Почему на обучение мультимодальных моделей нужно меньше мощностей ии в бизнесе

Вопрос о том, почему для обучения мультимодальным моделям требуется меньше возможностей, существует уже несколько десятилетий. Ответ остается неуловимым, но есть несколько идей о том, как это сделать

Несколько лет назад я работал в Медиа-лаборатории Пенсильванского университета с командой, возглавляемой Мэттом Столлером и его коллегой Майклом Хейзером. Мы опробовали новые методы машинного обучения, включая нейронные сети, обученные с использованием так называемых неконтролируемых методов интеллектуального анализа данных, таких как глубокое обучение или алгоритмы анализа текста, основанные на распознавании образов. Эти подходы могут быть очень мощными, но они требуют больших вычислительных мощностей (ядер процессора), что делает их дорогими — даже больше, чем традиционные методы статистического вывода. Наша цель состояла в том, чтобы улучшить нашу способность проводить машинное обучение без увеличения затрат. Чтобы это сработало, нам нужно было решить две проблемы: во-первых, мы хотели эффективно обучать модели; во-вторых, мы не хотели слишком сильно увеличивать затраты, потому что люди заплатили бы что угодно, чтобы заполучить в свои руки эти решения.

Проблема эффективности

Чтобы понять, почему этим моделям требуются такие большие вычислительные ресурсы, вы должны продумать, что происходит, когда ваша модель тренируется. В общем, как только алгоритм извлек что-то из своих обучающих данных, он будет использовать эти знания для прогнозирования будущих значений. Например, если вы со временем загружаете в нейронную сеть изображения кошек и собак, то она может начать предсказывать, изображена ли на каждом изображении кошка или собака. До тех пор, пока вы предоставляете ему достаточно входных данных, в конечном итоге выходные данные должны стать достаточно точными, чтобы люди могли их заметить. Но теперь представьте, что вы не знаете точно, как выглядели входные данные до того, как они были введены в систему. Вы могли бы попробовать разные виды изображений, пока одно не получится лучше, но это займет намного больше времени! Это все равно что играть в рулетку. Если бы у вас были все возможные номера на колесе рулетки, а затем вы случайным образом выбирали между каждым номером, вы бы в 99% случаев остались с пустыми руками. Поэтому вместо этого вы выбираете случайную отправную точку и продолжаете идти, пока не доберетесь до золота. Этот процесс называется выборкой по методу Монте-Карло, в честь знаменитого игрока, который использовал этот метод во время Второй мировой войны.

Есть несколько способов ускорить процесс, включая вычисление меньшего количества выборок за итерацию, а не многих тысяч. Однако это приводит к снижению точности, поскольку вы теряете информацию. Другое решение заключается в уменьшении объема данных, которые вы загружаете в модель, чтобы уменьшить ее размер. Третий вариант заключается в объединении нескольких размеров выборки для создания единого набора данных большего размера. Все три варианта приводят к потере точности и отзыва, а это означает, что

Прежде всего, что называется Модальность?

Каждый источник или форму информации можно назвать модальностью. Например, у людей возникают тактильные, слуховые, зрительные и обонятельные ощущения, информационные среды включают голос, видео и текст, а также различные датчики, такие как радар, инфракрасный порт и акселерометры. Каждое из вышеперечисленных можно назвать модальным.

В то же время модальности также могут иметь очень широкое определение: например, мы можем рассматривать два разных языка как две модальности, и даже набор данных, собранный в двух разных ситуациях, также можно рассматривать как две модальности.

Таким образом, мультимодальное машинное обучение, полное название английского языка MultiModal Machine Learning (MMML), направлено на то, чтобы достичь способности обрабатывать и понимать модальную информацию из нескольких источников с помощью методов машинного обучения. В настоящее время популярным направлением исследований является мультимодальное обучение между изображениями, видео, аудио и семантикой.

Мультимодальное обучение началось в 1970-х годах и прошло несколько этапов развития, а после 2010 года оно вступило в стадию глубокого обучения.

Люди на самом деле являются суммой мультимодального обучения, поэтому есть и «кирпичики», чтобы сказать, что мультимодальное обучение — это реальное направление развития искусственного интеллекта.

В этой статье будут представлены направления исследований и применения мультимодального обучения в глубоком обучении, в основном ссылаясь на «From ACL 2017»Tutorial on Multimodal Machine Learning》。

Классификация мультимодального обучения

Мультимодальное обучение можно разделить на следующие пять направлений исследований:

1. Мультимодальное Представительство
2. Перевод
3. центровка
4. Мультимодальный Фьюжн
5. Совместное обучение

Следующее представит каждое из этих пяти направлений исследования одно за другим.

Мультимодальное Представительство

Обучение одномодальному представлению отвечает за представление информации в виде числовых векторов, которые могут обрабатываться компьютерами или дополнительно абстрагироваться в векторы признаков более высокого уровня, в то время как обучение мультимодальному представлению относится к устранению интермодальностей путем использования преимуществ взаимодополняемости между мультимодальностями Избыточность, и, следовательно, узнать лучшее представление функции. В основном это два основных направления исследований:Совместные ПредставительствасСкоординированные представительства。

• Совместное представление отображает несколько модальных данных вместе в единое мультимодальное векторное пространство;
• Кооперативное представление отвечает за отображение каждой мультимодальности в их соответствующие пространства представления, но отображенные векторы удовлетворяют определенным ограничениям корреляции (таким как линейная корреляция).

Функции, изученные с использованием мультимодальных представлений, могут использоваться для поиска информации, а также для задач классификации / регрессии. Вот несколько классических приложений.

В статье «Мультимодальное обучение с глубокими машинами Больцмана» из NIPS 2012 предлагается расширить структуру глубоких больцмановских машин (DBM) до области мультимодальности. Через мультимодальные DBM можно выучить совместное распределение вероятностей мультимодальности.

Эксперимент в статье использует Bimodal DBM для изучения совместного распределения вероятностей P (рисунок, текст) изображений и текста. На этапе применения введите изображение и используйте условную вероятность P (текст | изображение), чтобы сгенерировать текстовый объект, чтобы получить соответствующее текстовое описание изображения, и введите текст и используйте условную вероятность P (изображение | текст), чтобы сгенерировать объект изображения, выполнив поиск. Два примера изображения, наиболее близкие к вектору признаков, могут быть получены для получения изображений, которые соответствуют текстовому описанию. Как показано ниже:

Более классическим и интересным применением совместного обучения представлению является статья «Объединение визуально-семантических вложений с мультимодальными моделями нейронного языка». Используя возможность взаимодействия векторов изученных признаков для удовлетворения арифметических операций сложения и вычитания, можно искать изображения, которые удовлетворяют «заданной семантике преобразования» с данным изображением. Например:

Вектор элемента изображения собаки — вектор элемента текста собаки + вектор элемента текста кота = вектор элемента изображения кота-> В векторном пространстве объекта, в соответствии с расстоянием ближайшего соседа, получить изображение кота

Перевод / Картирование Mapping

Преобразование также называется отображением, которое отвечает за преобразование информации одного режима в информацию другого режима. Общие приложения включают в себя:

Машинный перевод:Переведите введенный язык A (мгновенно) на другой язык B. Есть похожиеЧтение по губамсПеревод речи, Конвертировать зрение губ и голосовой информации в текстовую информацию соответственно.

Описание изображения (субтитры) или описание видео (субтитры): Сформируйте текстовое описание для данного изображения / видео, чтобы выразить содержание изображения / видео.

Синтез речи: В соответствии с вводимой текстовой информацией автоматически синтезирует речевой сигнал.

