KI-Logbuch
Inspiration, Entdeckungen, Anwendungen
Mit allen Sinnen verstehen: multimodale KI-Systeme erfassen unsere Welt
Created on 2024-09-16 18:37
Published on 2024-09-18 05:10
Liebe Neugierige, Kreative, Entdecker*innen,
„Die Zukunft gehört denen, die an die Schönheit ihrer Träume glauben“
sagte einst Eleanor Roosevelt. Und wenn es um die Zukunft der künstlichen Intelligenz geht, dann träumen gerade so einige KI Nerds und Hyperscaler von einer KI, die unsere Welt ganzheitlicher wahrnimmt und versteht.
Willkommen zur neuesten Ausgabe des KI-Logbuchs, in der wir uns heute mit dem spannenden Thema der „multimodalen KI“ beschäftigen werden.
Multimodale KI – was steckt dahinter?
Stellt euch vor, ihr könntet mit einem KI-System genauso natürlich kommunizieren wie mit einem Menschen – mit Worten, Gesten, Bildern und Tönen. Genau das ist das Ziel von multimodaler KI. Diese Systeme sind in der Lage, Informationen aus verschiedenen Quellen wie Text, Bildern, Videos und Audiodaten zu verarbeiten und komplexe Muster über verschiedene Datenarten hinweg zu erkennen. Und weil diese Systeme dadurch bestens für die Zukunft ausgestattet sind, ist multimodale KI laut „IT-Portal“ auch einer von insgesamt 5 Machine Learning Trends für Unternehmen in diesem Jahr, 2024.
Apropos „Unternehmen“. Für die eröffnet multimodale KI völlig neue Möglichkeiten. Stellt euch vor, ihr könntet Kundenfeedback nicht nur aus Texten, sondern auch aus Sprachaufnahmen oder Videos effizient analysieren. Das führt zu einem umfassenderen Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen. Aber das ist erst der Anfang. Beinahe in allen Bereichen kann multimodale KI Anwendung finden – so jedenfalls die Überzeugung von „IT-Portals“:
Weitere Anwendungsgebiete finden sich beispielsweise in der medizinischen Diagnose, bei Produktempfehlungen im E-Commerce, in der Personalassistenz und der Content Moderation.
Ein konkretes Beispiel ist Microsoft Copilot. So sagt Microsoft selber:
Multimodale KI versteht mehr
Auf ihren eigenen Webseiten erklärt Microsoft, dass multimodale Modelle Bilder, natürliche Sprache und Bing-Suchdaten dazu verwenden herauszufinden, was in einem Bild passiert. Es kann aus einem Foto relevante Informationen generieren, etwa die historische Einordnung eines dort gezeigten Denkmals.
Der Markt für multimodale KI boomt
Die Entwicklung von multimodalen Modellen stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Forschung dar. Und das spiegelt sich auch in den Marktzahlen wider. Laut einer Studie von MarketsandMarkets wird der globale Markt für multimodale KI von 1 Milliarde Dollar im Jahr 2023 auf 4,5 Milliarden Dollar im Jahr 2028 wachsen. Das ist schon eine amtliche Wachstumsrate!
Aber was treibt dieses Wachstum an? Zum einen die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen KI-Lösungen in verschiedenen Branchen. Zum anderen die zunehmende Verfügbarkeit großer Datensätze und die Verbesserung der Rechenleistung, die für das Training komplexer multimodaler Modelle erforderlich sind.
Herausforderungen und Zukunftsaussichten
Natürlich bringt die Integration mehrerer Modalitäten auch Herausforderungen mit sich. Die erhöhte Rechenkomplexität und die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen zur effektiven Datensynthese sind nur zwei davon, wie das LAMARR-Institut erst kürzlich bemerkte. Dennoch verspricht die Entwicklung intelligenter und kontextbewusster KI-Systeme in diesem Bereich spannende Fortschritte und Anwendungsmöglichkeiten. Inwieweit das erst vergangene Woche veröffentlichte OpenAI o1 Modell ebenfalls multimodal sein könnte, muss sich noch zeigen.
