Fortschritte in der multimodalen KI: Vom Tastsinn zur Technologie-Zukunft

In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) deutliche Fortschritte in der Entwicklung multimodaler Systeme gemacht, die verschiedene Arten von Eingaben wie Bild und Text verarbeiten können. Ein neuer Durchbruch in diesem Bereich wurde kürzlich auf der Social-Media-Plattform Twitter geteilt, wo Forscher eine neue Methode zur Verbesserung der multimodalen Ausrichtung vorstellen.

Das von der KI-Community auf Twitter diskutierte Projekt befasst sich mit der Erstellung eines Datensatzes, der auf Berührungen, Sehen und Sprache abzielt und ein Modell namens GPT4V verwendet, um die Daten ausschließlich anhand visueller Eingaben zu etikettieren. Die vorläufigen Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Verwendung dieser sogenannten Pseudo-Labels die multimodale Ausrichtung verbessern kann.

Taktilität, also die Fähigkeit, durch Berührung zu erkennen, ist ein wichtiger Aspekt der menschlichen Wahrnehmung, der bislang in multimodalen generativen Sprachmodellen noch nicht berücksichtigt wurde. Dies liegt teilweise an den Schwierigkeiten, natürliche Sprachlabels für taktile Daten zu erhalten. Die Forschung auf diesem Gebiet könnte die Entwicklung von KI-Systemen vorantreiben, die noch besser an menschliche Interaktionsweisen angepasst sind.

Die Forschungsarbeit, die auf der Plattform geteilt wurde, umfasst auch den Code, Checkpoint und den Datensatz, der über die Plattform GitHub zugänglich gemacht wurde. Dies ermöglicht anderen Forschern und Entwicklern, auf die Arbeit aufzubauen und eigene Experimente und Untersuchungen durchzuführen.

Ein weiteres bemerkenswertes Projekt, das auf Twitter vorgestellt wurde, ist der WebVoyager, ein von GPT-4V angetriebener Web-Agent, der in der Lage ist, menschlichen Anweisungen zu folgen und Aufgaben auf verschiedenen realen Websites zu erledigen. Dazu gehören beispielsweise die Buchung von Tickets oder Einkäufe auf Plattformen wie Google Flights und Amazon. Die zugehörige Forschungsarbeit stellt einen neuen Benchmark-Datensatz vor und beschreibt, wie GPT-4V zur Bewertung von Web-Aufgaben mit gespeicherten Screenshots und Trajektorien verwendet werden kann.

Diese Forschungsarbeiten deuten darauf hin, dass wir uns einer Zukunft nähern, in der KI-Systeme immer stärker in der Lage sein werden, menschliche Interaktionen und Aufgaben in einer Weise nachzubilden, die bisher nicht möglich war. Die Integration von Berührung und Vision in KI-Modelle könnte dazu beitragen, dass Maschinen ein tieferes Verständnis für die Welt entwickeln, was letztendlich zu einer noch engeren Zusammenarbeit zwischen Menschen und Technologie führen könnte.

Die Veröffentlichung solcher Forschungsarbeiten und die Bereitstellung von Ressourcen für die KI-Community sind entscheidende Schritte zur Förderung des kollektiven Wissens und der Innovation. Mindverse, die deutsche KI-Firma, die ein All-in-One-Tool für KI-Texte, Inhalte, Bilder und Forschung anbietet, unterstützt solche Entwicklungen und stellt maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen, Wissenssysteme und vieles mehr zur Verfügung. Unternehmen wie Mindverse sind ein wichtiger Teil des Ökosystems, das die Forschung und Entwicklung in der Künstlichen Intelligenz vorantreibt.

Quellen:
- Twitter-Profil von @_akhaliq (https://twitter.com/_akhaliq?lang=de)
- Tweet von Max Fu (@letian_fu) über die Erstellung eines touch-vision-aligned Datensatzes (https://twitter.com/wyu_nd/status/1750791030147104858)
- GitHub-Seite mit Code, Checkpoint und Datensatz (https://github.com/Max-Fu/tvl)
- Arxiv-Paper über den WebVoyager (https://arxiv.org/abs/2401.13919)
- Hugging Face-Paper-Seite über den WebVoyager (https://huggingface.co/papers/2401.13919)