Искусственный интеллект добился значительных успехов в понимании изображений, текста и речи. Современные системы ИИ способны распознавать объекты на фотографиях, отвечать на вопросы о документах и расшифровывать разговоры с впечатляющей точностью.
Однако реальный мир не существует в виде отдельных изображений, фрагментов текста или аудиозаписей.
Человек воспринимает мир как непрерывный поток визуальных сцен, звуков, действий, разговоров и взаимодействий. Для создания систем искусственного интеллекта, которые понимают мир так же, как и люди, исследователи все чаще сосредотачиваются на многомодальном понимании видео.
От ИИ-помощников и автономных систем до робототехники и платформ видеоанализа, понимание мультимодального видео становится одной из важнейших областей искусственного интеллекта. Но для достижения этой возможности требуется нечто большее, чем просто передовые модели. Необходимы огромные объемы высококачественных мультимодальных обучающих данных.
Что такое понимание мультимодального видео?
Мультимодальное понимание видео относится к способности системы искусственного интеллекта анализировать и интерпретировать информацию из нескольких источников данных в видео.
Вместо обработки только видеокадров, эти системы обучаются, используя комбинацию следующих факторов:
- Визуальный контент
- Разговорный язык
- Звуки окружающей среды
- Текстовые оверлеи
- Действия человека
- Временные взаимосвязи
Цель состоит не просто в том, чтобы определить, что изображено на видео, а в том, чтобы понять, что происходит, почему это происходит и как события развиваются с течением времени.
Например, рассмотрим видео, на котором работник склада загружает посылки в грузовик.
Традиционная модель компьютерного зрения может идентифицировать коробки, транспортные средства и людей.
Система многомодального распознавания видео способна на гораздо большее. Она может распознавать последовательность выполняемых действий, понимать устные инструкции, интерпретировать контекст окружающей среды и связывать события, происходящие в разные моменты времени.
Именно этот более глубокий уровень понимания делает многомодальный ИИ таким мощным.
Почему одних изображений уже недостаточно
В течение многих лет системы компьютерного зрения обучались преимущественно с использованием статических наборов данных изображений.
Эти наборы данных помогли ИИ научиться классифицировать объекты, обнаруживать людей, распознавать лица и идентифицировать сцены.
Хотя модели, основанные на изображениях, остаются важными, многие задачи в реальном мире зависят от понимания движения и контекста.
На одном изображении может быть человек, держащий посылку.
Видеозапись показывает, забирает ли человек посылку, доставляет ли ее, осматривает ли или ставит на полку.
Разница может показаться незначительной, но для систем искусственного интеллекта понимание действий зачастую важнее, чем распознавание объектов.
Именно поэтому отрасль переходит от понимания изображений к пониманию видео. Видео фиксирует контекст, движение, поведение и взаимодействия, которые статичные изображения просто не могут обеспечить.
Растущий спрос на ИИ, ориентированный на видеотехнологии.
Ряд новых технологий искусственного интеллекта в значительной степени опирается на мультимодальные видеоданные.
Физический искусственный интеллект и робототехника
Роботы, работающие в динамичной среде, должны понимать, как люди, объекты и окружающая среда меняются с течением времени.
Видеоданные помогают системам искусственного интеллекта изучать модели движений, выполнение задач и взаимодействие с людьми.
Автономные системы
Автономные транспортные средства и мобильные роботы непрерывно анализируют визуальную информацию, условия окружающей среды и модели движения для принятия решений в режиме реального времени.
Понимание временных взаимосвязей имеет решающее значение для безопасной эксплуатации.
Агенты ИИ
В будущем агенты искусственного интеллекта будут все чаще взаимодействовать с видеоконтентом, чтобы понимать рабочие процессы, наблюдать за демонстрациями и выполнять задачи на основе визуальных инструкций.
Модели генерации видео
Генеративный искусственный интеллект стремительно переходит от генерации изображений и текста к созданию видео.
Для обучения этих систем требуются крупномасштабные видеоданные, фиксирующие реалистичные движения, взаимодействия и изменения окружающей среды.
Почему многомодальные данные важны
Люди редко полагаются на один источник информации.
При просмотре видео мы сочетаем визуальные наблюдения с речью, звуками и контекстными подсказками, чтобы понять, что происходит.
Современные системы искусственного интеллекта начинают делать то же самое.