Ein interessanter Trend für 2024 ist die Verknüpfung verschiedener KI-Modelle. Multimodale KI-Modelle, die Sprache, Bilder, Texte und Videos kombinieren, werden zunehmend Modelle für einzelne Anwendungen ersetzen. Das ermöglicht beispielsweise die Erstellung kompletter Lernvideos in kürzester Zeit, wie „Digital Business Cloud“ Anfang des Jahres prognostizierte.
Tipps und Tricks für den Umgang mit multimodaler KI
1. Experimentiert mit verschiedenen Eingabeformen: Nutzt die Vielseitigkeit multimodaler Systeme, indem ihr Text, Bilder und Audio kombiniert.
2. Achtet auf Datenschutz: Multimodale Systeme verarbeiten sensible Daten. Stellt sicher, dass ihr die Datenschutzrichtlinien versteht und einhält.
3. Bleibt kritisch: Auch multimodale KI-Systeme können Fehler machen. Überprüft die Ergebnisse immer auf Plausibilität.
4. Nutzt Edge-Computing: Wo möglich, setzt auf lokale Datenverarbeitung für schnellere Ergebnisse und besseren Datenschutz.
5. Fokussiert auf Datenqualität: Für präzise Ergebnisse ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend. Investiert Zeit in die sorgfältige Datenerhebung und -aufbereitung.
Top Links
– Gemini von Google DeepMind – Ein leistungsstarkes multimodales KI-Modell, das Text, Bilder und Audio verarbeiten kann.
– Studie zur Zukunft multimodaler KI – Aktuelle Marktanalysen und Prognosen für den Bereich multimodale KI von „MarketsAndMarkets“.
– Microsoft Designer – Eine KI-gestützte Grafikdesign-App, die multimodale Technologie nutzt, um Bilder auf Basis von Beschreibungen zu generieren.
Ich bin mir sicher, dass multimodale KI unsere Interaktion mit Technologie in Zukunft noch weiter und grundlegender verändern wird, als wir es uns heute überhaupt vorstellen können. Vor allem in Kombination mit Autonomer KI ergeben sich hier schier unendliche Möglichkeiten. Aber wie immer geht das alles nicht ohne uns, die Menschen. Es bleibt an uns, hier einen ethisch runden Ansatz zu finden. Ein Ansatz, der Menschen nicht auf die Seitenlinien sondern ins Zentrum stellt. Ein Fachmensch, der alles, was KI generiert zusätzlich prüfen sollte, basierend auf dem Fachwissen und vor allem der Intuition des die Maschine beobachtenden Homo Sapiens.
Ich freue mich wie immer auf eure Gedanken und Erfahrungen in den Kommentaren. Bis zum nächsten Mal!
Euer Arno
LINKS
[1] https://www.itportal24.de/ratgeber/machine-learning-trends-fur-unternehmen
[2] https://news.microsoft.com/de-de/features/drei-grosse-ki-trends-die-2024-wichtig-sein-werden/
[3] https://lamarr-institute.org/de/blog/multimodale-llms/
[5] https://topsoft.ch/themen/warum-datenzentrische-ki-modelle-2024-im-scheinwerferlicht-stehen/
[6] https://nxiglobal.com/de/insights/die-evolution-der-kuenstlichen-intelligenz-stand-und-ausblick-2024
[7] https://www.techopedia.com/de/top-5-multimodale-ki-tools-2024
Understanding with all senses: multimodal AI systems capture our world
Dear curious, creatives, explorers,
„The future belongs to those who believe in the beauty of their dreams“
Eleanor Roosevelt once said. And when it comes to the future of artificial intelligence, some AI nerds and hyperscalers are dreaming of an AI that perceives and understands our world more holistically.
Welcome to the latest edition of the AI logbook, in which we will be looking at the exciting topic of „multimodal AI“ today.
Multimodal AI – what’s behind it?
Imagine you could communicate with an AI system just as naturally as with a human being – with words, gestures, images and sounds. This is precisely the aim of multimodal AI. These systems are able to process information from different sources such as text, images, videos and audio data and recognise complex patterns across different types of data. And because these systems are therefore ideally equipped for the future, multimodal AI is also one of a total of 5 machine learning trends for companies this year, 2024, according to the „IT Portal„.
