Multimodales Lernen ist eine Weiterentwicklung des Machine Learning, die darin besteht, mehrere Datenquellen wie Text, Bild und Audio gleichzeitig zu nutzen, um wesentlich komplexere Aufgaben zu lösen. Hier erfährst du alles, was du über diese neue Technik wissen musst, die die Grenzen der KI erweitern wird!
In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz beeindruckende Fortschritte gemacht. Ihre Entwicklung ist insbesondere mit dem maschinellen Lernen (Machine Learning) und tiefen neuronalen Netzen verbunden.
Diese Fortschritte wurden jedoch hauptsächlich bei „unimodalen“ Aufgaben erzielt. Dieser Begriff bedeutet, dass der Schwerpunkt auf einer einzigen Art von Datenquellen liegt, z. B. Text oder Bild.
In der realen Welt stammen die Informationen jedoch aus mehreren sensorischen Quellen und kombinieren Text, Bild, Audio oder sogar Video.
Die nächste Herausforderung für die KI besteht also darin, diese verschiedenen Modalitäten gleichzeitig und integriert zu nutzen, um ein reichhaltigeres und vollständigeres Verständnis zu erreichen. Um dies zu erreichen, verwenden die Forscher die Technik des „multimodalen Lernens“.
Multimodal Learning und die verschiedenen Datentypen verstehen
Wenn du deinen Kopf aus dem Fenster steckst, erhältst du sofort eine Vielzahl von Informationen. Dies hängt mit der Kombination unserer fünf Sinne zusammen: Hören, Sehen, Riechen, Schmecken und Fühlen, die es uns ermöglichen, gleichzeitig Geräusche, Bilder, Texturen und Düfte wahrzunehmen.
Multimodal Learning zielt darauf ab, diese Idee der gleichzeitigen Nutzung verschiedener Daten im Bereich der KI anzuwenden. Sehen wir uns zunächst die verschiedenen Arten von Quellen an.
Text ist eine der am häufigsten verwendeten Modalitäten im Machine Learning. Textdaten enthalten reichhaltige und strukturierte Informationen, und mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) lässt sich leicht Wissen aus ihnen extrahieren.
Diese Daten können aus Dokumenten, Zeitungsartikeln, Nachrichten in sozialen Netzwerken oder jeder anderen Art von Text stammen. Die NLP-Techniken, die zu ihrer Verarbeitung verwendet werden, umfassen Tokenisierung, Lemmatisierung, Syntaxanalyse, Erkennung von benannten Entitäten und Textklassifizierung.
Bilder sind ihrerseits eine wesentliche Quelle visueller Informationen im Multimodal Learning. Dank der wachsenden Beliebtheit von Faltungsneuronennetzen (CNN) konnten große Fortschritte beim Verständnis von Bildern erzielt werden.
Mithilfe von Computer Vision-Techniken können Bilder analysiert und interpretiert werden, um daraus Wissen zu gewinnen. Beispiele dafür sind die Erkennung von Objekten, die Gesichtserkennung oder die Segmentierung von Bildern.
Die Audiomodalität umfasst Informationen aus Sprachaufnahmen, Tondateien oder Live-Streams. Sie werden mithilfe von Audioverarbeitungstechniken analysiert, um akustische und sprachliche Merkmale zu extrahieren.
Zu den am häufigsten verwendeten Methoden gehören Spracherkennung, Erkennung von Schallereignissen, Quellentrennung und Klassifizierung.
Schließlich ist Video eine leistungsstarke Quelle für multimodale Daten, da es visuelle und Audio-Informationen kombiniert. Computer Vision und Audioverarbeitungstechniken ermöglichen es auch hier, Wissen aus einer Sequenz zu extrahieren.
Dies ermöglicht die Erkennung von sich bewegenden Objekten, die Analyse menschlicher Aktivitäten oder sogar die Erkennung von Gesten.
Diese Verschmelzung von visuellen und auditiven Modalitäten ermöglicht es Maschinen, Szenen und Ereignisse besser zu verstehen.
Mit der Verbreitung von Smartphone-Kameras und sozialen Netzwerken wie TikTok und YouTube, die sich dem Teilen von Videos widmen, haben KIs nun Zugang zu einem riesigen Pool an Ressourcen, mit denen sie trainieren können.
In der Zukunft, wenn humanoide Roboter mit Berührungssensoren an ihren Fingern aufkommen, könnten Künstliche Intelligenzen auch den Tastsinn empfangen und ihn zum Lernen nutzen…
Welche Anwendungen gibt es für Multimodal Learning?
Multimodales Lernen wird auf vielfältige Weise in vielen Bereichen der künstlichen Intelligenz angewendet.
Einer der wichtigsten Anwendungsfälle ist die Erkennung und das Verständnis von Szenen. Durch die Kombination von visuellen, Audio- und Videoinformationen ist es möglich, komplexe Szenen genauer und detaillierter zu analysieren und zu interpretieren.
