DEF.: Der Begriff „Multimodal“ in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt Systeme oder Ansätze, die in der Lage sind, Informationen aus mehreren verschiedenen Datenquellen oder -typen zu verarbeiten und zu interpretieren. Das können Text, Bilder, Audio, Video oder andere Sensordaten sein. Diese Fähigkeit ermöglicht es der KI, ein umfassenderes Verständnis von Informationen zu entwickeln, indem sie über die Grenzen einzelner Modalitäten hinausgeht.
Beispiel: Ein multimodales KI-System könnte in der Lage sein, sowohl die gesprochenen Worte eines Videos zu analysieren als auch die darin enthaltenen visuellen Informationen zu interpretieren. Das System könnte beispielsweise nicht nur den gesprochenen Text in einem Lehrvideo erkennen, sondern auch die im Video gezeigten Diagramme und Gesten des Lehrers verstehen, um den Inhalt umfassender zu erfassen.
Vorteile:
- Erweitertes Verständnis: Durch die Verarbeitung mehrerer Informationsquellen kann die KI komplexe Zusammenhänge besser erfassen und interpretieren.
- Verbesserte Genauigkeit: Die Kombination verschiedener Datenarten kann zu präziseren Ergebnissen führen, da die KI aus einer breiteren Informationsbasis lernt.
- Flexibilität: Multimodale Systeme können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von der automatischen Inhaltsanalyse bis hin zur Interaktion mit Nutzern in natürlicher Sprache.
- Robustheit: Die Fähigkeit, auf verschiedene Datenquellen zurückzugreifen, macht die KI widerstandsfähiger gegenüber fehlenden oder unvollständigen Daten.
Zusammenfassung: Multimodale KI-Systeme erweitern das Verständnis und die Anwendungsmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und interpretieren. Dies führt zu einer verbesserten Genauigkeit, Flexibilität und Robustheit in der Datenverarbeitung und -analyse.