Speaking of „companies“. For them, multimodal AI opens up completely new possibilities. Imagine being able to efficiently analyse customer feedback not only from texts, but also from voice recordings or videos. This leads to a more comprehensive understanding of customer needs and preferences. But that’s just the beginning. Multimodal AI can be used in almost all areas – at least that is the conviction of „IT Portals“:
Further areas of application can be found, for example, in medical diagnosis, product recommendations in e-commerce, personnel assistance and content moderation.
One concrete example is Microsoft Copilot. Microsoft says so itself:
Multimodal AI understands more
On its own website, Microsoft explains that multimodal models use images, natural language and Bing search data to find out what is happening in an image. It can generate relevant information from a photo, such as the historical classification of a monument shown there.
The market for multimodal AI is booming
The development of multimodal models represents a significant advance in AI research. And this is also reflected in the market figures. According to a study by MarketsandMarkets, the global market for multimodal AI will grow from 1 billion dollars in 2023 to 4.5 billion dollars in 2028. That’s an official growth rate!
But what is driving this growth? On the one hand, the increasing demand for advanced AI solutions in various industries. On the other hand, the increasing availability of large data sets and the improvement in computing power required for training complex multimodal models.
Challenges and future prospects
Of course, the integration of multiple modalities also brings challenges. Increased computational complexity and the development of advanced algorithms for effective data synthesis are just two of them, as the LAMARR Institute recently noted. Nevertheless, the development of intelligent and context-aware AI systems in this area promises exciting progress and potential applications. The extent to which the OpenAI o1 model published just last week could also be multimodal remains to be seen.
An interesting trend for 2024 is the linking of different AI models. Multimodal AI models that combine speech, images, text and videos will increasingly replace models for individual applications. This will make it possible, for example, to create complete learning videos in the shortest possible time, as predicted by „Digital Business Cloud“ at the beginning of the year.
Tips and tricks for working with multimodal AI
1. experiment with different forms of input: Utilise the versatility of multimodal systems by combining text, images and audio.
2. pay attention to data protection: Multimodal systems process sensitive data. Make sure you understand and comply with the data protection guidelines.
3. remain critical: Even multimodal AI systems can make mistakes. Always check the results for plausibility.
4. use edge computing: where possible, rely on local data processing for faster results and better data protection.
5. focus on data quality: The quality of the training data is crucial for precise results. Invest time in careful data collection and preparation.
Top Links
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Gemini by Google DeepMind – A powerful multimodal AI model that can process text, images and audio.
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Study on the future of multimodal AI – Current market analyses and forecasts for the multimodal AI sector from „MarketsAndMarkets“.
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Microsoft Designer – An AI-powered graphic design app that uses multimodal technology to generate images based on descriptions.
I am sure that multimodal AI will change our interaction with technology in the future even further and more fundamentally than we can even imagine today. Especially in combination with autonomous AI, the possibilities are endless. But as always, none of this will work without us, the people. It is up to us to find an ethically sound approach. An approach that puts people at the centre rather than on the sidelines. An expert who should additionally scrutinise everything that AI generates, based on the expertise and, above all, the intuition of the homo sapiens observing the machine.
As always, I look forward to your thoughts and experiences in the comments. See you next time!
Yours Arno
LINKS
[1] https://www.itportal24.de/ratgeber/machine-learning-trends-fur-unternehmen
[2] https://news.microsoft.com/de-de/features/drei-grosse-ki-trends-die-2024-wichtig-sein-werden/
[3] https://lamarr-institute.org/de/blog/multimodale-llms/
[5] https://topsoft.ch/themen/warum-datenzentrische-ki-modelle-2024-im-scheinwerferlicht-stehen/
[6] https://nxiglobal.com/de/insights/die-evolution-der-kuenstlichen-intelligenz-stand-und-ausblick-2024
[7] https://www.techopedia.com/de/top-5-multimodale-ki-tools-2024