Существуют две основные трудности при преобразовании модальностей: одна имеет открытый конец, то есть неизвестный конечный бит, например, при переводе в реальном времени предложение должно быть переведено в реальном времени до получения конца предложения, а другая — субъективная, Это субъективное суждение, которое означает, что влияние многих проблем модального преобразования не имеет относительно объективного стандарта суждения, то есть определение целевой функции очень субъективно. Например, в описании картинки, какие абзацы образуют хорошую интерпретацию картины? Может быть, тысяча Гамлет на тысячу человек.

центровка

Мультимодальное выравнивание отвечает за нахождение соответствующей взаимосвязи между подветвлениями / элементами различной модальной информации из одного и того же экземпляра. Это соответствие может быть во временном измерении, как показано на рисунке нижеTemporal sequence alignmentДля выравнивания видеопотока, соответствующего набору действий, с изображением скелета. Также есть автоматическое выравнивание экранных голосовых субтитров.

Выравнивание также может быть пространственным, таким какСемантическая сегментация изображенияПопытайтесь сопоставить каждый пиксель изображения с меткой определенного типа, чтобы добиться визуально-словарного выравнивания.

Мультимодальный Фьюжн

Multimodal Fusion (Multimodal Fusion) отвечает за объединение информации нескольких модальностей для прогнозирования цели (классификация или регрессия), является одним из самых ранних направлений исследования MMML и наиболее широко используемым направлением в настоящее время, а также имеет другие распространенные псевдонимы. , Например, объединение информации из нескольких источников (Multi-source Information Fusion), объединение нескольких датчиков (Multi-sensor Fusion).

В соответствии с уровнем объединения, мультимодальное объединение можно разделить на уровень пикселей, уровень возможностей и уровень принятия решений, соответствующие исходному объединению данных, объединению абстрактных функций и объединению результатов решений. Уровень объекта можно разделить на две категории: ранний и поздний, что означает, что объединение происходит на ранних и поздних стадиях извлечения признаков. Конечно, есть гибридные методы, которые смешивают несколько уровней слияния.

Обычные методы машинного обучения могут быть применены к мультимодальному синтезу, вот несколько популярных направлений исследований.

Визуальное аудио-распознавание: Синтезируйте видеоинформацию и аудиоинформацию из одного и того же экземпляра для проведения идентификационной работы.

Мультимодальный анализ настроений (Multimodal sentiment analysis): Комплексное использование данных нескольких модальностей (таких как текст, выражения лица и звуки на следующем рисунке), путем дополнения, для устранения двусмысленности и неопределенности и для получения более точных результатов оценки типа эмоций.

Аутентификация мобильного удостоверения личности: Комплексное использование мультисенсорной информации мобильного телефона для проверки того, является ли пользователь мобильного телефона зарегистрированным пользователем.

Трудности исследования мультимодального слияния в основном заключаются в том, как определить уровень достоверности каждого режима, как определить корреляцию между режимами, как уменьшить размерность информации о многомодальных особенностях и как асинхронно собирать мультимодальные данные Выполнить регистрацию и т. Д.

Если вы хотите понять применение традиционных методов машинного обучения в этой области, рекомендуется изучить «Слияние информации из нескольких источников», опубликованное Университетом Цинхуа (Хан Чончжао и др.).

Совместное обучение

Под совместным обучением понимается использование одной модальной информации, богатой ресурсами, для помощи модальному обучению с недостаточными ресурсами.

Например, Transfer Learning относится к этой категории.Одной из работ, которые пытаются сделать большинство начинающих, которые вошли в глубокое обучение, является точная настройка весов, изученных в наборе данных ImageNet в их собственном наборе целевых данных.

Наиболее часто обсуждаемые аспекты трансферного обучения в настоящее время сосредоточены на проблеме адаптации домена (Domain Adaptation), то есть на том, как применить модель, изученную в железнодорожной области, к прикладной области.

Также хорошо известен в области трансферного обученияНул-Шот ОбучениесОднократное обучениеМногие связанные методы также будут использовать соответствующие знания об адаптивности домена.

В совместном обучении есть еще один тип работыСовместное обучение, Он отвечает за изучение того, как расширить небольшое количество аннотаций в мультимодальных данных, чтобы получить больше информации аннотаций.

С помощью вышеуказанных приложений мы можем обнаружить, что совместное обучение не имеет отношения к решаемой задаче, поэтому его можно использовать для помощи в исследовании мультимодального картирования, слияния и выравнивания.

Вывод

До настоящего времени мы провели общий обзор направлений исследований и применений мультимодального машинного обучения, ограниченного пространством, и есть много вопросов исследования, которые не затрагиваются.

Есть мысли после прочтения?

Возможно, вы раньше не слышали концепцию чрезмерного модального обучения (MMML). Прочитав эту статью, вы обнаружили, что делаете ветку MMML;

Возможно, вы привыкли думать, что CV / NLP / SSP — это ортодокс искусственного интеллекта. После прочтения этой статьи я обнаружил, что многопрофильный MMML также может играть в DL и улетать;

Возможно, вы в настоящее время изо всех сил пытаетесь найти направление исследований. Прочитав эту статью, вы обнаружили, что MMML открыл новую дверь. Есть так много вещей, которые вы можете сделать.

Мультимодальное обучение — это область исследований, которая растет с каждым годом. Если вам интересно, пожалуйста, оставьте сообщение и обратную связь. Мы рассмотрим возможность запуска нескольких популярных классических или пограничных статей и анализа моделей в направлении MMML.

Рекомендовать несколько вводной литературы

Если вы хотите начать работу с MMML или иметь предварительное представление о данной области, вы можете начать со следующих обзоров.

【1】Atrey P K, Hossain M A, El Saddik A, et al. Multimodal fusion for multimedia analysis: a survey[J]. Multimedia systems, 2010, 16(6): 345-379.

【2】Ramachandram D, Taylor G W. Deep multimodal learning: A survey on recent advances and trends[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2017, 34(6): 96-108.

【3】Baltrušaitis T, Ahuja C, Morency L P. Multimodal machine learning: A survey and taxonomy[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018.

Мультимодальное глубокое обучение

  Перевод

  Ссылка на автора

Будучи очень увлеченным исследованиями в области глубокого обучения, я всегда искал неисследованные области в этой области (хотя сложно найти такую). Я раньше работал над Решение математических словесных задач и много таких связанных тем.

Проблема использованияГлубокие Нейронные Сети как черные ящикизадели меня Я решил глубже погрузиться в тему «Интерпретируемость в мультимодальном глубоком обучении». Вот некоторые из результатов.

Мультимодальные данные

Наш мировой опыт является мультимодальным: мы видим объекты, слышим звуки, чувствуем текстуру, ощущаем запахи и вкусы. Модальность относится к тому, как что-то происходит или испытывается, и проблема исследования характеризуется как мультимодальная, когда она включает множество таких модальностей. Для того чтобы искусственный интеллект достиг прогресса в понимании окружающего нас мира, он должен уметь интерпретировать такие мультимодальные сигналы вместе.

Например,изображения обычно ассоциируются с тегами и текстовыми пояснениями; Тексты содержат изображения, чтобы более четко выразить основную идею статьи.Различные модальности характеризуются очень разными статистическими свойствами.

Мультимодальное глубокое обучение

Хотя объединение различных модальностей или типов информации для повышения производительности кажется интуитивно привлекательной задачей, но на практике сложно комбинировать различный уровень шума и конфликты между модальностями. Более того, модальности имеют различное количественное влияние на результаты прогнозирования. Наиболее распространенный метод на практике — это объединение вложений высокого уровня из разных входов путем их объединения и последующего применения softmax.