Представьте себе видеоролик службы поддержки клиентов, в котором показано, как техник ремонтирует оборудование.
Само видео содержит визуальную информацию.
Устная речь передает намерения и инструкции.
Звуки окружающей среды обеспечивают дополнительный контекст.
В совокупности эти сигналы позволяют получить более полное представление о событии, чем любой отдельный метод по отдельности.
Это основа понимания мультимодального видео.
Благодаря объединению различных типов данных, системы искусственного интеллекта могут достигать более точной и контекстно-ориентированной интерпретации реальных ситуаций.
Проблема обработки данных при понимании мультимодального видео
Несмотря на значительный потенциал многомодального искусственного интеллекта, создание таких систем представляет собой серьезную проблему.
Для обучения моделей мультимодального видео требуется большой объем тщательно подготовленных данных.
Организации должны собирать и систематизировать:
- Высококачественные видеозаписи
- Аудиопотоки
- Стенограммы выступлений
- Аннотации действий
- Метки объектов
- Описания сцен
- Временные маркеры событий
В отличие от традиционных наборов данных, многомодальные видеоданные должны фиксировать взаимосвязи как в пространстве, так и во времени.
Например, система искусственного интеллекта должна понимать не только то, что изображено на сцене, но и то, как события разворачиваются в течение нескольких секунд или минут.
Это значительно усложняет подготовку данных. Качество обучающих данных часто определяет эффективность конечной модели.
Почему ручная аннотация остается необходимой
Несмотря на достижения в области автоматизации, человеческий опыт по-прежнему играет решающую роль в многомодальном видеообучении.
Аннотаторы помогают системам искусственного интеллекта понимать:
- Деятельность человека
- Взаимодействие объектов
- Намерения и поведение
- Последовательности событий
- Контекстные отношения
Эти аннотации предоставляют сигналы, позволяющие системам искусственного интеллекта обучаться на основе сложных реальных сценариев. По мере того, как мультимодальные модели становятся все более сложными, спрос на точную видеоаннотацию и обеспечение качества продолжает расти.
Как искусственный интеллект в серфинге помогает понимать мультимодальное видео
В Surfining AI мы помогаем организациям создавать базу данных, необходимую для систем искусственного интеллекта следующего поколения.
Наши возможности включают в себя крупномасштабный сбор видеоданных, создание мультимодальных наборов данных, услуги аннотирования, маркировку речи и аудио, распознавание активности человека и наборы данных для компьютерного зрения.
Мы также поддерживаем перспективные приложения в области физического ИИ, робототехники, моделей визуально-языково-действенных систем (VLA), разговорного ИИ и автономных систем, предоставляя высококачественные обучающие и оценочные наборы данных.
Сочетая масштабируемые операции с данными и строгие стандарты качества, мы помогаем организациям ускорить разработку многомодальных решений на основе искусственного интеллекта.
Будущее искусственного интеллекта будет многомодальным.
Системы искусственного интеллекта следующего поколения не будут полагаться исключительно на текст, изображения или аудио.
Они будут учиться, используя одновременно множество источников информации, подобно людям.
Понимание мультимодального видео представляет собой важный шаг на пути к этому будущему.
По мере того, как системы искусственного интеллекта становятся все более способными понимать действия, взаимодействия и контекст, отрасли, начиная от робототехники и автономных систем и заканчивая здравоохранением и автоматизацией предприятий, откроют новые возможности для принятия интеллектуальных решений.
Однако эти достижения зависят от одного важнейшего ресурса: высококачественных данных. Организации, которые сегодня инвестируют в создание прочной многомодальной базы данных, будут лучше подготовлены к разработке интеллектуальных систем завтрашнего дня.
Заключение
Мультимодальное понимание видео трансформирует способы обучения искусственного интеллекта познанию мира.
Благодаря сочетанию визуальной информации, звука, языка и временного контекста, системы искусственного интеллекта могут выйти за рамки простого распознавания и перейти к более глубокому пониманию.
Поскольку спрос на робототехнику, физический ИИ, автономные системы и передовых агентов ИИ продолжает расти, многомодальные видеоданные будут играть все более важную роль в разработке моделей.
Будущее искусственного интеллекта – это не только зрение и слух.
Речь идёт о понимании. А это понимание начинается с данных.
Свяжитесь с нами