Cos’è l’IA multimodale? Sentiamo spesso questa domanda in questi giorni, vero? È una domanda che viene posta spesso in questi giorni, non è vero? GPT-4 sembra essere un argomento caldo di conversazione, che si tratti di riunioni virtuali, forum online o persino sui social media. Sembra che persone di ogni ceto sociale siano ansiose di parlare delle capacità e del potenziale di GPT-4.
La comunità AI e oltre sono in fermento per l’entusiasmo e le speculazioni dopo il rilascio di GPT-4, l’ultima aggiunta alla stimata gamma di modelli linguistici di OpenAI. Vantando una vasta gamma di capacità avanzate, in particolare nel regno dell’IA multimodale, GPT-4 ha suscitato notevole interesse e attenzione da parte di ricercatori, sviluppatori e appassionati.
Con la sua capacità di elaborare e assimilare input da varie modalità, inclusi testo, immagini e suoni, GPT-4 rappresenta uno sviluppo rivoluzionario nel campo dell’IA. Dalla sua uscita, molti hanno esplorato le possibilità dell’IA multimodale e l’argomento è rimasto oggetto di accesi dibattiti e molto discussi.
Per comprendere meglio il significato di questo argomento, facciamo un passo indietro di sei mesi prima.
L’IA multimodale era al centro delle discussioni
Durante un’intervista podcast intitolata “AI for the Next Era”, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha fornito preziose informazioni sugli imminenti progressi nella tecnologia AI. Uno dei momenti salienti della discussione è stata la rivelazione di Altman che un modello multimodale era all’orizzonte.
Il termine “multimodale” si riferisce alla capacità di un’intelligenza artificiale di operare in più modalità, inclusi testo, immagini e suoni. Fino ad ora, le interazioni di OpenAI con gli esseri umani erano limitate agli input di testo, tramite Dall-E o ChatGPT. Tuttavia, con l’avvento di un’intelligenza artificiale multimodale, il potenziale di interazione attraverso la parola potrebbe rivoluzionare il modo in cui comunichiamo con i sistemi di intelligenza artificiale.
Questa nuova capacità potrebbe consentire all’intelligenza artificiale di ascoltare comandi, fornire informazioni e persino eseguire attività, espandendo notevolmente la sua funzionalità e rendendola più accessibile a una gamma più ampia di utenti. Con il rilascio di GPT-4, ciò potrebbe segnare un cambiamento significativo nel panorama dell’IA.
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 un’intelligenza artificiale multimodale, ha lasciato intendere che tale tecnologia è all’orizzonte e sarà disponibile nel prossimo futuro. Un aspetto intrigante della sua visione dell’intelligenza artificiale multimodale è il potenziale che detiene per creare nuovi modelli di business attualmente irrealizzabili.
Tracciando un parallelo con la piattaforma mobile, che ha aperto innumerevoli opportunità per nuove imprese e posti di lavoro, Altman ha suggerito che una piattaforma IA multimodale potrebbe sbloccare una serie di possibilità innovative e trasformare il modo in cui viviamo e lavoriamo. Questa entusiasmante prospettiva sottolinea il potere di trasformazione dell’IA e la sua capacità di rimodellare il nostro mondo in modi che possiamo solo immaginare.
Con il rilascio di GPT-4, il potenziale per tali possibilità innovative sembra più vicino che mai e le conseguenze del suo rilascio potrebbero farsi sentire negli anni a venire.
…Penso che questa sarà una tendenza enorme, e aziende molto grandi verranno costruite con questa come interfaccia, e più in generale [I think] che questi modelli molto potenti saranno una delle vere e proprie nuove piattaforme tecnologiche, che non abbiamo davvero avuto dai tempi del mobile. 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
È possibile l’autoapprendimento dell’intelligenza artificiale?
Mentre il campo della ricerca sull’IA ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, un’area che ha ricevuto relativamente poca attenzione è lo sviluppo di un’IA ad autoapprendimento. I modelli attuali sono in grado di “emergere”, in cui nuove abilità derivano da maggiori dati di addestramento, ma 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, senza fare affidamento sulla 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, e invece crescerebbe e migliorerebbe autonomamente.