Проблема с этим подходом состоит в том, что он придает одинаковое значение всем подсетям / модальностям, что крайне маловероятно в реальных ситуациях.

Взвешенная комбинация сетей

Мы берем взвешенную комбинацию подсетей, чтобы каждая входная модальность могла иметь научный вклад (тета) в выходной прогноз.

Наша задача оптимизации становится —

Но польза от всего этого !!

Давайте перейдем к тому моменту, когда я начну хвастаться результатами.

Точность и интерпретируемость

Мы достигаем самых современных результатов в двух реальных мультимодальных наборах данных —

Набор данных о мультимодальном корпусе чувствительности (MOSI) —Аннотированный набор данных 417 видео в миллисекунду с аннотированными аудиофункциями. Всего имеется 2199 аннотированных точек данных, в которых интенсивность настроений определяется от сильно отрицательной до сильно положительной с линейной шкалой от −3 до +3.

Модальности —

1. Текст

2. Аудио

3. Речь

Набор данных «Предсказание стартового сайта транскрипции» (TSS) —транскрипцияявляется первым этапом экспрессии гена, при котором определенный сегмент ДНК копируется в РНК (мРНК). Начальный сайт транскрипции — это место, где начинается транскрипция. Различные части фрагмента ДНК имеют разные свойства, которые влияют на его присутствие. Мы разделили TSS на три части —

1. Верхняя ДНК
2. Нисходящая ДНК
3. ТСС регион

Мы достигли беспрецедентного улучшения на 3% по сравнению с предыдущими современными результатами. Нижележащая область ДНК с блоком TATA оказывает наибольшее влияние на процесс.

Мы также провели эксперименты на синтетически сгенерированных данных, чтобы проверить нашу теорию.

Сейчас мы находимся в процессе подготовки статьи, которая будет представлена ​​в журнале ML. Для проверки современных результатов по единой модальности следуйте https://medium.com/@shridhar743,

Если вам интересно узнать о математических деталях или возможностях мультимодального обучения, в общем, напишите мне на purvanshi.mehta11@gmail.com. Комментарии к работе приветствуются.

Привет, на связи Агентство Искусственного Интеллекта! Сегодня мы погружаемся в захватывающий мир мультимодальных генеративных моделей. Эти модели сегодня открыли дверь в мир искусственного интеллекта, и не зря: они способны генерировать разнообразный контент в различных модальностях, таких как текст, изображения и даже аудио.
Но что именно представляют собой мультимодальные большие генеративные модели, и почему они должны вас волновать? Об этом расскажет наш специалист — Роман Викторович Душкин.

На базовом уровне генеративные модели — это алгоритмы искусственного интеллекта, которые учатся генерировать новый контент, например, изображения или текст, на основе закономерностей, которые они наблюдали в существующих данных. Эти модели уже оказали значительное влияние на такие области, как компьютерное зрение и обработка естественного языка, обеспечивая всё — от автоматического создания подписей к изображениям до языкового перевода.

Мультимодальные генеративные модели поднимают эту идею на новый уровень, объединяя несколько модальностей (например, текст и изображения) для создания совершенно новых форм контента. Например, мультимодальная генеративная модель может научиться генерировать видео на основе письменного описания или создавать новое музыкальное произведение на основе визуального материала.

Потенциальные возможности применения этой технологии огромны. В творческих отраслях, таких как музыка и искусство, мультимодальные генеративные модели могут быть использованы для создания совершенно новых форм контента, расширяющих границы возможного. В здравоохранении они могут использоваться для создания разнообразных наборов данных для исследований, улучшая наше понимание болезней и потенциально приводя к новым методам лечения. В финансовой же сфере они могут быть использованы для создания более точных прогнозов рыночных тенденций, помогая инвесторам принимать более обоснованные решения.

Но мультимодальные большие генеративные модели имеют не только практическое применение. Они также представляют собой большой шаг вперёд в нашем понимании искусственного интеллекта и его возможностей. Объединяя несколько модальностей, эти модели расширяют границы того, что мы считали возможным достичь с помощью искусственного интеллекта, открывая новые плоскости для творческого самовыражения и научных открытий.

Как и к любой новой технологии, к мультимодальным генеративным моделям важно подходить с осторожностью и критическим взглядом. Но нельзя отрицать потенциал, который таит в себе эта технология как для практического применения, так и для расширения наших представлений о том, на что способен искусственный интеллект.

Итак, если вы хотите быть в курсе последних событий в мире искусственного интеллекта и мультимодальных генеративных моделей, обязательно следите за нашими статьями и телеграмм-каналом Романа. Мы регулярно делимся обновлениями, мнениями и взглядами на эту технологию и её влияние на наш мир.

Телеграмм-канал:

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) добился больших успехов благодаря улучшениям в подходах к машинному обучению и глубокому обучению. К сожалению, большинство этих достижений было сосредоточено на одномодальных данных, содержащих только текст или изображение, что имеет ограничения для реальных приложений.

Например, если элемент на изображении частично закрыт или рассматривается под странным углом, у системы компьютерного зрения возникнут проблемы с его обнаружением. Комбинируя несколько источников данных, таких как аудио, видео и текст, мультимодальный ИИ стремится преодолеть эту трудность и получить более полное представление о сценарии.

Мультимодальный ИИ может обеспечить более точный и надежный процесс принятия решений, а также более интуитивно понятный и естественный способ взаимодействия с технологиями за счет объединения множества модальностей.

Он предлагает значительный потенциал применения в области здравоохранения, транспорта, образования, маркетинга и развлечений, поскольку позволяет адаптировать опыт на основе многочисленных источников данных.

В этой части мы подробно рассмотрим мультимодальный ИИ, в том числе то, как он работает, реальные приложения, как это связано с GPT-4 и многое другое.

Итак, что же такое мультимодальный ИИ?

Мультимодальный ИИ объединяет множество модальностей данных, таких как текст, фотографии, видео и аудио, чтобы обеспечить более полное понимание сценария. Целью мультимодального ИИ является сбор данных из нескольких источников для поддержки более точного и надежного принятия решений.

Мультимодальный ИИ может повысить эффективность моделей машинного обучения за счет объединения различных модальностей и предоставления потребителям более естественного и интуитивно понятного способа взаимодействия с технологиями.

Преимущество мультимодального ИИ заключается в его способности выходить за рамки ограничений одномодальных данных и предлагать более полное понимание сложных обстоятельств.

Мультимодальный искусственный интеллект (ИИ) может изменить то, как люди взаимодействуют с технологиями и принимают решения в реальном мире с приложениями в различных отраслях, включая здравоохранение, транспорт, образование, маркетинг и развлечения.

Почему мультимодальный ИИ необходим в современном мире?

В настоящее время одномодальные данные имеют ограничения в практическом применении, что требует внедрения мультимодального ИИ. Например, беспилотный автомобиль с простой системой камер будет с трудом распознавать пешехода при слабом освещении.

Лидар, радар и GPS — это лишь несколько примеров нескольких способов, к которым можно получить доступ, чтобы предоставить транспортному средству более полную картину его окружения, что делает вождение более безопасным и надежным.

Для более глубокого осмысления сложных событий крайне важно совместить многие чувства. Текст, фотографии, видео и аудио можно комбинировать с помощью мультимодального ИИ, чтобы обеспечить более полное понимание ситуации.

Например, мультимодальный ИИ может использовать информацию о пациенте из нескольких источников, включая электронные медицинские карты, медицинские изображения и результаты тестов, для составления более подробного профиля пациента. Это может помочь практикующим врачам в улучшении результатов лечения пациентов и принятии решений.

