هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) : سفر به سمت ادراک انسان گونه!

آیا شما هم در دوران مدرسه، مانند بسیاری از دانش آموزان دیگر، گاهی با مشکل درک برخی مفاهیم حتی پس از توضیحات مکرر معلمتان مواجه می‌شدید؟ یا شاید تجربه کرده باشید که تحلیل یک نمودار، زمانی که خودتان به صورت تصویری مشاهده می‌کردید، بسیار ساده‌تر از زمانی بود که دوستتان آنرا به صورت شنیداری شرح می‌داد. این تجربه نشان می‌دهد که همه ما انسان‌ها در درک برخی موضوعات با چالش‌هایی روبرو هستیم. حقیقت اینست که برخی مفاهیم را می‌توان از طریق تصاویر بهتر درک کرد، برخی دیگر نیازمند تمرین‌های نوشتاری دقیق هستند و عده‌ای نیز با شنیدن توضیحات شفاهی، قابل فهم‌تر می‌شوند. بنابراین، برای یادگیری موثر هر مفهوم خاص، باید شیوه مناسب یادگیری آن را بشناسیم. همانطور که گفته می‌شود، ریاضیات را نمی‌توان حفظ کرد، در حالی که دروسی مانند تاریخ، جغرافیا و دروس پرورشی، بیشتر جنبه حفظی دارند تا استدلالی و منطقی.

از این رو، صرفاً سخنرانی‌های مدرسان برای یادگیری همه موضوعات کافی نیست. در چنین مواردی، یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning) که ترکیبی از روش‌های مختلف از جمله دیداری، شنیداری و تمرین‌های عملی‌است، تنها راه پیش رو برای یادگیری موثر خواهد بود.

همانگونه که برای یادگیری انسانی ضروری است تا اطلاعات از منابع مختلف دریافت شود تا درک عمیقی از مفاهیم حاصل گردد، هوش مصنوعی چندوجهی نیز تلاش می‌کند این رویکرد را در سیستم‌های هوشمند پیاده سازد. در گذشته، سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) معمولاً تنها بر یک نوع داده مانند متن یا تصویر متمرکز بودند. اما امروزه با پیشرفت‌های چشمگیر در این حوزه، هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) قادر است اطلاعات را از انواع مختلف ورودی‌های داده‌ای همچون متن، تصویر، صوت، ویدئو و غیره دریافت و پردازش نماید و خروجی را در یک قالب یکپارچه ارائه دهد.

به عنوان مثال، شاید شما با فناوری پیشرفته GPT-4o که در مقالات پیشین توضیح داده شد، آشنا باشید. این فناوری از قابلیت‌های دیداری، شنیداری، متنی، ویدئویی و موارد دیگر بهره می‌برد. چنین قابلیتی باعث می‌شود که عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی شبیه به تفکر و درک انسانی باشد و کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌هایی همچون پردازش زبان طبیعی (NLP)، رایانش ابری، مدیریت اطلاعات، هوش مصنوعی بالینی، آموزش هوشمند، رباتیک، واقعیت مجازی و افزوده، خودروهای خودران و بسیاری موارد دیگر داشته باشد.

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)، با ترکیب و پردازش یکپارچه داده‌ها از منابع گوناگون در یک سیستم واحد، قادر است تصمیمات هوشمندانه‌تر و دقیق‌تری برای مسائل پیچیده اتخاذ کند. این رویکرد نوآورانه در حوزه هوش مصنوعی، جهان را به سمت سیستم‌هایی سوق می‌دهد که همانند انسان‌ها عمل می‌کنند، اما از مزایای چشمگیری در زمینه سرعت، دقت و کارایی نسبت به انسان‌ها برخوردار خواهند بود.

در ادامه این مقاله، به کاوش در تعریف هوش مصنوعی چندوجهی، تفاوت این فناوری با هوش مصنوعی تک‌وجهی، فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی چندوجهی، کاربردها و چالش‌های پیش روی این حوزه خواهیم پرداخت. آماده باشید تا وارد دنیایی شگفت‌انگیز از فناوری‌های پیشرفته شویم که می‌توانند نحوه تفکر، تصمیم‌گیری و عملکرد ما را متحول سازند.