Sebbene Altman non abbia confermato che GPT-4 possiederà questa capacità, ha suggerito che OpenAI ci sta lavorando e che 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.
In caso di successo, questo sviluppo potrebbe portare a una nuova era dell’intelligenza artificiale, in cui le macchine non solo sono in grado di elaborare grandi quantità di dati, ma anche di apprendere e migliorare in modo indipendente le proprie capacità. Una tale svolta potrebbe rivoluzionare numerosi campi, dalla medicina alla finanza ai trasporti, e cambiare il modo in cui viviamo e lavoriamo in modi che difficilmente possiamo immaginare.
GPT-4 è qui per restare
L’attesissima versione di GPT-4 è ora disponibile per gli abbonati Plus selezionati, che vanta un modello linguistico multimodale all’avanguardia che accetta una gamma di input, tra cui testo, parlato, immagini e video, e fornisce risposte basate su testo.
OpenAI ha posizionato GPT-4 come una pietra miliare significativa nei suoi sforzi per aumentare il deep learning e, sebbene possa non superare le prestazioni umane in molti scenari del mondo reale, ha dimostrato prestazioni a livello umano su numerosi benchmark professionali e accademici.
La popolarità di ChatGPT, un chatbot conversazionale 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 salita alle stelle dal suo lancio il 30 novembre.
Il lancio di ChatGPT ha scatenato una corsa agli armamenti di intelligenza artificiale tra i giganti della tecnologia Microsoft e Google, entrambi in lizza per integrare le tecnologie di intelligenza artificiale generativa per la creazione di contenuti nella loro ricerca su Internet e nei prodotti per la produttività dell’ufficio.
Il rilascio di GPT-4 e la competizione in corso tra i titani della tecnologia evidenziano la crescente importanza dell’intelligenza artificiale e il suo potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.
Per coloro che cercano un’esplorazione più tecnica e approfondita dell’IA multimodale, ti invitiamo ad approfondire l’argomento e saperne di più su questo sviluppo rivoluzionario nel campo dell’intelligenza artificiale.
Cos’è l’IA multimodale?
L’intelligenza artificiale multimodale è un tipo di intelligenza artificiale altamente versatile in grado di elaborare e comprendere una gamma di input da diverse modalità o modalità, come testo, parlato, immagini e video. Questa capacità avanzata consente di riconoscere e interpretare varie forme di dati, rendendoli più flessibili e adattabili a diversi contesti.
In sostanza, l’IA multimodale può “vedere”, “ascoltare” e “capire” come un essere umano, facilitando un’interazione più naturale e intuitiva con il mondo che la circonda. Questa tecnologia rivoluzionaria rappresenta un significativo passo avanti nel campo dell’intelligenza artificiale e ha il potenziale per trasformare numerosi settori e settori, dalla sanità all’istruzione ai trasporti.
Applicazioni AI multimodali
L’intelligenza artificiale multimodale possiede una vasta gamma di capacità che abbracciano numerosi settori e campi. Ecco alcuni esempi di ciò che questa tecnologia innovativa può ottenere:
- Riconoscimento vocale: L’intelligenza artificiale multimodale può comprendere e trascrivere il linguaggio parlato, facilitando le interazioni con gli utenti attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale e i comandi vocali.
- 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 integrare 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.
Questi sono solo alcuni esempi del vasto potenziale dell’IA multimodale, che promette di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e navighiamo nel nostro mondo. Le possibilità sono illimitate e possiamo aspettarci di vedere significativi progressi e scoperte nel campo nei prossimi anni.
Come funziona l’IA multimodale?
Le reti neurali multimodali in genere sono costituite da diverse reti neurali unimodali specializzate in diverse modalità di input, come dati audio, visivi o di testo. Un esempio di tale rete è il modello audiovisivo, che comprende due reti separate: una per i dati visivi e un’altra per i dati audio. Queste singole reti elaborano i rispettivi input in modo indipendente, attraverso un processo noto come codifica.
Una volta completata la codifica unimodale, le informazioni estratte da ciascun modello devono essere combinate. Sono disponibili varie tecniche di fusione per questo scopo, che vanno dalla concatenazione di base all’uso di meccanismi di attenzione. La fusione multimodale dei dati è un fattore cruciale per raggiungere il successo in questi modelli.