Финансы, транспорт, образование и развлечения — это лишь некоторые из секторов, в которых уже используется мультимодальный ИИ. Мультимодальный ИИ используется в финансовой индустрии для оценки и понимания рыночных данных из многих источников, чтобы выявлять тенденции и принимать мудрые инвестиционные решения.

Точность и надежность автономных автомобилей улучшаются в транспортном секторе благодаря мультимодальному ИИ.

Мультимодальный ИИ используется в образовании, чтобы адаптировать учебный процесс для учащихся, объединяя информацию из многих источников, таких как оценки, аналитика обучения и социальные взаимодействия. Комбинируя аудио, визуальный и тактильный ввод, мультимодальный ИИ используется в индустрии развлечений для создания более захватывающих и захватывающих впечатлений.

Как работает мультимодальный ИИ?

Мультимодальный ИИ синтезирует данные из нескольких модальностей, чтобы лучше понять ситуацию. Извлечение признаков, выравнивание и слияние — вот некоторые из шагов, составляющих процесс.

Данные, собранные из различных модальностей, преобразуются в набор числовых признаков на этапе извлечения признаков, чтобы их можно было использовать модель машинного обучения.

Эти характеристики учитывают важные данные каждой модальности, что приводит к более полному представлению данных.

Выравнивание: 

Функции из различных модальностей выравниваются на этапе выравнивания, чтобы убедиться, что они отражают одни и те же данные.

Например, в мультимодальной системе ИИ, сочетающей текст и изображения, язык может объяснить содержимое изображения, а характеристики, собранные из обеих модальностей, должны быть согласованы, чтобы правильно отражать содержимое изображения.

слияние

Наконец, характеристики нескольких модальностей объединяются для получения более полного представления данных на этапе слияния.

Это можно сделать с помощью различных процедур слияния, таких как раннее слияние, позднее слияние и гибридное слияние. На раннем этапе слияния функции из многих модальностей объединяются, прежде чем они будут загружены в модель машинного обучения.

Результаты многих моделей, которые были обучены отдельно для каждой модальности, объединяются в позднем слиянии. Для лучшего из обоих миров гибридный синтез сочетает в себе методы раннего и позднего синтеза.

Реальные случаи использования мультимодального ИИ

Здоровье

Медицинские организации используют мультимодальный ИИ для объединения и оценки информации из нескольких источников, включая истории болезни, медицинские изображения и электронные медицинские карты.

Это может помочь медицинским работникам выявлять и лечить пациентов с большей точностью, а также прогнозировать результаты лечения пациентов.

Мультимодальный ИИ, например, можно использовать для наблюдения за жизненно важными показателями и поиска аномалий, которые могут указывать на возможное заболевание, или для анализа МРТ- и КТ-изображений для выявления злокачественных участков.

Трансфер

Транспорт может извлечь выгоду из мультимодального ИИ для повышения эффективности и безопасности. Он может объединять данные из нескольких источников, таких как GPS, датчики и камеры дорожного движения, чтобы предоставлять статистику трафика в реальном времени, улучшать планирование маршрута и прогнозировать заторы.

Например, изменяя светофоры на основе текущих моделей движения, мультимодальный ИИ можно использовать для улучшения транспортного потока.

Обучение

Применение мультимодального ИИ в образовании помогает настраивать обучение и расширять участие учащихся. Он может объединять информацию из многих источников, включая результаты экзаменов, учебные материалы и поведение учащихся, для создания индивидуальных программ обучения и обеспечения обратной связи в режиме реального времени.

Например, мультимодальный ИИ можно использовать для оценки того, насколько хорошо учащиеся взаимодействуют с материалами онлайн-курса, а затем при необходимости изменить предмет курса и темп.

Развлечения на борту

В сфере развлечений мультимодальный ИИ может адаптировать контент и улучшить взаимодействие с пользователем. Он может использовать информацию из различных источников, включая поведение пользователей, предпочтения и активность в социальных сетях, чтобы предоставлять индивидуальные предложения и быстрые ответы.

Например, используя интересы и историю просмотра пользователя, мультимодальный ИИ может применяться для предложения фильмов или сериалов.

MIT Marketing

Маркетинг может использовать мультимодальный ИИ для анализа и прогнозирования поведения клиентов. Чтобы создавать более точные профили клиентов и предлагать индивидуальные рекомендации, он может включать данные из многих источников, таких как социальные медиа, онлайн-серфинг и история покупок.

Например, мультимодальный ИИ может применяться для предоставления рекомендаций по продуктам на основе использования клиентом социальных сетей и привычек просмотра.

GPT-4 и мультимодальный ИИ

GPT-4 — это революционно новая модель обработки естественного языка (NLP), которая может преобразовать исследования и разработки мультимодального ИИ.

Обработка многих типов данных, таких как текст, изображения и аудио, является одной из основных возможностей GPT-4. Это указывает на то, что GPT-4 может понимать и анализировать многие формы данных и предлагать более точные и подробные сведения.

Мультимодальный ИИ значительно продвинулся вперед благодаря способности GPT-4 анализировать данные из нескольких модальностей. Современные мультимодальные модели ИИ часто используют разные модели для оценки каждого типа данных перед интеграцией результатов.

Способность GPT-4 анализировать различные модальности данных в рамках одной модели помогает упростить интеграцию, сократить затраты на вычисления и повысить точность анализа.

Будущее мультимодального ИИ

У мультимодального ИИ большое будущее с улучшениями в исследованиях и разработках, перспективными приложениями и преимуществами, а также трудностями и ограничениями.

Улучшения в исследованиях и разработках способствуют расширению мультимодального ИИ. Благодаря возможности смешивать несколько модальностей данных создаются новые модели глубокого обучения, такие как GPT-4, которые могут предложить более точную и полную информацию.

Все большее число ученых работают над созданием мультимодальных систем искусственного интеллекта, которые могут понимать контекст, эмоции и поведение человека, чтобы создавать более персонализированные и отзывчивые приложения.

Однако мультимодальный ИИ не лишен проблем и ограничений. Хотя разные модальности данных могут иметь разные форматы, разрешения и размеры, выравнивание и объединение данных являются одним из основных препятствий. Сохранение конфиденциальности и безопасности конфиденциальных данных, таких как медицинские записи и личная информация, является еще одной трудностью.

Кроме того, для эффективной работы мультимодальных систем ИИ могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы и специализированное оборудование, что может быть ограничением для конкретных приложений.

Заключение

В заключение, мультимодальный ИИ является важной областью изучения и развития с огромным потенциалом и значением в нескольких секторах, включая здравоохранение, транспорт, образование, маркетинг и развлечения.

С помощью мультимодального ИИ можно улучшить процессы принятия решений и лучше адаптировать опыт благодаря интеграции данных из многих модальностей.

Мультимодальный ИИ необходимо продолжать исследовать и развивать, чтобы преодолеть его препятствия и ограничения и обеспечить его этичное и ответственное применение по мере развития технологий.

Что такое мультимодальный ИИ? Мы часто слышим этот вопрос в эти дни, не так ли? Это вопрос, который часто задают в наши дни, не так ли? GPT-4, кажется, является горячей темой для разговоров, будь то во время виртуальных встреч, онлайн-форумов или даже в социальных сетях. Кажется, что люди из всех слоев общества хотят говорить о возможностях и потенциале GPT-4.

Сообщество ИИ и за его пределами полны волнений и спекуляций после выпуска GPT-4, последнего дополнения к уважаемой линейке языковых моделей OpenAI. Обладая широким спектром передовых возможностей, особенно в области мультимодального ИИ, GPT-4 вызывает значительный интерес и внимание со стороны исследователей, разработчиков и энтузиастов.