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) چیست؟

هوش مصنوعی چندوجهی، نوعی از هوش مصنوعی است که انواع مختلفی از داده‌ها یا همان حالت‌ها را با هم ترکیب می کند تا بتواند تعیینات دقیق‌تری انجام دهد، نتایج عمیق‌تری استخراج کند یا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری راجع به مسائل دنیای واقعی داشته باشد. سیستم‌های هوش مصنوعی چندوجهی با داده‌های ویدیویی، صوتی، گفتاری، تصویری، متنی و مجموعه‌ای از داده‌های عددی سنتی آموزش داده می‌شوند و از آن‌ها استفاده می‌کنند. مهم‌ترین نکته در هوش مصنوعی چندوجهی اینست که از انواع مختلف داده به طور همزمان استفاده می‌شود تا به هوش مصنوعی کمک کند محتوای داده‌ها را درک کرده و زمینه را بهتر تفسیر کند، که این قابلیت در هوش مصنوعی‌های اولیه وجود نداشت.

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) چگونه با سایر هوش‌های مصنوعی متفاوت است؟

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) در هسته خود، از رویکرد آشنای مبتنی بر مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیروی می کند.

مدل‌های هوش مصنوعی الگوریتم‌هایی هستند که نحوه یادگیری و تفسیر داده‌ها و همچنین نحوه فرمول‌بندی پاسخ‌ها بر اساس آن داده‌ها را تعریف می‌کنند. داده‌ها، پس از ورود به مدل، شبکه عصبی زیربنایی را آموزش می‌دهند و بدین ترتیب پایه‌ای از پاسخ‌های مناسب را ایجاد می‌کنند. خود هوش مصنوعی یک نرم‌افزار کاربردی است که بر اساس مدل‌های یادگیری ماشین زیربنایی ساخته می‌شود. به عنوان مثال، برنامه هوش مصنوعی ChatGPT در حال حاضر بر روی مدل GPT-4 ساخته شده‌است.

همه چیز درباره شرکت OpenAI

با ورود داده‌های جدید، هوش مصنوعی بر اساس آن داده‌ها برای کاربر تعیین‌نظر می‌کند و پاسخ‌هایی را تولید می کند. این خروجی همراه با تأیید کاربر یا پاداش‌های دیگر به مدل بازگردانده می‌شود تا به مدل در ادامه‌ی پالایش و بهبود کمک کند.

تفاوت اساسی بین هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) و هوش مصنوعی تک‌وجهی سنتی، در داده‌ها است. هوش مصنوعی تک‌وجهی به طور کلی برای کار با یک منبع یا نوع واحدی از داده‌ها طراحی شده‌است. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی مالی هم از داده‌های مالی کسب و کار و هم از داده‌های گسترده‌تر اقتصادی و بخش صنعتی، برای انجام تجزیه و تحلیل، پیش‌بینی‌های مالی یا شناسایی مشکلات مالی بالقوه برای کسب و کار استفاده می‌کند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی تک‌وجهی برای یک کار خاص طراحی شده‌است.

مزایا و معایب هوش مصنوعی

از سوی دیگر، هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله ویدیو، تصویر، گفتار، صدا و متن، دریافت و پردازش می کند و به درک دقیق‌تر و ظریف‌تر از محیط یا موقعیت خاص اجازه می‌دهد. با انجام این کار، هوش مصنوعی چندوجهی ادراک انسان را به طور دقیق‌تری شبیه‌سازی می‌کند.

چه فناوری‌هایی با هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) مرتبط هستند؟

سیستم‌های هوش مصنوعی چندوجهی معمولاً از مجموعه‌ای از سه جزء اصلی ساخته می‌شوند:

• ماژول ورودی (Input Module): مجموعه‌ای از شبکه‌های عصبی است که وظیفه دریافت و پردازش (یا کدگذاری) انواع مختلف داده‌ها مانند گفتار و تصویر را برعهده دارد. به طور کلی هر نوع داده توسط شبکه عصبی مجزای خود مدیریت می‌شود، بنابراین انتظار می‌رود در هر ماژول ورودی هوش مصنوعی چندوجهی، شبکه‌های عصبی تک‌وجهی متعددی وجود داشته باشد.
• ماژول همجوشی (Fusion Module): وظیفه ترکیب، هم‌راستا کردن و پردازش داده‌های مرتبط از هر وجه (حالت)، مانند گفتار، متن، بینایی و غیره، به یک مجموعه داده منسجم را برعهده دارد که از نقاط قوت هر نوع داده استفاده می‌کند. همجوشی با استفاده از تکنیک‌های مختلف ریاضی و پردازش داده، مانند مدل‌های ترنسفورمر (Transformer) و شبکه‌های پیچشی گراف (Graph Convolutional Networks) انجام می‌شود.
• ماژول خروجی (Output Module): وظیفه ایجاد خروجی از هوش مصنوعی چندوجهی را بر عهده دارد، از جمله پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری یا توصیه‌ی خروجی‌های قابل اجرا که سیستم یا اپراتور انسانی می‌تواند از آن‌ها استفاده کند.

