op het gebied van AI en daarbuiten.
De impact van deze baanbrekende technologie zal zich naar verwachting uitstrekken over meerdere sectoren, van gezondheidszorg en onderwijs tot entertainment en gaming. Multimodale AI transformeert de manier waarop we omgaan met machines, waardoor communicatie en samenwerking op een meer natuurlijke en intuïtieve manier mogelijk wordt. Deze vorderingen hebben aanzienlijke implicaties voor de toekomst van werk en productiviteit, aangezien AI-modellen steeds bedrevener worden in het uitvoeren van complexe taken en het verbeteren van de algehele efficiëntie.
Vergeet niet onze ChatGPT-promptvergelijking van GPT-4 versus GPT-3.5 te bekijken om meer te weten te komen over de mogelijkheden van multimodale AI.