يشير النموذج متعدد الوسائط في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى نوع من النماذج المصممة لمعالجة وفهم المعلومات من أنواع متعددة من البيانات المدخلة، أو الطرائق. فبدلاً من الاعتماد على نوع واحد فقط من البيانات، مثل الصور أو النصوص، يمكن للنماذج متعددة الوسائط التعامل مع أشكال مختلفة من البيانات ودمجها للحصول على فهم أكثر شمولاً للمعلومات. غالباً ما يؤدي هذا النهج إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وتنوعاً.
التعريف
النموذج متعدد الوسائط هو نموذج ذكاء اصطناعي يتم تدريبه على معالجة وربط المعلومات من طريقتين أو أكثر من طرائق البيانات المتميزة. يمكن أن تشمل هذه الطرائق النصوص والصور والصوت والفيديو وبيانات الاستشعار وغيرها. من خلال التعلم من العلاقات والتبعيات عبر هذه الأنواع المختلفة من البيانات، يمكن للنماذج متعددة الوسائط تحقيق فهم أكثر ثراءً ودقة للبيانات المعقدة من النماذج التي تقتصر على طريقة واحدة. يسمح هذا التكامل للنموذج بالاستفادة من نقاط القوة في كل وسيلة، والتغلب على القيود المتأصلة في النُهج أحادية الوسيلة.
الملاءمة والتطبيقات
تتزايد أهمية النماذج متعددة الوسائط بسرعة حيث أن بيانات العالم الحقيقي متعددة الأوجه بطبيعتها. فهي ضرورية في التطبيقات التي يكون فيها فهم السياق من مصادر مختلفة أمرًا أساسيًا. فيما يلي بعض الأمثلة:
- نماذج لغة الرؤية (VLMs): تجمع نماذج مثل Florence-2 و PaliGemma 2 بين الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية. ويمكنها فهم الصور والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بها بلغة طبيعية، أو إنشاء تعليقات على الصور، أو تنفيذ مهام مثل الإجابة عن الأسئلة المرئية. هذه التكنولوجيا ضرورية لتطبيقات تتراوح من تحليل الصور الطبية إلى تعزيز أتمتة العمليات الروبوتية (RPA ) من خلال تمكين الروبوتات من "رؤية" و"فهم" بيئتها من خلال المدخلات المرئية والنصية.
- القيادة الذاتية: تعتمد السيارات ذاتية القيادة بشكل كبير على نماذج متعددة الوسائط. فهي تدمج البيانات من الكاميرات (الصور ومقاطع الفيديو)، والرادار (معلومات العمق)، والرادار (المسافة والسرعة)، ونظام تحديد المواقع العالمي (بيانات الموقع). يتيح هذا الدمج بين بيانات أجهزة الاستشعار إدراكاً أكثر دقة وموثوقية للبيئة، وهو أمر بالغ الأهمية للملاحة الآمنة واتخاذ القرارات في تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية مثل السيارات ذاتية القيادة.
- تحليل المشاعر: بينما يتم إجراء تحليل المشاعر غالبًا على البيانات النصية، إلا أن دمج الإشارات الصوتية والمرئية يمكن أن يعزز الدقة، خاصة في فهم المشاعر الإنسانية. على سبيل المثال، يمكن أن يوفر تحليل تعابير الوجه في الفيديو إلى جانب المراجعات النصية فهماً أكثر شمولاً لمشاعر العملاء تجاه المنتج أو الخدمة.
المفاهيم الرئيسية
يتضمن فهم النماذج متعددة الوسائط استيعاب بعض المفاهيم ذات الصلة:
- دمج البيانات: هي عملية دمج البيانات من أجهزة استشعار أو مصادر متعددة. في النماذج متعددة الوسائط، تُستخدم تقنيات دمج البيانات لدمج المعلومات من طرائق مختلفة في تمثيل موحد يمكن للنموذج التعلم منه.
- التعلّم عبر الطرائق: يشير هذا إلى قدرة النموذج على نقل المعرفة المكتسبة من طريقة إلى أخرى. على سبيل المثال، قد يكون النموذج المدرّب على أزواج من الصور والنصوص قادراً على توليد أوصاف لصور جديدة لم يسبق له أن رآها من قبل، مما يدل على الفهم متعدد الوسائط.
- نماذج التأسيس: النماذج التأسيسية، مثل GPT-4 من OpenAI، متعددة الوسائط بشكل متزايد. يتم تدريب هذه النماذج القوية على كميات هائلة من البيانات المتنوعة ويمكن تكييفها لمجموعة واسعة من المهام عبر طرائق مختلفة، مما يُظهر إمكانات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في تحقيق ذكاء عام اصطناعي أكثر عمومية وقدرة.
من خلال الاستفادة من ثراء البيانات متعددة الوسائط، أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً وتنوعًا وأفضل تجهيزًا لحل مشاكل العالم الحقيقي المعقدة.