Dopo la fase di fusione, la fase finale prevede una rete di “decisione” che accetta le informazioni codificate e fuse ed è addestrata sul compito specifico.
Alla fine, le architetture multimodali comprendono 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. Questo sofisticato approccio all’intelligenza artificiale consente alle macchine di elaborare e interpretare dati complessi provenienti da fonti diverse, facilitando interazioni più naturali e intuitive con il mondo che ci circonda.
AI multimodale vs altri modelli
L’intelligenza artificiale multimodale presenta diversi vantaggi rispetto ai tradizionali modelli di intelligenza artificiale che possono gestire solo un tipo di dati alla volta. Questi vantaggi includono:
- Precisione migliorata: Combinando input da diverse modalità, l’IA multimodale può migliorare l’accuratezza delle sue previsioni e classificazioni, producendo risultati più affidabili.
- Versatilità: L’intelligenza artificiale multimodale è in grado di gestire più tipi di dati, consentendole di essere più adattabile a una varietà di situazioni e casi d’uso.
- Interazione naturale: Integrando più modalità, l’IA multimodale può interagire con gli utenti in modo più naturale e intuitivo, simile a come gli esseri umani comunicano tra loro.
Questi vantaggi rendono l’IA multimodale un punto di svolta nel campo dell’intelligenza artificiale, consentendo interazioni più fluide ed efficaci con la tecnologia e fornendo il potenziale per progressi significativi in vari settori e campi.
L’importanza dell’IA multimodale
L’emergere dell’IA multimodale è uno sviluppo importante che ha il potenziale per rivoluzionare 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. Questa tecnologia ha un vasto potenziale per applicazioni in vari settori, tra cui:
- Assistenza sanitaria: L’intelligenza artificiale multimodale può aiutare medici e pazienti a comunicare in modo più efficace, in particolare per le persone con mobilità ridotta o che non sono madrelingua di una lingua.
- Formazione scolastica: 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.
- Divertimento: L’intelligenza artificiale multimodale può creare esperienze più coinvolgenti e coinvolgenti in videogiochi, film e altre forme di media. Integrando più modalità, queste esperienze possono diventare più realistiche, interattive ed emotivamente coinvolgenti, trasformando il modo in cui consumiamo l’intrattenimento.
Nuovi modelli di business all’orizzonte
L’intelligenza artificiale multimodale non solo migliora l’esperienza dell’utente, ma 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. Questa tecnologia può migliorare il coinvolgimento degli utenti e creare nuove opportunità per le aziende di interagire con i propri clienti.
- 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. Questo può portare a nuovi prodotti e servizi che migliorano la domotica e la gestione, creando nuove opportunità di business.
- 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. Questa tecnologia può creare esperienze di acquisto più coinvolgenti ed efficienti per i consumatori, offrendo allo stesso tempo nuove opportunità alle aziende di commercializzare e vendere i propri prodotti.
Il potenziale dell’IA multimodale di creare nuovi modelli di business e flussi di entrate è significativo e le sue applicazioni sono limitate solo dalla nostra immaginazione. Mentre continuiamo a esplorare e sviluppare questa tecnologia, sarà emozionante vedere le numerose soluzioni e possibilità innovative che porterà al futuro del business e del commercio.
Ad esempio ChatGPT può essere la chiave per essere assunti in futuro.
L’intelligenza artificiale dominerà il futuro?
Il futuro della tecnologia IA è una frontiera 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. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ad autoapprendimento potrebbe anche portare a nuove scoperte in settori come la robotica, l’assistenza sanitaria e i sistemi autonomi.
- 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. Man mano che questa tecnologia si evolve, ha il potenziale per migliorare un’ampia gamma di settori e settori, dalla sanità e l’istruzione all’intrattenimento e al servizio clienti.
- 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. Ciò implica affrontare questioni come pregiudizi, privacy e sicurezza e garantire che l’IA sia utilizzata a beneficio della società nel suo insieme.
Come si crea un’intelligenza artificiale ad autoapprendimento?
