Multimodal AI (AI ຫຼາຍຮູບແບບ)

Multimodal AI (Multimodal AI) ແມ່ນລະບົບ AI ທີ່ສາມາດປະມວນຜົນ, ເຂົ້າໃຈ, ແລະສ້າງຂໍ້ມູນຈາກຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍຢ່າງລວມກັນ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ແລະວິດີໂອ.

ໃນຂະນະທີ່ LLM (Large Language Model) ແບບດັ້ງເດີມຈັດການກັບພຽງແຕ່ຂໍ້ຄວາມ, Multimodal AI ແມ່ນຄວາມພະຍາຍາມໃນການສ້າງແບບຈຳລອງຂະບວນການຮັບຮູ້ທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ມະນຸດເຮັດໃນຊີວິດປະຈຳວັນ ເຊັ່ນ: "ການເບິ່ງ, ການຟັງ, ການອ່ານ, ແລະການເຂົ້າໃຈ". ທິດທາງນີ້ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຢ່າງໄວວາໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ ໃນຖານະທີ່ເປັນເຕັກໂນໂລຊີພື້ນຖານສຳລັບ AI ທີ່ຈະມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບວຽກງານໃນໂລກຄວາມເປັນຈິງ.

ເປັນຫຍັງ "Multimodal" ຈຶ່ງຈຳເປັນ?

ຂໍ້ມູນໃນໂລກຄວາມເປັນຈິງບໍ່ໄດ້ມີຢູ່ໃນຮູບແບບດຽວ. ໃນການວິນິດໄສທາງການແພດ, ຮູບພາບ ແລະບົດບັນທຶກຂໍ້ຄວາມຈະມີຢູ່ພ້ອມກັນ; ໃນສາຍການຜະລິດ, ວິດີໂອ ແລະຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຈະມີຢູ່ພ້ອມກັນ; ແລະໃນການບໍລິການລູກຄ້າ, ຂໍ້ມູນສຽງ ແລະຂໍ້ຄວາມຈະມີຢູ່ພ້ອມກັນ. ແບບຈຳລອງທີ່ສາມາດປະມວນຜົນໄດ້ພຽງແຕ່ຂໍ້ຄວາມນັ້ນມີຂໍ້ຈຳກັດພື້ນຖານໃນການຈັບບໍລິບົດທີ່ຊັບຊ້ອນເຫຼົ່ານີ້.

ສິ່ງທີ່ Multimodal AI ພະຍາຍາມແກ້ໄຂຄືການເຊື່ອມໂຍງຄວາມໝາຍຂ້າມຜ່ານ Modality (ຮູບແບບຂອງຂໍ້ມູນ). ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ຄຳຖາມທີ່ວ່າ "ຊ່ວຍອະທິບາຍຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຊິ້ນສ່ວນທີ່ຢູ່ໃນຮູບນີ້ໃຫ້ແດ່" ແມ່ນຕ້ອງການທັງການເຂົ້າໃຈຮູບພາບ ແລະການສ້າງຂໍ້ຄວາມພ້ອມກັນ. ການປະມວນຜົນດັ່ງກ່າວມີຄວາມເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບວິວັດທະນາການຂອງ Generative AI ແລະໄດ້ບັນລຸລະດັບທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຈິງພ້ອມກັບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ Foundation Model.

ກົນໄກທາງເຕັກນິກ

ຫົວໃຈສຳຄັນຂອງ Multimodal AI ແມ່ນກົນໄກໃນການປ່ຽນຂໍ້ມູນຈາກ Modality ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃຫ້ກາຍເປັນພື້ນທີ່ການສະແດງຜົນຮ່ວມກັນ (Embedding space).

• ການແຍກ ແລະ ການລວມ Encoder: ມີການໃຊ້ Encoder ທີ່ປັບໃຫ້ເໝາະສົມກັບແຕ່ລະ Modality ເຊັ່ນ: Vision Transformer (ViT) ສຳລັບຮູບພາບ, ແລະ Transformer-based text encoder ສຳລັບຂໍ້ຄວາມ (ເຊັ່ນ: BPE Tokenizer (Byte-Pair Encoding Tokenizer) ທີ່ໃຊ້ໃນການປະມວນຜົນເບື້ອງຕົ້ນ).
• ກົນໄກ Cross-Attention: ໂດຍການອ້າງອີງເຖິງຄຸນລັກສະນະຂອງ Modality ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັນຈະຮຽນຮູ້ຄວາມສຳພັນທີ່ວ່າ "ພື້ນທີ່ນີ້ຂອງຮູບພາບ ສອດຄ່ອງກັບສ່ວນນີ້ຂອງຂໍ້ຄວາມ".
• Integrated Decoder: ສ້າງຜົນຜະລິດເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ ຫຼື ຮູບພາບ ຈາກການສະແດງຜົນທີ່ຖືກລວມເຂົ້າກັນແລ້ວ.

