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.