دیپ لرنینگ چیست؟

به طور معمول، یک سیستم هوش مصنوعی چندوجهی شامل طیف وسیعی از اجزا یا فناوری‌ها در سراسر ساختار خود می‌شود، مانند موارد زیر:

• فناوری‌های پردازش زبان طبیعی (NLP): قابلیت‌های تشخیص گفتار و تبدیل گفتار به متن، به همراه خروجی گفتار یا تبدیل متن به گفتار را فراهم می کند. در نهایت، فناوری‌های NLP زیر و بم‌های صوتی مانند استرس یا کنایه را تشخیص می‌دهند و بدین ترتیب زمینه را به پردازش اضافه می‌کنند.
• فناوری‌های بینایی کامپیوتری برای دریافت تصویر و ویدیو، تشخیص و شناسایی اشیاء، از جمله تشخیص انسان و تمایز فعالیت‌هایی مانند دویدن یا پریدن را روشن می‌سازند.
• تحلیل متن به سیستم این امکان را می‌دهد تا زبان نوشتاری و هدف را بخواند و درک کند.
• سیستم‌های یکپارچه‌سازی به هوش مصنوعی چندوجهی اجازه می‌دهند تا ورودی‌های داده را در انواع مختلف داده‌های خود تراز، ترکیب، اولویت‌بندی و فیلتر کند. این هسته اصلی هوش مصنوعی چندوجهی است؛ زیرا یکپارچه‌سازی برای توسعه زمینه و تصمیم‌گیری مبتنی بر زمینه ضروری است.
• منابع ذخیره‌سازی و محاسباتی برای استخراج داده، پردازش و تولید نتایج برای اطمینان از تعاملات و نتایج باکیفیت بلادرنگ حیاتی هستند.

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) چه کاربردهایی دارد؟

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) طیف وسیعی از موارد استفاده را ارائه می‌دهد که آن را نسبت به هوش مصنوعی تک‌وجهی با ارزش‌تر می‌کند. کاربردهای رایج هوش مصنوعی چندوجهی عبارتند از:

تشخیص اشیاء با رایانه (Computer Vision)

آینده تشخیص اشیاء با رایانه (بینایی کامپیوتر) فراتر از صرفا شناسایی اشیاء است. ترکیب چندین نوع داده به هوش مصنوعی کمک می کند تا زمینه یک تصویر را شناسایی کند و تعیینات دقیق‌تری انجام دهد. برای مثال، تصویر یک سگ همراه با صدای سگ به احتمال زیاد منجر به شناسایی دقیق شی به عنوان سگ می‌شود. به عنوان امکان دیگری، ترکیب تشخیص چهره با پردازش زبان طبیعی (NLP) ممکن‌است منجر به شناسایی بهتر فرد شود.

اینترنت اشیا (IoT) | کاربردها و چالش‌ها

صنعت

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) طیف گسترده‌ای از کاربردها را در محیط‌های کاری دارد. بخش صنعتی، برای نظارت و بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، بهبود کیفیت محصول یا کاهش هزینه‌های نگهداری، از هوش مصنوعی چندوجهی استفاده می کند. ارگان‌های مراقبت‌های بهداشتی، برای پردازش علائم حیاتی بیمار، داده‌های تشخیصی و پرونده‌های پزشکی به منظور بهبود درمان از هوش مصنوعی چندوجهی بهره می‌برد. بخش خودروسازی نیز برای نظارت بر راننده برای علائم خستگی مانند بستن چشم‌ها و خروج از خطوط جاده از هوش مصنوعی چندوجهی استفاده می‌کند تا با راننده تعامل داشته باشد و توصیه‌هایی مانند استراحت یا تغییر راننده را ارائه دهد.

پردازش زبان (Language processing)

هوش مصنوعی چندوجهی وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند تحلیل احساسات را انجام می‌دهد. برای مثال، یک سیستم، علائم استرس را در صدای کاربر شناسایی می کند و آن را با علائم عصبانیت در حالت چهره کاربر ترکیب می‌کند تا پاسخ‌ها را متناسب با نیازهای کاربر تنظیم یا تعدیل کند. به طور مشابه، ترکیب متن با صدای گفتار می‌تواند به هوش مصنوعی کمک کند تا تلفظ و گفتار را در زبان‌های دیگر بهبود بخشد.

