Multimodales Lernen: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz

CES 2019: Wie Geschäftsleute von KI im Unternehmen profitieren können IBM Watson kann bei Marketing, Lieferkette und Handel helfen, insbesondere wenn KI von allgemeinen zu umfassenden Daten übergeht.

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Künstliche Intelligenz (KI) hilft Unternehmen nicht nur, effizienter zu arbeiten, sondern generiert auch wichtige Erkenntnisse, die Unternehmen zur Verbesserung nutzen. Die KI hat sich im gesamten Unternehmen verbreitet und ist zu einem entscheidenden Bestandteil erfolgreicher Unternehmen geworden. Dieser Erfolg treibt das weitere Wachstum von AI voran. Laut ABI Research werden AI-Geräte in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich um 1, 8 Milliarden zunehmen.

In dem Blogbeitrag von ABI Research, Multimodales Lernen und die Zukunft der künstlichen Intelligenz, wurden die Auswirkungen und die Zukunft der KI in der Wirtschaft beschrieben. Derzeit arbeiten KI-Geräte unabhängig voneinander, wobei durch jedes Gerät große Datenmengen fließen. Während sich die KI weiterentwickelt, werden diese Geräte in der Lage sein, kraftvoll miteinander zu arbeiten und laut Post das volle Potenzial der KI zu enthüllen.

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Die Konsolidierung unabhängiger Daten von verschiedenen KI-Geräten in einem einzigen Modell wird als multimodales Lernen bezeichnet. Multimodale Systeme sind in der Lage, mehrere Datensätze mithilfe lernbasierter Methoden zu verarbeiten, um intelligentere Erkenntnisse zu generieren, heißt es in dem Blogbeitrag. Anstatt Daten von verschiedenen Geräten separat analysieren und Schlussfolgerungen ziehen zu müssen, erledigt ein multimodales System automatisch die Arbeit.

Der Blog-Beitrag identifizierte die folgenden zwei Hauptvorteile des multimodalen Lernens:

  • Mehrere Sensoren, die dieselben Daten beobachten, können robustere Vorhersagen treffen, da Änderungen in diesen möglicherweise nur möglich sind, wenn beide Modalitäten vorhanden sind.
  • Die Fusion mehrerer Sensoren kann die Erfassung komplementärer Informationen oder Trends erleichtern, die möglicherweise nicht von einzelnen Modalitäten erfasst werden.

Um aus KI-Silos auszubrechen, sind Organisationen offen für multimodales Lernen. Die Kosten für die Entwicklung multimodaler Systeme sind nicht überwältigend, da die Marktlandschaft für Hardwaresensoren und Wahrnehmungssoftware sehr wettbewerbsfähig ist, heißt es in dem Blogbeitrag.

Zu den bekanntesten multimodalen Plattformen gehören IBM Watson und Microsoft Azure. Die meisten Unternehmen haben sich jedoch nur auf die Erweiterung unimodaler Systeme konzentriert. Laut Blog-Post besteht eine Lücke zwischen Angebot und Nachfrage, die Plattformunternehmen eine große Chance bietet, in das Feld einzusteigen. Multimodales Lernen bietet auch Möglichkeiten für Chiphersteller, deren Fähigkeiten am Rande von Vorteil sein werden.

Multimodale Anwendungsfälle

Anwendungsfälle für multimodale Anwendungen sind laut Post branchenübergreifend. In der Automobilindustrie werden Advanced Driver Assistance Systems (ADA), HMI-Assistenten (In-Vehicle Human Machine Interface) und Driver Monitoring Systems (DMS) in multimodale Systeme eingeführt.

Robotik-Anbieter integrieren multimodale Systeme in Robotik-HMIs und Bewegungsautomatisierung. Unternehmen für Consumer-Geräte sehen multimodale Systemanwendungen in den Bereichen Sicherheit und Zahlungsauthentifizierung, Empfehlungs- und Personalisierungs-Engines sowie persönliche Assistenten.

Medizinische Unternehmen und Krankenhäuser befinden sich in einem frühen Stadium der Einführung multimodaler Lerntechniken, aber es gibt vielversprechende Anwendungen für die medizinische Bildgebung. Die Medien- und Unterhaltungsbranche beginnt auch, multimodales Lernen mit Inhaltsstrukturierung, Inhaltsempfehlungssystemen, persönlicher Werbung und automatisiertem Compliance-Marketing einzuführen.

Bis mehr Unternehmen diese Arbeitsweise öffentlich anwenden, werden multimodale Lernsysteme den meisten Menschen unbekannt bleiben. Die Zukunft der KI geht jedoch in die multimodale Richtung.

Weitere Informationen finden Sie unter Wie IBM Watsons Umstellung auf Multicloud Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, AI auf TechRepublic einzuführen.

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