人工智能的下一个前沿：超越 ChatGPT 到多模态生成智能

ChatGPT 成为历史上增长最快的软件程序，在公开发布后两个月内就拥有了 1 亿用户，引起了轰动。但生成人工智能的世界正在快速发展，我们今天看到的只是冰山一角。未来拥有多模式生成人工智能，它不仅能理解文本，还能理解图像、声音，甚至物理空间。让我们深入了解这项技术的发展情况以及它对包括机器人和医疗保健在内的各个行业意味着什么。

多模态的兴起

人工智能的下一个重大事件是多模态，程序可以理解并生成各种类型的数据——文本、图像、声音等等。与当前主要关注文本的大型语言模型（例如 ChatGPT）相比，这是一个重大飞跃。人工智能初创公司 MosaicML 的创始人Naveen Rao认为，未来在于让这些人工智能模型更加目标驱动和协作。

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持续学习和具体人工智能

多模式方法可能成为实现人工智能持续学习的垫脚石。它还可以极大地推动实体人工智能领域的发展，特别是在机器人领域。加州大学伯克利分校副教授谢尔盖·莱文 (Sergey Levine) 表示，多模态神经网络可以产生“高级机器人命令”，使指导机器人的代码实现自动化。

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医疗保健及其他领域的应用

医疗保健行业可以从多模式人工智能中受益匪浅。例如，可以通过组合来自各种医疗仪器的数据来构建人体的“数字双胞胎”。这可能会彻底改变诊断和治疗计划，使它们更加个性化和有效。

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未来是多式联运

随着人工智能的不断发展，我们可以预期从专门的模型转向更通用的多模式模型。这些模型不仅更加高效，而且更加具有上下文感知能力，能够处理大量数据类型并提供更加个性化的体验。

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常问问题

问：什么是人工智能中的多模态？

答：多模态是指能够理解并生成文本、图像、声音等多种类型数据的人工智能模型。

问：多模态人工智能将如何影响机器人技术？

答：多模式人工智能可以自动化指导机器人的代码，使它们更加高效并能够理解复杂的命令。

问：哪些行业可以从多模态人工智能中受益？

答：医疗保健、机器人和企业环境只是通过采用多模式人工智能可以取得重大进步的几个领域。

结论

生成人工智能的世界正处于重大变革的边缘。当我们转向更加多模式和持续的学习方法时，可能性是无限的。从先进的机器人技术到个性化医疗保健，人工智能的未来不仅充满希望，而且充满希望。它是多式联运的。