مروری بر فناوری دیپ فیک، کاربردها و روش‌های شناسایی آن

رباتیک

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) عنصری کلیدی در توسعه رباتیک است؛ زیرا ربات‌ها باید با محیط‌های دنیای واقعی، با انسان‌ها و با طیف وسیعی از اشیاء مانند حیوانات خانگی، ماشین‌ها، ساختمان‌ها و نقاط دسترسی آن‌ها و غیره تعامل داشته باشند. هوش مصنوعی چندوجهی از داده‌های دوربین‌ها، میکروفون‌ها، GPS و سایر حسگرها برای ایجاد درک دقیق از محیط و تعامل موفق‌تر با آن استفاده می کند.

ربات انسان نمای تسلا

چالش‌های هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)

پتانسیل هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)، به خصوص در زمینه کیفیت داده و تفسیر داده، برای توسعه دهندگان با چالش‌هایی همراه‌است. چالش‌های رایج عبارتند از:

• حجم داده (Data volume): مجموعه داده‌های مورد نیاز برای راه‌اندازی یک هوش مصنوعی چندوجهی، به دلیل حجم بالای انواع داده‌های درگیر، چالش‌هایی جدی را برای کیفیت داده، ذخیره‌سازی و تکرار ایجاد می‌کند. ذخیره‌سازی و پردازش چنین حجم عظیمی از داده‌ها گران‌قیمت است.
• انویدیا تاریخ رونمایی از نسل بعدی کارت گرافیک ها را تعیین کرد
• یادگیری ظرافت‌ها (Learning nuance): آموزش هوش مصنوعی برای تشخیص معانی مختلف از ورودی یکسان می‌تواند مشکل‌ساز باشد. فرض کنید شخصی می‌گوید “واقعا”. هوش مصنوعی این کلمه را درک می کند، اما “واقعا” می‌تواند نشان دهنده‌ی عدم تایید همراه با کنایه باشد. سایر زمینه‌ها، مانند زیر و بم‌های گفتار یا نشانه‌های چهره، به تمایزگذاری و ایجاد یک پاسخ دقیق کمک می‌کنند.
• ترازبندی داده (Data alignment): ترازبندی مناسب داده‌های معنادار از انواع مختلف داده (داده‌هایی که نشان‌دهنده زمان و مکان یکسان هستند) دشوار است.
• مجموعه داده‌های محدود (Limited data sets): همه داده‌ها کامل یا به راحتی در دسترس نیستند. یافتن داده‌های محدود، مانند مجموعه داده‌های عمومی، اغلب دشوار و پرهزینه است. بسیاری از مجموعه‌های داده نیز شامل تجمیع قابل توجهی از منابع مختلف هستند. در نتیجه، کامل بودن، یکپارچگی و سوگیری داده‌ها می‌تواند برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به مشکلی تبدیل شود.
• انقلاب اخلاقی یا آپوکالیپس؟ چرا حریم خصوصی داده های شما در خطر است؟
• داده‌های گم‌شده (Missing data): هوش مصنوعی چندوجهی به داده هایی از منابع مختلف وابسته‌است. با این حال، نبود یک منبع داده می تواند منجر به نقص عملکرد یا برداشت اشتباه هوش مصنوعی شود. به عنوان مثال، اگر ورودی صوتی دچار نقص شده و هیچ صوتی ارائه ندهد، یا صداهایی نامشخص یا نویز ثابت را منتقل کند، واکنش هوش مصنوعی به چنین داده های گمشده‌ای ناشناخته‌است.
• پیچیدگی تصمیم‌گیری (Decision-making complexity): شبکه‌های عصبی که از طریق آموزش توسعه می‌یابند، می‌توانند غیرقابل درک و تفسیر باشند، که این امر درک دقیق نحوه ارزیابی داده‌ها و تصمیم گیری هوش مصنوعی را برای انسان‌ها دشوار می کند. اما این بینش برای رفع اشکالات و حذف سوگیری داده‌ها و تصمیم گیری بسیار حیاتی است. در عین حال، حتی مدل‌های آموزش دیده گسترده نیز از یک مجموعه داده محدود استفاده می‌کنند و دانستن اینکه چگونه داده‌های ناشناخته، ندیده یا جدید می‌تواند بر هوش مصنوعی و تصمیم گیری آن تأثیر بگذارد، دشوار است. این می‌تواند هوش مصنوعی چندوجهی را غیرقابل اعتماد یا غیرقابل پیش بینی کند و منجر به نتایج نامطلوب برای کاربران هوش مصنوعی شود.