Che cosa s’intende per Intelligenza Artificiale multimodale?
Secondo il report “Multimodal: AI’s new frontier” del MIT Technology Review Insights, “multimodalità” è un termine relativamente nuovo per descrivere un concetto estremamente antico: il modo con cui gli esseri umani hanno imparato a conoscere il mondo sin dalla loro comparsa. Gli individui ricevono informazioni da una miriade di fonti attraverso i loro sensi, tra cui vista, udito e tatto. Il cervello umano combina queste diverse modalità di raccolta dati in un quadro altamente sfumato della realtà. L’Intelligenza Artificiale multimodale è la tecnologia che più si avvicina a questa capacità umana.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale Multimodale
Nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, il termine “multimodale” si riferisce alla capacità di un modello di interpretare ed elaborare informazioni provenienti da diversi tipi di dati, come testo, immagini, audio e video. Questa capacità consente all’IA di comprendere e generare risposte in modo simile agli esseri umani, che utilizzano contemporaneamente molteplici sensi e tipi di informazioni per interpretare la realtà.
Un esempio pratico di applicazione multimodale è rappresentato dai chatbot di ultima generazione, come Gemini di Google e Chat GPT-4o di OpenAI, che sono in grado di utilizzare sia il testo sia le immagini per comprendere e rispondere alle domande degli utenti. Questi sistemi, infatti, possono analizzare non solo il testo inserito dall’utente, ma anche le immagini o i video condivisi, per fornire risposte più accurate e contestualizzate.
L’approccio multimodale interessa e coinvolge diverse discipline, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale, l’elaborazione audio e la robotica. Un esempio significativo in quest’ultimo ambito è Figure-1, un robot umanoide prodotto dall’omonima azienda statunitense che ha stretto un accordo con OpenAI. Questo robot è in grado di svolgere varie azioni, come preparare un caffè, rispondendo a un comando vocale. Ciò è possibile grazie a un addestramento multimodale che gli permette di eseguire compiti complessi e correggere i propri errori.
Come l’Intelligenza Artificiale multimodale integra e interpreta diverse modalità di input
L’Intelligenza Artificiale multimodale integra e interpreta vari tipi di input (testi, immagini, audio e video) per ottenere una comprensione più ricca e contestualizzata della realtà. Questo approccio permette ai sistemi di IA di analizzare e sintetizzare informazioni provenienti da fonti eterogenee, elaborando e rappresentando simultaneamente dati di diversa natura tramite modelli avanzati, come Reti Neurali in grado di gestire input sia testuali che visivi.
Ad esempio, nelle applicazioni di visione artificiale, come il riconoscimento di oggetti in immagini o video, i sistemi multimodali possono integrare informazioni visive con elementi testuali o sonori per migliorare la precisione delle analisi e delle previsioni.
La multimodalità richiede l’adattamento dei modelli di apprendimento automatico per integrare informazioni provenienti da differenti tipologie di dati, utilizzando tecniche apposite. In particolare, il suo funzionamento si basa su architetture avanzate come i Transformer e le Reti Neurali Complesse.
L’architettura Transformer offre due caratteristiche fondamentali:
- meccanismo dell’attenzione: il meccanismo di “self-attention” permette al modello di valutare dinamicamente l’importanza delle diverse parti della sequenza di input. Questo è particolarmente utile per i dati multimodali, dove le relazioni tra elementi in formati differenti (ad esempio, parole e pixel) devono essere considerate in modo complesso e flessibile;
- parallelizzazione: a differenza delle Reti Neurali Ricorrenti (RNN), i Transformer possono processare i dati in parallelo anziché in sequenza, migliorando significativamente l’efficienza computazionale e rendendo più pratico l’addestramento su grandi dataset multimodali.
La principale sfida nell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale multimodale risiede nell’allineamento e nell’integrazione efficace delle diverse modalità di input, garantendo che ciascuna contribuisca in modo coerente alla comprensione complessiva del sistema. Inoltre, la multimodalità solleva questioni etiche e di privacy legate alla gestione dei dati eterogenei, richiedendo l’adozione di politiche e protocolli adeguati per garantire la sicurezza e la protezione delle informazioni personali.
Le sfide tecniche e etiche dell’Intelligenza Artificiale Multimodale
Le sfide tecniche ed etiche nello sviluppo e nell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale multimodale sono molteplici e devono essere affrontate per garantirne un utilizzo sicuro e responsabile. Le principali sfide tecniche riguardano:
- Integrazione dei dati: la multimodalità richiede l’integrazione e l’allineamento di dati eterogenei provenienti da diverse fonti, in termini di formato, qualità e rappresentazione. Questo rende necessario sviluppare tecniche avanzate di elaborazione dati e apprendimento automatico per gestire e combinare efficacemente informazioni multimodali;
- Complessità computazionale: l’elaborazione di dati multimodali può essere computazionalmente intensiva, specialmente con grandi set di dati. Sono quindi necessarie risorse informatiche significative per garantire prestazioni efficienti e tempi di risposta rapidi.