ແນວຄວາມຄິດຂອງ Context Window ກໍໄດ້ຖືກຂະຫຍາຍໄປສູ່ Multimodal ເຊັ່ນກັນ, ເຮັດໃຫ້ແບບຈຳລອງໃນປັດຈຸບັນສາມາດຈັດການກັບໄຟລ໌ຮູບພາບ, ວິດີໂອ, ແລະສຽງເປັນ Context ໄດ້ໂດຍກົງ. ແບບຈຳລອງຫຼັກໆເຊັ່ນ Gemini, GPT, ແລະ Claude ລ້ວນແຕ່ກຳລັງພັດທະນາການຮອງຮັບ Multimodal, ແລະດ້ວຍການປະສົມປະສານກັບ Function Calling, ມັນຈຶ່ງສາມາດປະຕິບັດວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນຍິ່ງຂຶ້ນໄດ້.

ກໍລະນີການນຳໃຊ້ຫຼັກ (Use Cases)

ຂອບເຂດການນຳໃຊ້ຂອງ Multimodal AI ມີຄວາມກວ້າງຂວາງ ແລະ ກວມເອົາຫຼາຍອຸດສາຫະກຳ.

• ການແພດ ແລະ ສຸຂະພາບ: ການວິເຄາະຮູບພາບ X-ray/MRI ແລະການສ້າງຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວິນິດໄສໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
• ການຜະລິດ ແລະ ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ: ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຈາກວິດີໂອຂອງກ້ອງ ແລະການນຳໃຊ້ເຂົ້າໃນ Predictive Maintenance.
• ຮ້ານຄ້າປີກ ແລະ ເວັບໄຊທ໌ E-commerce: ການສ້າງຄຳອະທິບາຍສິນຄ້າຈາກຮູບພາບໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ການຄົ້ນຫາດ້ວຍສາຍຕາ (ຄົ້ນຫາສິນຄ້າດ້ວຍຮູບພາບ).
• ການສ້າງເນື້ອຫາ: ການສ້າງ Synthetic Data ທີ່ປະສົມປະສານລະຫວ່າງສຽງ, ວິດີໂອ, ແລະຂໍ້ຄວາມ.
• Smart Factory: ການວິນິດໄສຄວາມຜິດປົກກະຕິໂດຍການລວມຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ, ວິດີໂອ, ແລະບັນທຶກຂໍ້ຄວາມ (Log).

ການປະສົມປະສານກັບ Edge AI ກໍກຳລັງກ້າວໜ້າ, ເຮັດໃຫ້ມີກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ເຮັດການອະນຸມານ (Inference) ແບບ Multimodal ແບບ Real-time ຢູ່ເທິງອຸປະກອນທີ່ມີກ້ອງ ແລະໄມໂຄຣໂຟນເພີ່ມຂຶ້ນ.

ຂໍ້ຄວນລະວັງໃນການນຳໃຊ້ ແລະ ດຳເນີນງານ

ເມື່ອນຳ Multimodal AI ມາໃຊ້ໃນວຽກງານຕົວຈິງ, ຈຳເປັນຕ້ອງຮັບຮູ້ເຖິງສິ່ງທ້າທາຍບາງຢ່າງ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ຄຸນນະພາບ ແລະ ປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກຝົນ (Training Data) ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນແຕ່ລະ Modality. ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມມີຈຳນວນມະຫາສານ, ຮູບພາບ ແລະຂໍ້ມູນສຽງທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງພ້ອມກັບ Annotation ແມ່ນມີຕົ້ນທຶນໃນການເກັບກຳທີ່ສູງ.

ນອກຈາກນີ້, ຄວາມສ່ຽງຂອງ Hallucination ຍັງຄົງມີຢູ່ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນ Multimodal ກໍຕາມ. ມີການລາຍງານກໍລະນີທີ່ແບບຈຳລອງສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ຕີຄວາມໝາຍເນື້ອຫາໃນຮູບພາບຜິດພາດ ຫຼື ລາຍງານວ່າ "ເຫັນ" ຄຸນລັກສະນະທາງສາຍຕາທີ່ບໍ່ມີຢູ່ຈິງ. ການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ Grounding ແລະ ການອອກແບບຂະບວນການກວດສອບໂດຍມະນຸດຜ່ານ HITL (Human-in-the-Loop) ແມ່ນກຸນແຈສຳຄັນໃນການຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງໃນການນຳໄປໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ ເຊັ່ນ: Deepfake ແມ່ນສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດລະເລີຍໄດ້. ເມື່ອຄວາມສາມາດໃນການສ້າງຂໍ້ມູນແບບ Multimodal ສູງຂຶ້ນ, ການສ້າງຂໍ້ມູນປອມກໍຈະງ່າຍຂຶ້ນ, ສະນັ້ນ ຈຶ່ງມີຄວາມຈຳເປັນຕ້ອງມີມາດຕະການຈາກມຸມມອງຂອງ AI Governance.

Multimodal AI ເປັນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ມີບົດບາດສຳຄັນໃນການວິວັດທະນາການຂອງ AI ຈາກ "ເຄື່ອງມືປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມ" ໄປສູ່ "ລະບົບທີ່ເຂົ້າໃຈໂລກຄວາມເປັນຈິງ", ແລະດ້ວຍການລວມຕົວເຂົ້າກັບ Agentic AI ແລະ AI Agent, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນຈະຍິ່ງຂະຫຍາຍຕົວອອກໄປຕື່ມອີກ.