Благодаря своей способности обрабатывать и усваивать входные данные из различных модальностей, включая текст, изображения и звуки, GPT-4 представляет собой новаторскую разработку в области ИИ. С момента его выпуска многие изучают возможности мультимодального ИИ, и эта тема остается предметом горячих споров и широко обсуждаемых тем.

Чтобы лучше понять значение этой темы, давайте вернемся на шесть месяцев назад.

Мультимодальный ИИ был в центре обсуждений

Во время интервью подкаста под названием «ИИ для следующей эры» генеральный директор OpenAI Сэм Альтман поделился ценной информацией о предстоящих достижениях в области технологий искусственного интеллекта. Одним из выдающихся моментов обсуждения стало откровение Альтмана о том, что на горизонте появилась мультимодальная модель.

Термин «мультимодальный» относится к способности ИИ работать в нескольких режимах, включая текст, изображения и звуки. До сих пор взаимодействие OpenAI с людьми ограничивалось вводом текста через Dall-E или ChatGPT. Однако с появлением мультимодального ИИ возможность взаимодействия посредством речи может революционизировать то, как мы общаемся с системами ИИ.

Эта новая возможность может позволить ИИ прослушивать команды, предоставлять информацию и даже выполнять задачи, значительно расширяя его функциональность и делая его более доступным для более широкого круга пользователей. С выпуском GPT-4 это может означать значительный сдвиг в ландшафте ИИ.

Я думаю, что вскоре мы получим мультимодальные модели, и это откроет новые возможности. Я думаю, что люди проделывают потрясающую работу с агентами, которые могут использовать компьютеры, чтобы делать что-то для вас, использовать программы и эту идею языкового интерфейса, где вы говорите на естественном языке — то, что вы хотите в такого рода диалогах туда и обратно. Вы можете повторить и уточнить его, а компьютер просто сделает это за вас. Вы можете увидеть некоторые из них с DALL-E и CoPilot на самых ранних этапах.

-Альтман

Хотя Альтман прямо не подтвердил, что GPT-4 будет мультимодальным ИИ, он намекнул, что такая технология не за горами и станет доступной в ближайшем будущем. Одним из интригующих аспектов его видения мультимодального ИИ является его потенциал для создания новых бизнес-моделей, которые в настоящее время неосуществимы.

Проведя параллель с мобильной платформой, которая открыла бесчисленные возможности для новых предприятий и рабочих мест, Альтман предположил, что мультимодальная платформа ИИ может открыть множество инновационных возможностей и изменить то, как мы живем и работаем. Эта захватывающая перспектива подчеркивает преобразующую силу ИИ и его способность изменять наш мир способами, которые мы можем только представить.

С выпуском GPT-4 потенциал для таких инновационных возможностей кажется ближе, чем когда-либо прежде, и последствия его выпуска можно будет ощущать еще долгие годы.

… Я думаю, что это станет массовой тенденцией, и очень крупные компании будут строиться с этим в качестве интерфейса, и в более общем плане. [I think] что эти очень мощные модели станут одной из настоящих новых технологических платформ, которых у нас не было со времен мобильных устройств. И сразу после этого всегда происходит взрыв новых компаний, так что это будет круто. Я думаю, мы заработаем настоящие мультимодальные модели. Таким образом, не только текст и изображения, но и каждая модальность, которую вы имеете в одной модели, может легко перемещаться между вещами.

-Альтман

Возможен ли самообучающийся ИИ?

Несмотря на то, что в последние годы область исследований ИИ добилась значительных успехов, одной из областей, которой уделялось относительно мало внимания, является разработка самообучающегося ИИ. Нынешние модели способны «появляться», когда новые способности возникают из-за увеличения обучающих данных, но по-настоящему самообучающийся ИИ станет большим шагом вперед.

Альтман из OpenAI говорил об ИИ, который может учиться и улучшать свои способности самостоятельно, не полагаясь на размер своих обучающих данных. Этот тип ИИ выйдет за рамки традиционной парадигмы версий программного обеспечения, когда компании выпускают добавочные обновления, и вместо этого будет расти и совершенствоваться автономно.

Хотя Альтман не подтвердил, что GPT-4 будет обладать этой возможностью, он предположил, что OpenAI работает над этим и что это вполне возможно. Идея самообучающегося ИИ интригует и может иметь далеко идущие последствия для будущего ИИ и нашего мира.

В случае успеха эта разработка может привести к новой эре ИИ, когда машины способны не только обрабатывать огромные объемы данных, но и самостоятельно обучаться и улучшать свои способности. Такой прорыв может произвести революцию во многих областях, от медицины до финансов и транспорта, и изменить то, как мы живем и работаем, так, как мы едва ли можем себе представить.

GPT-4 здесь, чтобы остаться

Долгожданный выпуск GPT-4 теперь доступен для избранных подписчиков Plus и может похвастаться передовой мультимодальной языковой моделью, которая принимает ряд входных данных, включая текст, речь, изображения и видео, и обеспечивает текстовые ответы.

OpenAI позиционирует GPT-4 как важную веху в своих усилиях по расширению масштабов глубокого обучения, и, хотя во многих реальных сценариях он может не превзойти производительность человека, он продемонстрировал производительность на уровне человека в многочисленных профессиональных и академических тестах.

Популярность ChatGPT, диалогового чат-бота, использующего технологию искусственного интеллекта GPT-3 для генерации человекоподобных ответов на поисковые запросы на основе данных, собранных из Интернета, резко возросла с момента его запуска 30 ноября.

Запуск ChatGPT спровоцировал гонку ИИ между технологическими гигантами Microsoft и Google, которые соревнуются за интеграцию технологий генеративного ИИ для создания контента в свои продукты для интернет-поиска и офисные продукты.

Выпуск GPT-4 и продолжающаяся конкуренция между техническими титанами подчеркивают растущую важность ИИ и его потенциал для революционного изменения нашего взаимодействия с технологиями.

Для тех, кто ищет более техническое и глубокое исследование мультимодального ИИ, мы приглашаем вас глубже погрузиться в тему и узнать больше об этой новаторской разработке в области искусственного интеллекта.

Что такое мультимодальный ИИ?

Мультимодальный ИИ — это очень универсальный тип искусственного интеллекта, который может обрабатывать и понимать ряд входных данных из разных режимов или модальностей, таких как текст, речь, изображения и видео. Эта расширенная возможность позволяет ему распознавать и интерпретировать различные формы данных, делая его более гибким и адаптируемым к различным контекстам.

По сути, мультимодальный ИИ может «видеть», «слышать» и «понимать», как человек, способствуя более естественному и интуитивному взаимодействию с окружающим миром. Эта прорывная технология представляет собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и может преобразовать множество отраслей и областей, от здравоохранения до образования и транспорта.

Мультимодальные приложения ИИ

Мультимодальный ИИ обладает широким спектром возможностей, которые охватывают множество отраслей и областей. Вот несколько примеров того, чего может достичь эта революционная технология:

• Распознавание речи: Мультимодальный ИИ может понимать и расшифровывать разговорную речь, облегчая взаимодействие с пользователями посредством обработки естественного языка и голосовых команд.
• Распознавание изображений и видео: Мультимодальный ИИ может анализировать и интерпретировать визуальные данные, такие как изображения и видео, для идентификации объектов, людей и действий.
• Текстовый анализ: Мультимодальный ИИ может обрабатывать и понимать письменный текст, включая обработку естественного языка, анализ настроений и языковой перевод.
• Мультимодальная интеграция: Мультимодальный ИИ может интегрировать входные данные из разных модальностей, чтобы сформировать более полное понимание ситуации. Например, он может использовать визуальные и звуковые сигналы для распознавания эмоций человека.

