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IA Multimodal (Inteligencia Artificial Multimodal)

¿Qué es la IA multimodal?

La IA multimodal es un tipo de inteligencia artificial (IA) que puede procesar, comprender y/o generar resultados para más de un tipo de datos.

La modalidad se refiere a la forma en que algo existe, se experimenta o se expresa. En el contexto del machine learning y la inteligencia artificial, la modalidad se refiere específicamente a un tipo de datos. Algunos ejemplos de modalidades de datos son:

  • Texto
  • Imágenes
  • Audio
  • Vídeo

Unimodal frente a multimodal

La mayoría de los sistemas de IA actuales son unimodales. Están diseñados y construidos para trabajar exclusivamente con un tipo de datos y utilizan algoritmos adaptados a esa modalidad. Un sistema de IA unimodal como ChatGPT, por ejemplo, utiliza algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender y extraer el significado del contenido textual, y el único tipo de salida que el chatbot puede producir es texto.

En cambio, las arquitecturas multimodales que pueden integrar y procesar varias modalidades simultáneamente tienen el potencial de producir más de un tipo de salida. Si las futuras iteraciones de ChatGPT son multimodales, por ejemplo, un vendedor que utilice el bot de IA generativa para crear contenido web basado en texto podría pedir al bot que creara imágenes que acompañaran al texto que genera.

Cómo funciona la IA multimodal

Los sistemas de IA multimodal se estructuran en torno a tres elementos básicos: un módulo de entrada, un módulo de fusión y un módulo de salida.

El módulo de entrada es un conjunto de redes neuronales que pueden recibir y procesar más de un tipo de datos. Dado que cada tipo de datos es tratado por su propia red neuronal, cada módulo de entrada de IA multimodal consta de numerosas redes neuronales unimodales.

El módulo de fusión se encarga de integrar y procesar los datos pertinentes de cada tipo y de aprovechar los puntos fuertes de cada uno de ellos.

El módulo de salida genera resultados que contribuyen a la comprensión global de los datos. Se encarga de crear los resultados de la IA multimodal.

Retos

La IA multimodal es más difícil de crear que la unimodal debido a varios factores. Entre ellos

  • Integración de datos: Combinar y sincronizar diferentes tipos de datos puede ser un reto porque los datos de múltiples fuentes no tendrán los mismos formatos. Garantizar la integración sin fisuras de múltiples modalidades y mantener una calidad de datos y una alineación temporal coherentes a lo largo de todo el proceso de procesamiento puede resultar difícil y llevar mucho tiempo.
  • Representación de características: Cada modalidad tiene sus propias características y métodos de representación. Por ejemplo, las imágenes requieren técnicas de extracción de características como las redes neuronales convolucionales (CNN), mientras que el texto puede requerir incrustaciones de palabras o grandes modelos lingüísticos (LLM). Resulta difícil combinar y representar las distintas modalidades de un modo significativo que capte sus interdependencias y mejore la comprensión global de los datos.
  • Dimensionalidad y adaptabilidad: Los datos multimodales suelen tener un alto nivel de dimensionalidad y no existen mecanismos para reducirla, ya que cada modalidad aporta su propio conjunto de características. A medida que aumenta el número de modalidades, la dimensionalidad de los datos también crece significativamente. Esto plantea retos en términos de complejidad computacional, requisitos de memoria y adaptabilidad tanto para los modelos de IA como para los algoritmos que utilizan para procesar los datos.
  • Arquitectura de modelos y técnicas de fusión: El diseño de arquitecturas y técnicas de fusión eficaces para combinar información procedente de múltiples modalidades sigue siendo un área de investigación en curso. Encontrar el equilibrio adecuado entre el procesamiento específico de cada modalidad y las interacciones intermodales es una tarea compleja que requiere un diseño cuidadoso y mucha experimentación.
  • Disponibilidad de datos etiquetados: Los conjuntos de datos de IA multimodal suelen requerir datos etiquetados que abarquen múltiples modalidades. El reto de recopilar y anotar conjuntos de datos con diversas modalidades es difícil, y puede resultar caro mantener conjuntos de datos de entrenamiento multimodales a gran escala.

A pesar de estas dificultades, los sistemas de IA multimodal pueden ser más fáciles de usar que los sistemas unimodales y proporcionar a los consumidores una comprensión más matizada de los datos complejos del mundo real. La investigación en curso y los avances en áreas como la representación multimodal, las técnicas de fusión y la gestión de conjuntos de datos multimodales a gran escala están ayudando a abordar estos retos y a ampliar los límites de las capacidades actuales de la IA unimodal.

El futuro de la IA multimodal

En el futuro, a medida que los modelos de base con conjuntos de datos multimodales a gran escala sean más rentables, los expertos esperan ver más aplicaciones y servicios innovadores que aprovechen la potencia del procesamiento de datos multimodales. Los casos de uso incluyen:

  • Vehículos autónomos: Los vehículos autónomos podrán procesar datos de varios sensores, como cámaras, radares, GPS y LiDAR (Light Detection and Ranging), de forma más eficiente y tomar mejores decisiones en tiempo real.
  • Sistemas de sanitarios: El análisis de los datos de los pacientes mediante la combinación de imágenes médicas procedentes de radiografías o resonancias magnéticas con notas clínicas, y la integración de los datos de los sensores de dispositivos portátiles como los relojes inteligentes mejorarán los diagnósticos y proporcionarán a los pacientes una asistencia sanitaria más personalizada.
  • Comprensión de vídeo: La IA multimodal puede utilizarse para combinar información visual con audio, texto y otras modalidades con el fin de mejorar la subtitulación, el resumen y la búsqueda de vídeos.
  • Interacción persona-ordenador: La IA multimodal se empleará en escenarios de interacción persona-ordenador para permitir una comunicación más natural e intuitiva. Esto incluye aplicaciones como los asistentes de voz que pueden entender y responder a órdenes habladas mientras procesan simultáneamente señales visuales del entorno.
  • Recomendación de contenidos: La IA multimodal, capaz de combinar datos sobre las preferencias del usuario y su historial de navegación con datos de texto, imagen y audio, podrá ofrecer recomendaciones más precisas y pertinentes sobre películas, música, noticias y otros medios.
  • Análisis de redes sociales: La IA multimodal que puede integrar datos de medios sociales, incluidos texto, imágenes y vídeos, con análisis de sentimientos mejorará la extracción de temas, la moderación de contenidos y la detección y comprensión de tendencias en las plataformas de medios sociales.
  • Robótica: La IA multimodal desempeñará un papel crucial en las aplicaciones robóticas al permitir a los robots físicos percibir e interactuar con su entorno utilizando múltiples modalidades para posibilitar una interacción humano-robot más natural y sólida.
  • Tecnologías de asistencia inteligentes: Los sistemas de conversión de voz a texto que pueden combinar datos de audio con datos de texto e imagen mejorarán la experiencia del usuario (UX) para las personas con discapacidad visual y los sistemas de control basados en gestos.

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Margaret Rouse
Experta en tecnología

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…