I ricercatori di intelligenza artificiale stanno esplorando una varietà di approcci alla creazione di intelligenza artificiale in grado di apprendere in modo indipendente. Un’area di ricerca promettente è l’apprendimento per rinforzo, che prevede l’insegnamento a un modello di intelligenza artificiale per prendere decisioni e intraprendere azioni basate sul feedback dall’ambiente. Questo tipo di apprendimento è particolarmente utile per situazioni complesse e dinamiche in cui la migliore linea d’azione non è sempre chiara.
Un altro approccio all’autoapprendimento dell’IA è l’apprendimento non supervisionato, in cui il modello di intelligenza artificiale viene addestrato su dati non strutturati e utilizza tali dati per trovare schemi e relazioni da solo. Questo approccio è particolarmente utile quando si tratta di grandi quantità di dati, come immagini o testo, dove potrebbe non essere possibile etichettare e classificare manualmente tutti i dati.
Combinando questi e altri approcci, i ricercatori di intelligenza artificiale stanno lavorando alla creazione di modelli di intelligenza artificiale più avanzati e autonomi in grado di apprendere e migliorare nel tempo. Ciò consentirà all’IA di adattarsi meglio a nuove situazioni e compiti, oltre a migliorare la sua precisione ed efficienza. In definitiva, l’obiettivo è creare modelli di intelligenza artificiale in grado non solo di risolvere problemi complessi, ma anche di imparare e migliorare le proprie soluzioni.
Quanto è “multimodale” GPT-4?
OpenAI ha svelato il suo ultimo modello di linguaggio AI, GPT-4, dopo molte anticipazioni e speculazioni. Sebbene la gamma di modalità di input del modello sia più limitata di quanto previsto da alcuni, è destinata a fornire progressi rivoluzionari nell’IA multimodale. GPT-4 può elaborare simultaneamente input testuali e visivi, fornendo output basati su testo che dimostrano un sofisticato livello di comprensione. Questo segna una pietra miliare significativa nello sviluppo di modelli di linguaggio AI che hanno acquisito slancio per diversi anni, catturando finalmente l’attenzione del 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 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 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.
Man mano che i modelli di linguaggio AI diventano più accessibili, hanno presentato nuove sfide e problemi per vari settori. Ad esempio, il sistema educativo ha incontrato difficoltà con software in grado di generare saggi universitari di alta qualità, mentre le piattaforme online hanno faticato a gestire un afflusso di contenuti generati dall’intelligenza artificiale. Anche le prime applicazioni degli strumenti di scrittura AI nel giornalismo hanno incontrato problemi. Tuttavia, gli esperti suggeriscono che gli impatti negativi sono stati meno gravi di quanto inizialmente temuto. Come con qualsiasi nuova tecnologia, l’introduzione di modelli di linguaggio AI richiede un’attenta considerazione e adattamento per garantire che i vantaggi della tecnologia siano massimizzati riducendo al minimo eventuali 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. “
Parole finali
Torniamo alla nostra domanda iniziale: cos’è l’IA multimodale? Il recente rilascio di GPT-4 ha portato l’IA multimodale fuori dal regno della teoria e nella realtà. Con la sua capacità di elaborare e integrare input da varie modalità, GPT-4 ha aperto un mondo di possibilità e opportunità per il campo dell’IA e oltre.
Si prevede che l’impatto di questa tecnologia rivoluzionaria si estenderà a più settori, dalla sanità e dall’istruzione all’intrattenimento e ai giochi. L’intelligenza artificiale multimodale sta trasformando il modo in cui interagiamo con le macchine, consentendo una comunicazione e una collaborazione più naturali e intuitive. Questi progressi hanno implicazioni significative per il futuro del lavoro e della produttività, poiché i modelli di intelligenza artificiale diventano più abili nella gestione di attività complesse e nel miglioramento dell’efficienza complessiva.
Non dimenticare di dare un’occhiata al nostro confronto rapido di ChatGPT su GPT-4 e GPT-3.5 per saperne di più sulle capacità dell’IA multimodale.
Source: Cos’è l’IA multimodale: GPT-4, applicazioni e altro ancora