Es geht z. B. darum, bewegte Objekte in einem Video zu erkennen und zu verfolgen, wie z. B. Personen in Überwachungsvideos.
Die Kombination von visuellen und Audio-Informationen hilft, verdächtige Ereignisse wie aggressives Verhalten, Eindringen oder Notsituationen in den Bildern von Sicherheitskameras automatisch zu erkennen. Es ist also eine wertvolle Hilfe bei der Überwachung.
Es ist auch möglich, menschliche Aktivitäten in Videos anhand von visuellen und Audio-Informationen zu erkennen und zu verstehen. In einem Video, das bei einer Sportveranstaltung aufgenommen wurde, helfen z. B. die Erkennung von Gesten und das Verständnis von sozialen Interaktionen der KI, eine Sportart zu erkennen.
Ein weiteres Anwendungsfeld für Multimodal Learning ist die Übersetzung. Dieser Ansatz ermöglicht u. a. die gleichzeitige Übersetzung von Sprache und Bildern bei einer mündlichen Präsentation, die von visuellen Folien begleitet wird. Dies erleichtert das Verständnis für ein mehrsprachiges Publikum.
Ebenso können textbasierte Anweisungen automatisch in visuelle Anweisungen übersetzt werden. Das Ziel kann z. B. sein, einen Roboter bei der Ausführung seiner Aufgaben zu leiten.
Es gibt auch Generatoren für Bildbeschriftungen, die auf Multimodal Learning basieren. Dies ist sehr nützlich für Menschen mit Sehbehinderungen oder um den Prozess der Untertitelung zu automatisieren.
Mithilfe einer auf Multimodal Learning basierenden Konversationsschnittstelle kann ein virtueller Assistent mit den Nutzern interagieren, indem er Sprache, Text und Bilder verwendet. Das Erlebnis wird dadurch natürlicher und immersiver, da es möglich wird, seine Absichten und Bedürfnisse auf verschiedene Arten auszudrücken.
Multimodal Learning und generative KI
Generative Künstliche Intelligenz beruht auch auf Multimodal Learning. Diese Art von KI nutzt neuronale Netze, um neue Inhalte zu generieren: Bilder, Videos, Texte…
Zum Beispiel basieren KI-Chatbots wie ChatGPT auf generativer KI, um Text aus Prompts zu erzeugen. Durch die Integration verschiedener Modalitäten sind sie in der Lage, auf reichhaltigere und natürlichere Weise mit den Nutzern zu interagieren.
Die fortschrittlichsten Dialogsysteme wie GPT-4 von OpenAI integrieren sowohl Text als auch Sprache und Bilder, um Anfragen zu verstehen und auf kontextbezogene und personalisierte Weise zu beantworten.
In ähnlicher Weise erstellt die KI DALL-E Bilder aus textbasierten Prompts. Sie wurde sowohl mit Text als auch mit Bildern trainiert, um zu lernen, wie man sie miteinander verbindet.
Generative KI kann eine personalisiertere Mensch-Maschine-Interaktion ermöglichen, realistische 3D-Bilder und Videos für Filme oder Videospiele oder sogar neue Produktdesigns erstellen.
Verschiedene Ansätze und Techniken
Zunächst einmal spielen Fusionsmodelle eine Schlüsselrolle bei der Kombination von Informationen. Multimodale neuronale Netze ermöglichen das Lernen von integrierten Darstellungen, indem gemeinsame Merkmale aus multimodalen Daten extrahiert werden.
Diese Neural Networks können durch die Verwendung spezifischer Fusionsschichten aufgebaut werden, die die Merkmale jeder Modalität berücksichtigen und die Informationen auf geeignete Weise kombinieren.
Eine weitere Methode ist das Transferlernen, bei dem das von einer Modalität erlernte Wissen auf eine andere übertragen werden kann.
Dies kann sehr nützlich sein, wenn die Daten in einer bestimmten Modalität begrenzt sind. Beispielsweise können Modelle, die vorab auf Aufgaben im Bereich Computer Vision trainiert wurden, auf Bildverstehensaufgaben in anderen Domänen übertragen werden.
Es ist auch möglich, auf großen Datenmengen vortrainierte Modelle als Ausgangspunkt zu verwenden, um das multimodale Lernen zu beschleunigen.
Ein vorab trainiertes Sprachmodell kann verwendet werden, um Textmerkmale in einer multimodalen Aufgabe zu extrahieren, um sein Wissen zu nutzen, das er bereits beim anfänglichen Training an einer großen Datenmenge erworben hat.
Schließlich ist die Darstellung der multimodalen Daten ein entscheidender Schritt, da sie die Fähigkeit des Modells beeinflusst, die verschiedenen Modalitäten zu verstehen und zu nutzen.
Das Erlernen gemeinsamer Darstellungen zielt zum Beispiel darauf ab, gemeinsame Darstellungsräume zwischen den verschiedenen Modalitäten zu finden.