Le sfide etiche includono:
- Trasparenza: questi modelli di IA sono spesso definiti “black box” a causa della loro complessità e della difficoltà di monitorarne il funzionamento interno;
- Privacy e sicurezza dei dati: L’integrazione di dati da diverse fonti solleva preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati personali. È necessario garantire la gestione sicura dei dati, conformemente alle normative sulla privacy, minimizzando il rischio di violazioni;
- Bias e fairness: gli algoritmi di IA possono essere soggetti a bias derivanti dai dati di addestramento o dalla loro progettazione. Nella multimodalità, il rischio di bias aumenta con l’integrazione di dati eterogenei;
- Impatto ambientale: la formazione e il funzionamento di grandi modelli di IA richiedono ingenti capacità di calcolo, con un notevole consumo energetico. Tuttavia, le informazioni sul consumo e relativo impatto ambientale sono spesso difficili da reperire e poco chiare, complicando la valutazione dell’adozione di questi strumenti.
Tre applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale multimodale
Le applicazioni pratiche dell’Intelligenza Artificiale multimodale sono numerose e spaziano in diversi settori, consentendo una vasta gamma di innovazioni e miglioramenti.
Riportiamo qui tre ambiti promettenti, con applicazioni e sperimentazioni già in corso.
1. Ambito medico-sanitario
L’Intelligenza Artificiale multimodale può essere impiegata per diagnosticare patologie complesse, monitorare i pazienti e personalizzare i trattamenti. Ad esempio, sistemi che integrano dati medici testuali con immagini diagnostiche (come scansioni TC o risonanze magnetiche) e segnali biometrici (come frequenza cardiaca o respiratoria) possono migliorare la precisione delle diagnosi e ottimizzare i piani di trattamento.
L’ambito medico-sanitario è particolarmente promettente, ma anche molto delicato a causa delle implicazioni etiche. Nonostante ciò, la ricerca procede rapidamente ed esistono già modelli specifici pensati per questo settore. Tra i più recenti vi è Med-Gemini, una famiglia di modelli sviluppati da Google ottimizzati per applicazioni mediche multimodali. Le prestazioni dei modelli Med-Gemini dovrebbero superare notevolmente quelle dei precedenti modelli Med-PaLM.
Un’altra applicazione interessante combina l’ambito medico, la robotica e l’Intelligenza Artificiale. Nei settori dell’assistenza domestica per anziani o persone con disabilità, l’Intelligenza Artificiale multimodale può offrire soluzioni innovative per migliorare la qualità della vita e l’autonomia delle persone. I robot di assistenza multimodali possono comprendere comandi vocali, gesti e espressioni facciali per fornire supporto nelle attività quotidiane, come la preparazione dei pasti, la pulizia della casa e la gestione della medicazione. Cynthia Breazeal, pioniera nel campo della robotica sociale, è una figura di rilievo nel settore dello sviluppo di robot progettati per interagire con gli esseri umani in contesti sociali e di assistenza (ne avevamo scritto qui).
2. Automotive
Nel settore automobilistico l’Intelligenza Artificiale multimodale è fondamentale per lo sviluppo di veicoli autonomi sicuri ed efficienti. I sistemi di guida autonoma devono integrare dati provenienti da sensori visivi, sonori e di movimento per comprendere l’ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale. Ad esempio, un’auto autonoma deve essere in grado di riconoscere segnali stradali, interpretare le azioni degli altri veicoli e rispondere a condizioni atmosferiche mutevoli utilizzando informazioni provenienti da diverse fonti di dati. Tra i produttori più noti di auto e sistemi di guida autonoma vi sono Tesla e Waymo, quest’ultima dal 2023 offre un servizio di robotaxi senza conducente a San Francisco.
3. Assistenti e agenti intelligenti
Un agente intelligente è un software progettato per eseguire compiti specifici utilizzando tecniche di Intelligenza Artificiale e apprendimento automatico. Un chatbot in grado di tenere conversazioni con un utente e, allo stesso tempo, eseguire attività come la pianificazione degli appuntamenti, può essere considerato un agente intelligente. L’Intelligenza Artificiale multimodale arricchisce le capacità degli agenti intelligenti, permettendo loro di operare in modo più flessibile ed accurato in ambienti reali complessi.
L’ambito degli agenti intelligenti sta riscuotendo crescente interesse. In particolare, Google ha annunciato Project Astra, definito come “un agente IA universale pensato per supportare nella vita di tutti i giorni”. Nella descrizione di Project Astra si legge: “Per essere veramente utile, un agente deve comprendere e rispondere al mondo complesso e dinamico proprio come fanno le persone, nonché accogliere e ricordare ciò che vede e sente per comprendere il contesto e agire. Deve anche essere proattivo e personale, in modo che gli utenti possano parlarci in modo naturale e senza ritardi o rallentamenti”. Project Astra potrà essere attivato tramite la voce e sarà in grado di aiutare in tempo reale, usando la videocamera, il microfono e i sensori dello smartphone o degli occhiali smart.
Anche le novità legate al rilascio di GPT-4o sembrano andare proprio in questa direzione. GPT-4o, oltre ad accettare come input qualsiasi combinazione di testo, audio, immagine e video, è in grado di generare output nelle stesse modalità e processare input sonori e visivi in tempo reale. Ad esempio, risponde agli input audio con una media di 320 millisecondi, un tempo di risposta molto vicino a quello umano.
Il futuro dell’Intelligenza Artificiale multimodale potrebbe essere caratterizzato da sviluppi in grado di trasformare radicalmente la nostra esperienza con la tecnologia e avvicinarci sempre di più a un’interazione digitale simile a quella umana. Questo campo rimane una delle aree più dinamiche e promettenti dell’Intelligenza Artificiale, con il potenziale per rivoluzionare molteplici settori e migliorare la nostra vita quotidiana in modi nuovi e sorprendenti.
