ChatGPT只是開始?探索多模態(tài)AI與增強現(xiàn)實的神秘交匯點!

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未來的產(chǎn)品創(chuàng)新可能出現(xiàn)在哪些領(lǐng)域?這篇文章里,作者提出了一個觀點,認為下一個顛覆性產(chǎn)品或許會出現(xiàn)在多模態(tài)人工智能和增強現(xiàn)實技術(shù)的交匯點上。為什么作者會這么說?不妨來看看他的思考。

在人工智能領(lǐng)域,無疑ChatGPT以其深度學習和自然語言處理能力贏得了眾多關(guān)注。然而,隨著技術(shù)的不斷演進,我們不禁想要探尋,在ChatGPT的基礎(chǔ)上,下一個顛覆性產(chǎn)品將會是什么?結(jié)合當前的技術(shù)趨勢和市場需求,我們有理由相信,下一輪的顛覆可能將出現(xiàn)在多模態(tài)人工智能和增強現(xiàn)實技術(shù)的交匯點上。

一、多模態(tài)人工智能的崛起

多模態(tài)人工智能(Multimodal AI)是一種綜合處理和解析多種數(shù)據(jù)模態(tài)(例如,文本、圖像、音頻和視頻)的技術(shù)。其核心價值在于通過融合不同的數(shù)據(jù)模態(tài),來獲得更準確的信息和洞察。以下是多模態(tài)人工智能崛起的幾個方面,以及一些實際的應(yīng)用示例:

1. 技術(shù)進步和模型開發(fā)

Meta AI的研究項目:近年來,Meta AI推出了多個多模態(tài)理解的研究項目。

例如,Omnivore模型能夠處理圖像、視頻和3D數(shù)據(jù),而不會降低特定模態(tài)任務(wù)的性能。FLAVA模型是一種新類的“基礎(chǔ)模型”,可以同時處理多達35種跨領(lǐng)域任務(wù),包括圖像識別、文本識別和聯(lián)合文本圖像任務(wù)。Data2vec是首個自監(jiān)督模型,能夠為圖像、語音和文本識別提供最先進的結(jié)果。

2. 實際應(yīng)用示例

  • 客戶反饋分析:通過結(jié)合文本、圖像和音頻模態(tài),多模態(tài)AI可以更全面地理解客戶對產(chǎn)品的反饋和情感。
  • 數(shù)字助手項目CAIRaoke:Meta(Facebook的母公司)聲稱正在開發(fā)一種基于多模態(tài)AI的數(shù)字助手項目,該項目能夠像人類一樣與用戶交互。
  • 汽車制造業(yè):例如,汽車制造商正在利用多模態(tài)AI自動化供應(yīng)鏈操作,例如直接從供應(yīng)商發(fā)送汽車替換零件到消費者,以及處理客戶請求并通過文本或語音回應(yīng)。
  • 金融市場:多模態(tài)代理與生成型AI結(jié)合,正在廣泛應(yīng)用于金融市場,例如智能報告和市場情報 – AI可以分析各種財務(wù)信息來源以生成市場情報報告,以幫助分析師、投資者和公司。

3. 改善診斷和預(yù)測

在醫(yī)療領(lǐng)域,多模態(tài)AI正在被用于疾病診斷和預(yù)測。通過整合圖像、文本和其他類型的數(shù)據(jù),多模態(tài)AI能夠幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病,并為患者提供更有效的治療方案。

4. 多模態(tài)學習的研究進展

在計算機視覺領(lǐng)域,多模態(tài)學習的研究進展在過去十年中快速增長。多模態(tài)數(shù)據(jù)流和深度學習算法的增長潛力為深度多模態(tài)學習的普及做出了貢獻。這涉及到開發(fā)能夠處理和分析多模態(tài)信息的模型的開發(fā)。

多模態(tài)人工智能的崛起標志著我們正朝著創(chuàng)建更加智能、靈活和適應(yīng)性強的AI系統(tǒng)邁進。隨著多模態(tài)AI技術(shù)的不斷完善和應(yīng)用,我們可以期待在不久的將來,多模態(tài)AI將在許多不同的領(lǐng)域中找到其應(yīng)用,并為我們的日常生活和工作帶來革命性的改變。

二、增強現(xiàn)實技術(shù)的融合

增強現(xiàn)實(Augmented Reality, AR)技術(shù)與人工智能(Artificial Intelligence, AI)的融合正在開啟新的交互體驗和應(yīng)用可能性。以下是一些關(guān)鍵點和實際示例,展示了這種融合如何推動各行各業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展:

1. 教育領(lǐng)域的應(yīng)用

多模態(tài)學習體驗:AR技術(shù)與AI的結(jié)合為個性化學習提供了新的可能。例如,AI可以通過評估學習者的水平、提供建議的學習策略、檢查知識空白,并推薦合適的學習內(nèi)容。

同時,AR技術(shù)可以通過AI驅(qū)動的遠程參與機器人,使遠程學習者能夠?qū)崟r與學習資源進行交互和導航。

2. 元宇宙與AR

元宇宙的躍進:AR技術(shù)與元宇宙技術(shù)的結(jié)合,正成為未來的重要趨勢。元宇宙通過AR技術(shù)為用戶提供了更豐富、更沉浸式的交互體驗。

3. 工業(yè)與機器人技術(shù)的結(jié)合

AR與機器人協(xié)作:通過AR技術(shù),人類可以與機器人有效地交流。例如,AR提供了一個共同的3D圖形,展示了機器人的工作空間,人類可以與之交互,為人類和機器人之間的通信提供了強有力的基礎(chǔ)。

4. 智能眼鏡和環(huán)境交互

智能眼鏡的革命:AR和AI的結(jié)合正在改變我們?nèi)绾胃兄团c環(huán)境交互。例如,通過智能眼鏡,用戶可以獲得與環(huán)境的上下文相關(guān)信息,從而使交互體驗更為豐富和直觀。

5. 商品和空間交互

圖像識別與追蹤: 例如,如果用戶說“披薩”,虛擬的披薩片會出現(xiàn)在用戶的面前。此外,它還允許用戶看到對象在給定空間中的外觀和適配情況。

6. 對象標

對象標簽應(yīng)用:通過機器學習分類模型,當相機幀運行通過模型時,它將圖像與用戶分類庫中的預(yù)定義標簽匹配,并在AR環(huán)境中覆蓋物理對象的標簽。

AR和AI的集成正在為各種應(yīng)用和行業(yè)帶來革命性的變化,從改善學習體驗、提供新的交互方式,到增強人類和機器的協(xié)作能力,以及改變我們與環(huán)境的交互方式。隨著硬件和軟件技術(shù)的不斷進步,我們有理由相信,AR和AI的集成將繼續(xù)推動各種創(chuàng)新應(yīng)用的發(fā)展,為未來的數(shù)字世界打開新的可能。

三、開創(chuàng)未來:多模態(tài)增強現(xiàn)實平臺

1. 醫(yī)學成像與導航

在醫(yī)學領(lǐng)域,多模態(tài)增強現(xiàn)實平臺正在改變診斷和治療的方式。例如,一項研究開發(fā)了一種具有增強現(xiàn)實功能的多模態(tài)、多尺度成像系統(tǒng),該系統(tǒng)提供了3D色彩反射成像、3D熒光成像和實時的增強現(xiàn)實視圖,通過開發(fā)和集成活體纖維顯微鏡來實現(xiàn)多尺度熒光成像。

2. 交互式、沉浸式學習

zSpace AR/VR平臺通過多模態(tài)學習,使教育者能夠結(jié)合不同的平臺和方法,為學生創(chuàng)造交互式和沉浸式的學習環(huán)境。另一個例子是一種基于多模態(tài)輸入的移動增強現(xiàn)實學習系統(tǒng),該系統(tǒng)結(jié)合了情感、基于圖像的標記和語音,以增強學習體驗。

3. 手術(shù)導航

集成的增強現(xiàn)實手術(shù)導航平臺利用多模態(tài)成像為導航提供指導,幫助醫(yī)生在手術(shù)過程中獲得更準確的視圖和指導。

4. 裝配指導

多模態(tài)增強現(xiàn)實裝配指導系統(tǒng)通過集成直觀的增強的裸手接口,為用戶提供多模態(tài)AR指導,評估顯示該系統(tǒng)滿足了用戶的行為和態(tài)度體驗需求。

這些實例展示了多模態(tài)增強現(xiàn)實平臺如何利用多種輸入和輸出模態(tài),為不同領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強大的支持。通過這些平臺,用戶可以在更自然、更直觀的環(huán)境中交互,同時也為未來的技術(shù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

不同領(lǐng)域的專家和開發(fā)者可以借此發(fā)掘新的應(yīng)用可能性,推動多模態(tài)增強現(xiàn)實技術(shù)朝著更加成熟和多元化的方向發(fā)展。

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題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議

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