Dies ermöglicht es, gemeinsame Merkmale zu extrahieren, die gemeinsame Informationen erfassen und das Gesamtverständnis multimodaler Daten erleichtern.
Um diese gemeinsamen Repräsentationen zu erlernen, werden insbesondere Techniken des Co-Lernens oder des adversativen Lernens verwendet.
Eine Alternative sind selbstkodierende neuronale Netze: Architekturen, die lernen, Eingabedaten über eine latente Repräsentation zu rekonstruieren.
Sie können verwendet werden, um relevante multimodale Merkmale zu extrahieren, die dann für die Fusion und das Lernen von multimodalen Modellen genutzt werden.
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Die Herausforderungen des Multimodal Learning
Dieses multimodale Lernen bringt verschiedene Herausforderungen mit sich und erfordert besondere Aufmerksamkeit, um die verschiedenen Datentypen effektiv zu nutzen.
Eines der Hauptprobleme ist die Ausrichtung der Modalitäten. Daten aus verschiedenen Quellen müssen so ausgerichtet werden, dass sie kohärent und interpretierbar sind.
Wenn du z. B. ein Video mit einer Tonspur analysierst, müssen die visuellen und akustischen Informationen vorübergehend unbedingt aneinander ausgerichtet werden, damit die Szene als Ganzes verständlich ist. Um diese Einschränkung einzuhalten, werden verschiedene Synchronisationstechniken verwendet.
Auch das Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Modalitäten kann eine komplexe Aufgabe sein. Es gibt verschiedene Methoden, um Text-, Bild-, Audio- und Videoinformationen effektiv zu kombinieren, wie z. B. die Verkettung oder die Verwendung multimodaler neuronaler Netze, um integrierte Darstellungen zu erlernen.
Unabhängig davon, welcher Ansatz verwendet wird, müssen bei der Zusammenführung Interaktionen und Abhängigkeiten erfasst werden, um ein umfassendes Verständnis und einen Überblick zu ermöglichen.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Daten so darzustellen, dass die relevanten Informationen aus jeder Modalität erfasst werden, damit sie beim Lernen effektiv genutzt werden können.
Im Allgemeinen werden Deep-Learning-Techniken verwendet, um signifikante Merkmale zu extrahieren. Beispielsweise können enkodierende neuronale Netze verwendet werden, um Informationen zu erfassen, die von den Modalitäten geteilt werden.
Beispiele für Multimodal Learning Systeme
Hier sind einige Beispiele.
Das US-amerikanische Unternehmen OpenAI hat DALL-E entwickelt, ein KI-System, das Text in Bilder umwandelt. Es handelt sich dabei um ein neuronales Netz, das aus 12 Milliarden Parametern besteht.
Die Firma hat auch CLIP entwickelt. Dieses multimodale System führt eine Vielzahl von visuellen Erkennungsaufgaben durch und kann Bilder ohne Beispieldaten in Kategorien einteilen.
Google hat seinerseits ALIGN entwickelt: ein KI-Modell, das auf einem Datensatz mit vielen Bild-Text-Paaren trainiert wird. Laut mehreren Benchmarks ist es das leistungsfähigste Modell dieser Art.
Der kalifornische Riese hat auch die KI MURAL für die Bild-Text-Zuordnung und Sprachübersetzung entwickelt. Dieses Modell nutzt Multitasking-Lernen, das auf Bild-Text-Paare angewendet wird, in Verbindung mit deren Übersetzung in über 100 Sprachen.
Ein weiteres Projekt von Google ist VATT: eine multimodale Video-Audio-Text-KI. Sie kann Vorhersagen aus Rohdaten treffen, Beschreibungen von Ereignissen in Videos generieren oder sogar Videos aus einem Prompt erstellen.
Microsoft-Forscher haben NUWA entwickelt, um neue Bilder und Videos zu produzieren oder bestehende zu verändern. Dieses Modell wird mit Bildern, Videos und Text trainiert. Es hat gelernt, den nächsten Frame in einem Video vorherzusagen oder unvollständige Bilder zu füllen.
Ein weiteres Microsoft Resarch-Projekt ist Florence, das in der Lage ist, Raum, Zeit und Modalität zu modellieren. FLAVA schließlich wird von Meta mit Bildern und 35 verschiedenen Sprachen trainiert und erweist sich als leistungsfähig für eine Vielzahl multimodaler Aufgaben.
Schlussfolgerung: Multimodales Lernen, die nächste Grenze der KI
Multimodales Lernen bringt Maschinen näher an das menschliche Gehirn und seine multisensorische Wahrnehmung heran, indem es KI-Systemen ermöglicht, aus mehreren Arten von Daten gleichzeitig zu lernen.
In naher Zukunft könnte dieser Ansatz es der künstlichen Intelligenz ermöglichen, sich der menschlichen Intelligenz weiter anzunähern oder sie sogar zu übertreffen…
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