IA multimodal e suas aplicações nos negócios | IA nos negócios #21

Os modelos atuais de inteligência artificial disponíveis para negócios diferem da inteligência humana principalmente porque são em sua maioria unimodais. Isso significa que eles recebem apenas um tipo de informação. O próximo passo no caminho para a IA completamente capaz diz respeito aos modelos multimodais. Eles incorporam vários tipos de dados, da mesma forma, os humanos desenvolveram vários sentidos para explorar o mundo em que vivem. Mas quais aplicações a IA multimodal tem nos negócios?

IA multimodal – índice:

1. Introdução
2. IA multimodal hoje
3. Gato e o futuro da IA ​​multimodal nos negócios
4. Resumo

Introdução

A maioria dos modelos de inteligência artificial de hoje são treinados em um tipo de dados. Estes podem incluir:

• textos – como no Processamento de Linguagem Natural (PNL)
• imagens – como é o caso das tecnologias de reconhecimento de imagem (Computer Vision) que permitem a identificação de rostos, formas, impressões digitais etc.
• dados numéricos – para análise de dados de negócios

Esses modelos unimodais processam grandes quantidades de informações rapidamente e identificam padrões muito melhor do que os humanos. No entanto, eles têm sérias limitações. Eles são insensíveis ao contexto e não são muito hábeis em lidar com situações incomuns e ambíguas.

Essas tarefas mais difíceis para a inteligência artificial são tratadas muito melhor por modelos multimodais. Eles podem, como os humanos, explorar o mundo com diferentes “sentidos” e aprender de diferentes fontes. Ao fazer isso, eles conectam fatos distantes e combinam uma variedade de dados.

Em um contexto de negócios, uma IA multimodal orientada para o futuro poderia lidar, por exemplo, com a otimização dos processos de negócios de uma empresa, a análise de postagens em mídias sociais, a organização da logística ou mesmo o posicionamento físico de mercadorias em um armazém. Com acesso a vários tipos de dados, poderia gerenciar a empresa de forma centralizada, ao mesmo tempo que possui amplo e detalhado conhecimento de todos os aspectos mensuráveis ​​das operações de negócios.

IA multimodal hoje

Um modelo de inteligência artificial que aproveita a multimodalidade é DALL-E 2, autor de imagens surpreendentes criadas a partir de pistas textuais. No entanto, os recursos da inteligência artificial “multissensorial” de hoje vão muito além da composição de visuais. Os modelos desenvolvidos hoje combinam pares de modalidades como:

• texto e imagem
• texto e áudio
• texto e vídeo
• imagem e modelo tridimensional

Uma das ferramentas mais interessantes que já ganhou reconhecimento é a Synthesia. Esta plataforma baseada em navegador para a criação de vídeos com base no texto inserido oferece uma apresentação visual acompanhada por um palestrante de avatar. Synthesia apresenta extensivamente para os fabricantes de:

• apresentações de produtos
• manuais de software e equipamentos técnicos
• materiais de treinamento

Agora, em vez de contratar atores, dubladores e designers de apresentação, basta empregar os serviços de IA multimodal para negócios e criar imagens baseadas em texto bem escrito em poucos minutos. Ao usar o módulo de tradução, você também preparará materiais em versões em vários idiomas.

Gato e o futuro da IA ​​multimodal nos negócios

O melhor dos modelos multimodais modernos é o Gato. Essa rede neural profunda desenvolvida pela Deep Mind adquire simultaneamente informações de várias fontes, aprende de forma mais rápida e eficiente do que os modelos unimodais. Algumas de suas capacidades incluem:

• descrevendo imagens – transformando dados visuais em dados textuais
• manipulação de objetos no espaço físico – por um braço robótico equipado com sensores táteis e imagens de câmeras ele realiza tarefas relacionadas à reorganização de objetos
• executando um chatbot baseado em texto - ou seja, realizando tarefas de chatbot
• compreensão das regras , bem como a tomada de decisões em jogos

Hoje, muitas dessas funcionalidades já existem em sistemas complexos, como carros autônomos ou cidades inteligentes . No entanto, sua aplicação ainda não foi ampliada no domínio das pequenas empresas.

Ainda assim, pode-se imaginar funcionalidades multimodais entregues a vários negócios. Ao descrever imagens de câmeras de CFTV, ele pode catalogar mercadorias em estoque ou identificar produtos ausentes nas prateleiras das lojas. A manipulação de objetos permitirá automaticamente reabastecer as mercadorias perdidas identificadas de antemão sem qualquer envolvimento humano.

Resumo

A inteligência artificial multimodal levantou grandes esperanças. Do nosso ponto de vista, ele anuncia principalmente mudanças revolucionárias na maneira como a IA funciona para os negócios. Em vez de soluções pontuais distribuídas para automatizar tarefas simples e repetitivas, o surgimento de ferramentas poderosas para coletar dados de uma variedade de fontes e tirar conclusões de volumes de dados além das capacidades perceptivas humanas está surgindo no horizonte.

Talvez no futuro, a IA até crie empresas autônomas. Mais cedo, porém, produzirá materiais audiovisuais em tempo real, respondendo diretamente às consultas de produtos feitas pelos clientes.

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Autor: Robert Whitney

Especialista e instrutor em JavaScript que treina departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando outras pessoas a cooperar efetivamente durante a codificação.

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