Pengenalan Ask Anything: Kecerdasan Buatan yang Memahami Video
Apa jadinya jika GPT 4 tidak hanya bisa memahami gambar, tetapi juga video? Itulah yang ditawarkan oleh Ask Anything, sebuah kecerdasan buatan dalam bentuk chat video yang multifungsi, menggabungkan kekuatan action recognition, visual captioning, dan StableLM. Dengan memanfaatkan kemampuan Moss dan Mini-GPT 4, model bahasa besar dari Ask Anything menawarkan pengalaman menarik bagi pengguna dengan mampu menghasilkan deskripsi rinci untuk setiap objek yang ada dalam sebuah video.
Dengan berbagai gaya bahasa, emosi, dan keaslian, Ask Anything memberikan kebebasan kepada pengguna untuk menjalani percakapan yang sesuai dengan preferensi mereka. Kita akan lebih dalam menjelajahi dunia yang menarik ini, dan saya akan menunjukkan cara menggunakan Ask Anything secara gratis, serta mengungkap sebelas kemampuan inovatif yang dapat diungkapkan oleh teknologi pemahaman video canggih ini.
Namun sebelumnya, Ask Anything memiliki sejarah pengembangan yang inovatif, termasuk InternVideo, Tag2Text, GRiT, dan StableLM. Dengan membangun fondasi-fondasi tersebut, Ask Anything menjadi model dasar yang kuat dalam hal video yang melampaui batasan-batasan sebelumnya, dengan menawarkan konten yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan yang belum pernah ada sebelumnya untuk video-video.
Bayangkan sebuah dunia di mana pengguna dapat dengan mudah berbicara dengan sebuah model yang tidak hanya memahami konteks dari sebuah video, tetapi juga merespons dalam waktu nyata dengan informasi yang akurat dan berharga. Kemampuan pemahaman teks dan visual dari Ask Anything akan mengatasi lebih banyak lagi hambatan antara manusia dan kecerdasan buatan, membuka jalan bagi interaksi yang lebih alami dan bermakna.
Related Posts
Dari konten pendidikan hingga hiburan, kemungkinan penggunaan Ask Anything sangatlah luas. Bayangkan seorang mahasiswa yang mencari penjelasan lebih lanjut tentang konsep-konsep ilmiah yang rumit dalam sebuah video kuliah. Kemampuan pemahaman tingkat lanjut dari Ask Anything akan memungkinkan kecerdasan buatan ini memberikan penjelasan yang akurat, meningkatkan pengalaman belajar mahasiswa tersebut.
Dalam skenario lain, seorang penggemar film bisa membahas adegan-adegan favorit mereka dengan Ask Anything, terlibat dalam percakapan di mana kecerdasan buatan ini dengan cerdas menangkap nuansa-nuansa film dan menawarkan wawasan yang menarik. Selain itu, kemampuan Ask Anything untuk beradaptasi dengan berbagai gaya bahasa memastikan bahwa pengguna dari berbagai latar belakang dapat terhubung dengan model ini secara pribadi, baik dalam bahasa Inggris maupun bahasa Mandarin.
Baik itu dengan gaya akademis yang formal atau pendekatan yang santai dan ramah, Ask Anything dapat menyesuaikan diri dengan preferensi bahasa yang berbeda, menciptakan pengalaman pengguna yang lebih relevan dan menyenangkan. Di balik layar, model dasar video dari Ask Anything memproses data visual dan teks dengan akurasi yang luar biasa. Dengan menganalisis dan belajar dari volume besar konten video, model ini akan terus meningkatkan pemahamannya terhadap dunia, dan membuka sebelas aplikasi inovatif berikut ini bagi para penggemar olahraga dan kebugaran:
- Analisis video atlet saat latihan, untuk memberikan umpan balik berharga guna peningkatan performa.
- Perubahan dalam dunia media, dimana wartawan dapat menggunakan Ask Anything untuk memeriksa keakuratan dan keaslian konten video.
- Revolusi dalam layanan pelanggan dengan meningkatkan asisten virtual untuk lebih memahami dan menangani pertanyaan-pertanyaan yang membutuhkan video, seperti penanganan klaim garansi terkait barang yang rusak.
- Penggunaan oleh lembaga keamanan untuk menganalisis rekaman pengawasan dan mendeteksi atau mencegah kejadian-kejadian tertentu.
- Peningkatan upaya konservasi satwa liar dengan memonitor data video untuk melacak spesies yang terancam punah dan tindakan-tindakan khususnya sepanjang hari.
- Perbaikan dalam pengendalian kualitas produksi melalui analisis data video pada setiap tahap dalam proses produksi.
- Penawaran rekomendasi film dan acara yang dipersonalisasi berdasarkan adegan-adegan yang disukai pengguna dari film-film lain.