Это всего лишь несколько примеров огромного потенциала мультимодального ИИ, который обещает революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями и ориентируемся в нашем мире. Возможности безграничны, и мы можем ожидать значительных достижений и прорывов в этой области в ближайшие годы.

Как работает мультимодальный ИИ?

Мультимодальные нейронные сети обычно состоят из нескольких одномодальных нейронных сетей, которые специализируются на различных модальностях ввода, таких как аудио, визуальные или текстовые данные. Примером такой сети является аудиовизуальная модель, состоящая из двух отдельных сетей — одной для визуальных данных, а другой для аудиоданных. Эти отдельные сети обрабатывают свои входные данные независимо друг от друга посредством процесса, известного как кодирование.

После завершения одномодального кодирования извлеченную информацию из каждой модели необходимо объединить. Для этой цели доступны различные методы слияния, от простой конкатенации до использования механизмов внимания. Мультимодальное слияние данных является решающим фактором в достижении успеха в этих моделях.

После этапа слияния на заключительном этапе участвует сеть «решения», которая принимает закодированную и объединенную информацию и обучается конкретной задаче.

В конце концов, мультимодальные архитектуры состоят из трех основных компонентов: унимодальных кодировщиков для каждой модальности ввода, сети слияния, которая сочетает в себе функции различных модальностей, и классификатора, который делает прогнозы на основе объединенных данных. Этот сложный подход к ИИ позволяет машинам обрабатывать и интерпретировать сложные данные из разных источников, способствуя более естественному и интуитивному взаимодействию с окружающим миром.

Мультимодальный ИИ против других моделей

Мультимодальный ИИ имеет несколько преимуществ по сравнению с традиционными моделями ИИ, которые могут одновременно обрабатывать только один тип данных. Эти преимущества включают в себя:

• Повышенная точность: Комбинируя входные данные из разных модальностей, мультимодальный ИИ может повысить точность своих прогнозов и классификаций, давая более надежные результаты.
• Универсальность: Мультимодальный ИИ способен обрабатывать несколько типов данных, что позволяет ему лучше адаптироваться к различным ситуациям и вариантам использования.
• Естественное взаимодействие: Интегрируя несколько модальностей, мультимодальный ИИ может взаимодействовать с пользователями более естественным и интуитивно понятным образом, подобно тому, как люди общаются друг с другом.

Благодаря этим преимуществам мультимодальный ИИ меняет правила игры в области искусственного интеллекта, обеспечивая более плавное и эффективное взаимодействие с технологиями и предоставляя потенциал для значительных достижений в различных отраслях и областях.

Важность мультимодального ИИ

Появление мультимодального ИИ — важное событие, которое может революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями и машинами. Обеспечивая более естественное и интуитивно понятное взаимодействие с помощью нескольких модальностей, мультимодальный ИИ может создавать более плавный и персонализированный пользовательский опыт. Эта технология имеет огромный потенциал для применения в различных отраслях, в том числе:

• Здравоохранение: Мультимодальный ИИ может помочь врачам и пациентам общаться более эффективно, особенно для людей с ограниченной подвижностью или для тех, для кого язык не является родным.
• Образование: Мультимодальный ИИ может улучшить результаты обучения, предоставляя более персонализированные и интерактивные инструкции, которые адаптируются к индивидуальным потребностям и стилю обучения учащегося.
• Развлечение: Мультимодальный ИИ может создавать более захватывающий и увлекательный опыт в видеоиграх, фильмах и других формах мультимедиа. Благодаря интеграции нескольких модальностей эти впечатления могут стать более реалистичными, интерактивными и эмоционально привлекательными, изменяя то, как мы потребляем развлечения.

Новые бизнес-модели на горизонте

Мультимодальный ИИ не только улучшает взаимодействие с пользователем, но и может создавать новые бизнес-модели и потоки доходов. Вот некоторые примеры:

• Голосовые помощники: Мультимодальный ИИ позволяет создавать более сложных и персонализированных голосовых помощников, которые могут взаимодействовать с пользователями с помощью речи, текста и визуальных дисплеев. Эта технология может улучшить взаимодействие с пользователями и создать новые возможности для взаимодействия компаний со своими клиентами.
• Умные дома: Мультимодальный ИИ может создавать более интеллектуальные и отзывчивые дома, которые могут понимать и адаптироваться к предпочтениям и поведению пользователя. Это может привести к появлению новых продуктов и услуг, улучшающих домашнюю автоматизацию и управление, создавая новые возможности для бизнеса.
• Виртуальные помощники по покупкам: Мультимодальный ИИ может помочь клиентам ориентироваться и персонализировать свои покупки с помощью голосового и визуального взаимодействия. Эта технология может сделать покупки более привлекательными и эффективными для потребителей, а также предоставить предприятиям новые возможности для продвижения и продажи своей продукции.

Потенциал мультимодального ИИ для создания новых бизнес-моделей и потоков доходов значителен, а его применение ограничено только нашим воображением. Поскольку мы продолжаем исследовать и развивать эту технологию, будет интересно увидеть множество инновационных решений и возможностей, которые она привнесет в будущее бизнеса и коммерции.

Например, ChatGPT может стать ключом к трудоустройству в будущем.

Будет ли ИИ доминировать в будущем?

Будущее технологий искусственного интеллекта — это захватывающий фронт, в котором исследователи изучают новые способы создания более совершенных и сложных моделей искусственного интеллекта. Вот несколько ключевых направлений:

• Самообучающийся ИИ: Исследователи ИИ стремятся создать ИИ, который может учиться и совершенствоваться самостоятельно, без вмешательства человека. Это может привести к созданию более адаптируемых и устойчивых моделей ИИ, способных справляться с широким спектром задач и ситуаций. Развитие самообучающегося ИИ также может привести к новым прорывам в таких областях, как робототехника, здравоохранение и автономные системы.
• Мультимодальный ИИ: Как обсуждалось ранее, мультимодальный ИИ может изменить то, как мы взаимодействуем с технологиями и машинами. Эксперты по искусственному интеллекту работают над созданием более сложных и универсальных мультимодальных моделей искусственного интеллекта, которые могут понимать и обрабатывать входные данные из нескольких модальностей. По мере развития этой технологии у нее есть потенциал для улучшения широкого спектра отраслей и областей, от здравоохранения и образования до развлечений и обслуживания клиентов.
• Этика и управление: По мере того, как ИИ становится все более мощным и повсеместным, важно обеспечить его этичное и ответственное использование. Исследователи ИИ изучают способы создания более прозрачных и подотчетных систем ИИ, соответствующих человеческим ценностям и приоритетам. Это включает в себя решение таких проблем, как предвзятость, конфиденциальность и безопасность, а также обеспечение того, чтобы ИИ использовался на благо общества в целом.

Как создать самообучающийся ИИ?

Исследователи ИИ изучают различные подходы к созданию ИИ, который может обучаться самостоятельно. Одной из перспективных областей исследований является обучение с подкреплением, которое включает в себя обучение модели ИИ принимать решения и совершать действия на основе обратной связи с окружающей средой. Этот тип обучения особенно полезен в сложных динамичных ситуациях, когда не всегда ясен наилучший план действий.

Другой подход к самообучающемуся ИИ — это обучение без учителя, когда модель ИИ обучается на неструктурированных данных и использует эти данные для самостоятельного поиска закономерностей и взаимосвязей. Этот подход особенно полезен при работе с большими объемами данных, такими как изображения или текст, когда невозможно вручную пометить и классифицировать все данные.

