Multimodale KI ist eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI), die mehr als eine Art von Daten verarbeiten, verstehen und/oder Ergebnisse erzeugen kann.
Modalität bezieht sich auf die Art und Weise, wie etwas existiert, erfahren oder ausgedrückt wird. Im Zusammenhang mit maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz bezieht sich Modalität speziell auf einen Datentyp. Beispiele für Datenmodalitäten sind Text, Bilder, Ton und Video.
Wie funktioniert multimodale KI?
Multimodale KI-Systeme bestehen aus drei Grundelementen: einem Eingabemodul, einem Fusionsmodul und einem Ausgabemodul.
Das Eingabemodul besteht aus einer Reihe von neuronalen Netzen, die mehr als einen Datentyp aufnehmen und verarbeiten können. Da jeder Datentyp von einem eigenen neuronalen Netz verarbeitet wird, besteht jedes multimodale KI-Eingabemodul aus mehreren unimodalen neuronalen Netzen.
Das Fusionsmodul ist für die Integration und Verarbeitung relevanter Daten aus jedem Datentyp verantwortlich und nutzt die Stärken jedes Datentyps.
Das Ausgabemodul erzeugt Ausgaben, die zum allgemeinen Verständnis der Daten beitragen. Es ist für die Erzeugung der Ausgabe der multimodalen KI verantwortlich.
Unimodal vs. multimodal
Die meisten heutigen KI-Systeme sind unimodal. Sie sind so konzipiert und gebaut, dass sie ausschließlich mit einer Art von Daten arbeiten und Algorithmen verwenden, die auf diese Modalität zugeschnitten sind.
Ein unimodales KI-System wie ChatGPT verwendet beispielsweise Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um Textinhalte zu verstehen und Bedeutungen daraus zu extrahieren. Die einzige Art von Ausgabe, die der Chatbot erzeugen kann, ist Text.
Im Gegensatz dazu können multimodale Architekturen, die in der Lage sind, mehrere Modalitäten gleichzeitig zu integrieren und zu verarbeiten, mehr als eine Art von Ausgabe erzeugen. Wenn zukünftige Versionen von ChatGPT beispielsweise multimodal sind, könnte ein Marketingfachmann, der den generativen KI-Bot zur Erstellung textbasierter Webinhalte verwendet, den Bot anweisen, Bilder zu erstellen, die den von ihm erzeugten Text begleiten.
Herausforderungen
Die Erstellung einer multimodalen KI ist aufgrund mehrerer Faktoren schwieriger als die Erstellung einer unimodalen KI. Diese Faktoren sind:
- Datenintegration: Die Kombination und Synchronisierung verschiedener Datentypen kann eine Herausforderung darstellen, da Daten aus unterschiedlichen Quellen nicht das gleiche Format haben. Die nahtlose Integration mehrerer Modalitäten und die Aufrechterhaltung einer konsistenten Datenqualität und Synchronisierung während der gesamten Verarbeitungspipeline kann schwierig und zeitaufwändig sein.
- Merkmalsdarstellung: Jede Modalität hat ihre eigenen einzigartigen Merkmale und Darstellungsmethoden. Beispielsweise erfordern Bilder Merkmalsextraktionsmethoden wie Convolutional Neural Networks (CNNs), während Text möglicherweise Worteinbettungen oder Large Language Models (LLMs) erfordert. Die Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Modalitäten sinnvoll zu kombinieren und darzustellen, um ihre Interdependenzen zu erfassen und das Gesamtverständnis der Daten zu verbessern.
- Dimensionalität und Skalierbarkeit: Multimodale Daten sind in der Regel hochdimensional, und es gibt keine Mechanismen zur Reduzierung der Dimensionalität, da jede Modalität ihren eigenen Satz von Merkmalen beiträgt. Mit steigender Anzahl der Modalitäten nimmt die Dimensionalität der Daten erheblich zu. Dies stellt sowohl für die KI-Modelle als auch für die Algorithmen, die sie zur Datenverarbeitung verwenden, eine Herausforderung in Bezug auf Rechenkomplexität, Speicherbedarf und Skalierbarkeit dar.
