Multimodale AI

Definitie

Multimodale AI combineert en verwerkt gegevens uit meerdere modaliteiten, zoals tekst, afbeeldingen, audio of video, om uitkomsten of voorspellingen te genereren.

Doel

Het doel is om systemen te bouwen die informatie beter begrijpen dan mensen, die meerdere zintuigen integreren. Het wordt gebruikt in de gezondheidszorg, robotica en conversatiesystemen.

Belang

• Breidt de mogelijkheden uit die verder gaan dan AI met één enkele modaliteit.
• Maakt rijkere interactie tussen mens en AI mogelijk.
• Vereist geavanceerde architecturen voor het samenvoegen van uiteenlopende gegevens.
• Verhoogt de complexiteit van training en evaluatie.

Hoe het werkt

1. Verzamel multimodale datasets met afgestemde invoer (bijv. tekst + afbeeldingen).
2. Codeer elke modaliteit in vectorrepresentaties.
3. Gebruik fusietechnieken om modaliteiten te combineren.
4. Train modellen om relaties tussen verschillende modaliteiten te leren.
5. Genereer uitkomsten in één of meerdere modaliteiten.

Voorbeelden (echte wereld)

• CLIP (OpenAI): koppelt afbeeldingen en tekst voor zoekopdrachten.
• Google Gemini: multimodaal model voor tekst, afbeeldingen en audio.
• Systemen voor ondertiteling van afbeeldingen: genereer tekstbeschrijvingen van foto's.

Referenties / Verder lezen

• Baltrušaitis et al. “Multimodaal machinaal leren: een onderzoek.” IEEE TPAMI.
• OpenAI CLIP-document.
• Stanford HAI: Multimodaal AI-onderzoek.
• Hoe multimodale AI werkt