Комбинируя эти и другие подходы, исследователи ИИ работают над созданием более совершенных и автономных моделей ИИ, которые со временем могут учиться и совершенствоваться. Это позволит ИИ лучше адаптироваться к новым ситуациям и задачам, а также повысить его точность и эффективность. В конечном счете, цель состоит в том, чтобы создать модели ИИ, которые могут не только решать сложные проблемы, но также могут учиться и совершенствовать свои собственные решения.

Насколько «мультимодальным» является GPT-4?

OpenAI представила свою новейшую языковую модель ИИ, GPT-4, после долгих ожиданий и спекуляций. Хотя диапазон входных модальностей модели более ограничен, чем некоторые предсказывали, она призвана обеспечить новаторские достижения в области мультимодального ИИ. GPT-4 может одновременно обрабатывать текстовые и визуальные входные данные, предоставляя текстовые выходные данные, демонстрирующие сложный уровень понимания. Это знаменует собой важную веху в развитии языковых моделей ИИ, которые набирали обороты в течение нескольких лет и, наконец, привлекли к себе всеобщее внимание в последние месяцы.

Революционные модели GPT OpenAI захватили воображение сообщества ИИ с момента публикации оригинальной исследовательской работы в 2018 году. После объявления GPT-2 в 2019 году и GPT-3 в 2020 году эти модели были обучены на обширных наборах данных текста, в основном из Интернета, который затем анализируется на наличие статистических закономерностей. Такой подход позволяет моделям генерировать и обобщать записи, а также выполнять ряд текстовых задач, таких как перевод и генерация кода.

Несмотря на опасения по поводу возможного неправомерного использования моделей GPT, OpenAI запустила своего чат-бота ChatGPT на основе GPT-3.5 в конце 2022 года, сделав технологию доступной для более широкой аудитории. Этот шаг вызвал волнение и ожидание в технологической отрасли, и другие крупные игроки, такие как Microsoft и Google, быстро последовали их примеру со своими собственными чат-ботами с искусственным интеллектом, включая Bing как часть поисковой системы Bing. Запуск этих чат-ботов демонстрирует растущую важность моделей GPT в формировании будущего ИИ и их потенциал для преобразования способов нашего общения и взаимодействия с технологиями.

По мере того, как языковые модели ИИ становятся более доступными, они создают новые проблемы и проблемы для различных секторов. Например, система образования столкнулась с трудностями с программным обеспечением, которое может создавать высококачественные эссе для колледжей, в то время как онлайн-платформы изо всех сил пытались справиться с потоком контента, созданного ИИ. Даже ранние применения инструментов письма ИИ в журналистике сталкивались с проблемами. Тем не менее эксперты предполагают, что негативные последствия оказались менее серьезными, чем опасались изначально. Как и в случае с любой новой технологией, внедрение языковых моделей ИИ требует тщательного рассмотрения и адаптации, чтобы обеспечить максимальное использование преимуществ технологии при минимальных побочных эффектах.

Согласно OpenAI, GPT-4 прошел шестимесячный курс обучения технике безопасности, и что во время внутренних тестов он «на 82% реже отвечал на запросы о запрещенном контенте и на 40% чаще давал фактические ответы, чем GPT-3.5. ”

Заключительные слова

Вернемся к нашему первоначальному вопросу: что такое мультимодальный ИИ? Недавний выпуск GPT-4 вывел мультимодальный ИИ из области теории в реальность. Благодаря своей способности обрабатывать и интегрировать входные данные из различных модальностей, GPT-4 открыл мир возможностей и возможностей для области ИИ и не только.

Ожидается, что влияние этой революционной технологии будет распространяться на многие отрасли, от здравоохранения и образования до развлечений и игр. Мультимодальный ИИ меняет способ нашего взаимодействия с машинами, обеспечивая более естественное и интуитивно понятное общение и совместную работу. Эти достижения имеют серьезные последствия для будущего работы и производительности, поскольку модели ИИ становятся более искусными в решении сложных задач и повышении общей эффективности.

Не забудьте ознакомиться с нашим быстрым сравнением ChatGPT с GPT-4 и GPT-3.5, чтобы узнать больше о возможностях мультимодального ИИ.

Source: Что такое мультимодальный ИИ: GPT-4, приложения и прочее

Что такое мультимодальное обучение и как использовать его в онлайн-курсах!

У вас когда-нибудь возникало ощущение, что вы что-то объясняете, но вас не понимают? Подобные вещи случаются по очень простой причине: не тот подход. Так же происходит и в онлайн-обучении. Не все школы рассматривают разные варианты обучения или сосредотачиваются на выборе правильной методики для их темы. Давайте рассмотрим один из способов сделать процесс обучения проще и понятнее — мультимодальное обучение.

Определение мультимодального обучения

Образовательные эксперты еще называют этот метод “глубоким обучением”. Это стратегия, которая основана на использовании различных инструментов для обучения и восприятия информации. Зачастую в этом помогает система управления обучением (LMS). Мультимодальная система обучения использует не только текст или голос, но и другие типы контента — видео, картинки, аудио и практические задания. Все это повышает эффективность обучения.

Теория мультимодальности

Мультимодальность базируется на трех понятиях, которые обязательно необходимо учитывать при разработке электронного курса.

1. Множественность

Использование принципов мультимодальности в онлайн-обучении покажет ученикам, что вы используете весь потенциал мультимедиа. Картинка, звук и трехмерная графика — лишь малая толика инструментов для создания курса. Ведь теория мультимодального обучения также анализирует использование различных видов мультимедиа в e-learning, а также их организацию в виртуальной среде.

2. Культурное формирование

Согласно теории мультимодальности, используемые ресурсы и средства передачи информации сформированы под культурным влиянием. Со временем они обретают определенный смысл, который постоянно меняется (с поправкой на общественные нормы и ценности).

Приведем простой пример: люди из разных стран или сообществ воспринимают одну и ту же информацию по-разному, так как это зависит от социокультурного кода. Поэтому эксперты рекомендуют учитывать особенности культуры целевой аудитории при создании электронного курса. По мере того, как люди будут использовать учебные ресурсы, они станут более проработанными и всеобъемлющими.

3. Личное значение

Переходим к третьему и важнейшему пункту. Люди придают собственный смысл и значение различным ресурсам онлайн-обучения. Это выражается в выборе, настройке и организации электронного курса через систему управления обучением. Также на ваших студентов влияют убеждения и нормы общества. Имеют вес и мотивационные факторы (например, интерес близких и друзей к электронным курсам). Поэтому личные предпочтения целевой аудиторий — это один из сложнейших аспектов работы над онлайн обучением. Ведь вы должны понимать, насколько потенциальные ученики понимают и принимают ваш продукт.

Фреймворк VARK

Это уникальная структура, которая применяется для категоризации методов обучения. Ее впервые предложил преподаватель из Новой Зеландии Нил Флеминг. Согласно фреймворку, есть 4 самых распространенных метода онлайн-обучения с высоким спросом. Рассмотрим их более подробно.

V — Визуал

Человек воспринимает подавляющее большинство информации через зрение. Поэтому наглядные пособия крайне важны в онлайн-обучении. Красочные изображения, интересные инфографики и другие визуальные формы усваиваются гораздо лучше, чем другие виды контента. Они и обеспечивают основной эффект электронных курсов.

Как бы логично это не звучало, но крайне важно убедиться, что вы используете качественный визуальный контент — изображения, дизайн, визуальные эффекты и т. д. Это же касается и образовательной платформы: она должна быть максимально удобной и привлекательной для учеников.