- Modellarchitektur und Fusionsverfahren: Die Entwicklung effektiver Architekturen und Fusionstechniken zur Kombination von Informationen aus mehreren Modalitäten ist nach wie vor ein Bereich laufender Forschung. Die richtige Balance zwischen modalitätsspezifischer Verarbeitung und modalitätsübergreifender Interaktion zu finden, ist eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung und viel Experimentieren erfordert.
- Verfügbarkeit von getaggten Daten: Multimodale KI-Datensätze benötigen häufig getaggte Daten, die mehrere Modalitäten abdecken. Das Sammeln und Annotieren von Datensätzen, die mehrere Modalitäten abdecken, stellt eine Herausforderung dar, und die Pflege umfangreicher multimodaler Trainingsdatensätze kann kostspielig sein.
Trotz dieser Herausforderungen haben multimodale KI-Systeme das Potenzial, benutzerfreundlicher als unimodale Systeme zu sein und den Nutzern ein differenzierteres Verständnis komplexer Daten aus der realen Welt zu vermitteln.
Laufende Forschung und Fortschritte in Bereichen wie multimodale Darstellung, Fusionsverfahren und Verwaltung großer multimodaler Datensätze tragen dazu bei, diese Herausforderungen zu bewältigen und die Grenzen der heutigen unimodalen KI-Fähigkeiten zu erweitern.
Die Zukunft der multimodalen KI
Da Basismodelle mit großen multimodalen Datensätzen in Zukunft kostengünstiger werden, erwarten Experten, dass es mehr innovative Anwendungen und Dienste geben wird, die die Leistungsfähigkeit der multimodalen Datenverarbeitung nutzen. Zu den Anwendungsfällen zählen
- Autonome Fahrzeuge: Autonome Fahrzeuge werden in der Lage sein, Daten von verschiedenen Sensoren wie Kameras, Radar, GPS und LiDAR (Light Detection and Ranging) effizienter zu verarbeiten und bessere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
- Gesundheitswesen: Die Analyse von Patientendaten durch die Kombination medizinischer Bilder aus Röntgen- oder Kernspintomographen mit klinischen Notizen und die Integration von Sensordaten aus tragbaren Geräten wie Smartwatches wird die Diagnose verbessern und eine individuellere Gesundheitsversorgung der Patienten ermöglichen.
- Videoverständnis: Multimodale KI kann eingesetzt werden, um visuelle Informationen mit Audio, Text und anderen Modalitäten zu kombinieren und so die Untertitelung, Zusammenfassung und Suche in Videos zu verbessern.
- Mensch-Computer-Interaktion: Multimodale KI wird in Szenarien der Mensch-Computer-Interaktion eingesetzt, um eine natürlichere und intuitivere Kommunikation zu ermöglichen. Dazu gehören Anwendungen wie Sprachassistenten, die gesprochene Befehle verstehen und darauf reagieren können, während sie gleichzeitig visuelle Hinweise aus der Umgebung verarbeiten.
- Inhaltsempfehlungen: Eine multimodale KI, die in der Lage ist, Daten über Nutzerpräferenzen und den Browserverlauf mit Text-, Bild- und Audiodaten zu kombinieren, wird in der Lage sein, genauere und relevantere Empfehlungen für Filme, Musik, Nachrichtenartikel und andere Medien zu geben.
- Social-Media-Analyse: Multimodale KI, die in der Lage ist, Social-Media-Daten, einschließlich Text, Bilder und Videos, mit Stimmungsanalysen zu integrieren, wird die Extraktion von Themen, die Moderation von Inhalten sowie die Erkennung und das Verständnis von Trends auf Social-Media-Plattformen verbessern.
- Robotik: Multimodale künstliche Intelligenz wird eine entscheidende Rolle in der Robotik spielen, indem sie physische Roboter in die Lage versetzt, ihre Umgebung wahrzunehmen und mit ihr zu interagieren, wobei mehrere Modalitäten genutzt werden, um eine natürlichere und robustere Mensch-Roboter-Interaktion zu ermöglichen.
- Intelligente Unterstützungstechnologien: Spracherkennungssysteme, die in der Lage sind, Audiodaten mit Text- und Bilddaten zu kombinieren, werden die Benutzererfahrung (UX) für sehbehinderte Menschen verbessern, ebenso wie gestenbasierte Steuerungssysteme.