А — Слух

Сюда входит обучение через аудиоконтент — книги, подкасты и другие типы записей. Их можно слушать в любое время — во время поездки в транспорте, на обеденном перерыве и даже перед сном. Этот подход также подходит для освоения новых знаний или улучшения существующих навыков.

R — Чтение / письмо

Не всегда люди слепо следуют трендам. Большое количество студентов продолжают читать книги и вести конспекты от руки. Поэтому вы можете ссылаться во время уроков на бумажные книги.

Такой подход используют для изучения самых важных моментов. И его эффективность впечатляет: ученые доказали, что чтение книг и записи от руки улучшают запоминание информации.

K — Кинестетика

Обучение на практике дает гораздо больше пользы, чем изучение теории. Когда люди получили знания и начинают применять их наглядно, то уровень эффективности их работы повышается. Вместе с этим люди получают ценный опыт и лучше понимают содержание полученной недавно информации. Поэтому крайне важно применять в обучении стратегию “потрогать-пощупать”.

Владелец онлайн-школы должен обязательно понимать, что студенты посещают их курсы с самыми благими намерениями — совершенствоваться и добиваться новых жизненных высот. Это можно добиться лишь тогда, когда учебная стратегия соответствует их мышлению и стилю обучения.

Почему стоит добавить элементы мультимодального обучения в ваш онлайн-курс

Да, применение одного проверенного инструмента может быть проще для вас. Однако использование сразу нескольких подходов делает ваш электронный курс эффективнее. Причина проста: люди с разным стилем обучения будут получать одинаковую пользу от новых знаний.

Не все студенты учатся одинаково, поэтому есть смысл применять стратегию мультимодального обучения в вашем онлайн-курсе. Разнообразное обучение позволяет лучше усвоить новые концепции и понять то, что вы предлагаете. Кроме того, соединение нескольких стилей обучения позволяет усваивать знания на более глубоком уровне. Поэтому человек запоминает новые данные проще и быстрее.

Кроме того, разные стили обучения повышают концентрацию внимания. Совмещение визуального, аудио- и текстового контента позволяет учиться более продуктивно. Например, если студент плохо понимает рассказ преподавателя, ему поможет дополнение в виде графика или диаграммы.

Фреймворк VARK обеспечивает полноценный и увлекательный процесс обучения в виртуальной среде. Он достаточно гибок, чтобы предлагать ученикам способы освоения навыков, которые соответствуют их уникальному стилю обучения. Это в свою очередь повышает интерес к предмету.

При этом извлечь пользу из мультимодального обучения и проявить себя могут даже дети. Исследователи из компании Cisco доказали, что студенты, которые работают с текстом и изображениями одновременно, достигают лучших результатов, чем те, кто просто читает текст. Комбинированные учебные модели дают больше эффекта, чем традиционные методы, отличающиеся большей жесткостью.

Приведем простой пример: стандартные лекции по математике наводят тоску на многих учеников. А все потому, что им дают сухую теорию. Гораздо лучше закреплять материал при помощи задач — интерактивных мультимодальных тестов с увлекательным визуалом.

Как внедрить мультимодальный подход в онлайн-обучение

Если вы полагаете, что слушатели вашего онлайн-курса достигнут больших результатов с мультимодальным подходом, то виртуальная среда обучения должна содержать гораздо больше, чем обычные видеоуроки и презентации в Powerpoint. Необходимо мотивировать учеников к самостоятельному анализу информации. Так, они могут обсуждать тему урока с другими студентами и применять личный опыт в процессе обучения. В этом и состоит вся прелесть мультимодального обучения.

Оно создаёт уникальную и крайне эффективную среду онлайн-обучения. Поэтому создатели электронных курсов должны разумно подойти к вопросу выбора LMS — полноценной образовательной платформы. Она должна иметь все необходимые инструменты для работы с курсом — удобный конструктор, чек-лист для запуска курса, чат для общения со студентами, раздел статистики с подробными отчётами и многое другое.

Вот 3 способа применения мультимодального подхода в онлайн-обучении:

Виртуализация

Учёба в виртуальной среде становится все более популярной и актуальной. Она предлагает гораздо больше возможностей для учеников, чем традиционное обучение. Виртуализация позволяет построить курс так, чтобы студенты выполняли практические работы и обменивались мыслями в онлайн-среде.

Более того, виртуальными классами управлять гораздо проще, чем традиционными. В этом и помогают образовательные платформы с продвинутыми инструментами для создания курсов. Соблюдая определенные требования, вы сможете дать ученикам доступ к знаниям из любой точки мира.

Онлайн-конференции

Онлайн-конференции позволяют учениками взаимодействовать друг с другом. Подобный подход объединяет людей и делает их более открытыми. Тем более, что дискуссия — неотъемлемая часть обучения. Ведь в процессе обсуждения могут появляться неожиданные ответы и смелые идеи.

Кроме того, во время прохождения онлайн-курсов можно делиться своими мыслями в чате. Это позволяет ученикам поразмыслить над темой занятия самостоятельно. Однако далеко не всегда текстовые дебаты могут быть действительно увлекательными. Из-за того, что ученики не всегда могут отвечать вовремя, некоторые сообщения становятся лишними, а обсуждение — скучным. А все из-за попытки не отставать от того, что высказали другие ученики.

Игровые механики

Заинтересовывать нужно не только детей, но и взрослых. Поэтому крайне важно добавлять игровые элементы в электронные курсы. Такой подход делает курс сложнее, но также он становится более интерактивным и увлекательным. Поэтому геймификация приносит максимальную пользу как студентам, так и создателям онлайн-обучения.

Используем мультимодальный подход с умом

Однако тот факт, что ученики могут использовать разные методы обучения, не означает, что вы должны использовать все и сразу. Последние исследования американских учёных показывают, что при создании электронных курсов нужно быть осторожнее с добавлением мультимедийного контента.

Более того, студенты могут отвлекаться от занятий, если экран слишком перегружен визуалом либо текстом. Возникает перегрузка модальностями, которая очень сильно вредит эффективности обучения. Как результат, ученики запоминают очень мало новой информации.

Все образовательные инструменты должны работать вместе. Только так вам получится создавать учебный контент, в котором тексты, видео, картинки и интерактивные элементы смотрятся уместно. Если мультимедиа разбросаны по большим временным отрезкам, то они потеряют свою пользу. Поэтому рекомендуем использовать мультимодальный подход и помогать ученикам задействовать максимум памяти и внимания. Это позволяет правильно организовать процесс онлайн-обучения и вовлечь студентов.

Выводы

Мультимодальное обучение предлагает инновационный и разнообразный подход к созданию электронных курсов. А все благодаря техническим достижениям, повышающим эффективность обучения — виртуализации, видеоконференциям, геймификации и многому другому. Все это заставляет нас задуматься над тем, как создать курс обучения, который всецело вовлекает учеников. Поэтому мультимодальный подход используется многими онлайн-школами по всему миру.

Большинство учеников положительно воспринимают мультимодальные стратегии. Объяснить это просто: подобный подход позволяет более активно выбирать собственные методы обучения и повысить мотивацию к получению новых знаний. А совмещение нескольких режимов обучения дает возможность создать полноценное и всеобъемлющее решение для изучения информации. За счет этого улучшается запоминание и понимание.

Надеемся, что наша статья была для вас полезной. Если у вас остались вопросы касательно мультимодального обучения, пишите их в комментариях. Мы ответим на каждый вопрос, а самые топовые будут разобраны в следующих статьях!