- Optimisasi manajemen pertanian dengan menganalisis rekaman drone guna pengelolaan tanaman yang lebih baik dan hasil yang maksimal.
- Peningkatan pengalaman berbelanja secara virtual dengan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan analisis video untuk menentukan pakaian yang paling sesuai dengan aktivitas pengguna berdasarkan rentang gerakan mereka secara umum.
- Peningkatan pengaturan lalu lintas dengan menggunakan rekaman video untuk mengoptimalkan aliran lalu lintas dan meningkatkan keselamatan jalan.
- Penggunaan oleh advertiser untuk membuat iklan video yang ditargetkan dan menarik dengan menganalisis perilaku dan preferensi pengguna berdasarkan bahasa tubuh mereka, membawa era baru konten promosi yang menarik.
Selain Ask Anything dan kemampuan pemahaman video chat-nya, terdapat juga inovasi terobosan lain yang sedang mencuri perhatian dalam dunia kecerdasan buatan. Namun, inovasi ini nyatanya diwujudkan dalam bentuk fisik, yang berarti dapat memanipulasi objek-objek dalam dunia nyata melalui sebuah robot. Bayangkan sebuah dunia di mana agen cerdas dengan mudah bisa membersihkan ruangan yang berantakan, bahkan jika ia belum pernah melihat ruangan tersebut sebelumnya.
Peneliti di Universitas Carnegie Mellon telah membuat terobosan ini menjadi lebih nyata dengan penciptaan yang luar biasa. Disebut TIDE-E, agen yang menganut konsep "embodied" ini mampu membersihkan ruangan yang belum pernah terlihat sebelumnya tanpa instruksi eksplisit, menjadikannya sebagai perubahan besar dalam bidang kecerdasan buatan.
TIDE-E, sebuah kecerdasan buatan yang pertama kali ada, memindai sekitarnya, mengidentifikasi objek yang terletak di tempat yang salah, menyimpulkan konteks yang mungkin dari objek tersebut, menemukan tempat yang tepat di dalam ruangan, dan mengatur ulang objek-objek dengan presisi. Kemampuan luar biasa ini dimungkinkan melalui kombinasi jaringan pencarian visual, detektor semantik visual, dan memori grafik neuron asosiatif yang bekerja sama untuk mengorganisir ruangan dengan efisien dan akurat.
Untuk menguji kemampuan AI yang terwujud ini, para peneliti menggunakan lingkungan simulasi yang disebut AI2-THOR, yang memberikan ruang berantakan untuk dibersihkan. Secara luar biasa, TIDE-E mampu menyelesaikan tugas tersebut hanya dengan menggunakan input kedalaman dan data piksel mentah, tanpa memiliki paparan sebelumnya terhadap ruangan atau objek. Evaluasi manusia mengkonfirmasi bahwa TIDE-E berhasil mengungguli model-model serupa yang tidak memiliki pemahaman umum seperti yang dimiliki TIDE-E.
Lalu, bagaimana TIDE-E melakukan keajaibannya? Proses ini dapat dibagi menjadi tiga langkah utama. Pertama, model ini memindai area tersebut dan menggunakan detektor anomali untuk mengidentifikasi objek-objek yang tidak seharusnya berada di tempatnya. Setelah objek yang mencurigakan terdeteksi, TIDE-E mendekat dan mengambilnya. Pada langkah kedua, model ini menyimpulkan wadah yang mungkin untuk objek tersebut menggunakan grafik adegan dan memori grafik eksternal bersama.
Jika wadah tidak langsung teridentifikasi, jaringan pencarian visual TIDE-E akan membimbing eksplorasi untuk menunjukkan di mana wadah tersebut mungkin ditemukan. Terakhir, model ini melacak posisi 3D perkiraan dari objek-objek yang telah diidentifikasi sebelumnya. Dengan menggunakan informasi ini untuk navigasi dan pelacakan objek, modul grafik neuron TIDE-E memainkan peran penting dalam memprediksi tempat-tempat yang mungkin untuk meletakkan objek-objek tersebut.
Meskipun TIDE-E telah menunjukkan hasil yang menjanjikan, masih ada beberapa batasan yang perlu ditangani dalam penelitian mendatang. Misalnya, kecerdasan buatan ini tidak mempertimbangkan kondisi terbuka atau tertutup dari objek, juga tidak memperhitungkan posisi 3D mereka selama proses membersihkan ruangan. Selain itu, kekacauan yang diciptakan dalam lingkungan pengujian belum tentu mewakili kekacauan yang ada dalam kehidupan nyata. Kendati demikian, kinerja TIDE-E tidak dapat disangkal sangat mengesankan.
Model yang mewujudkan ini dapat menyelesaikan tugas-tugas hanya dengan menggunakan pemahaman umum yang dipelajari dari lingkungan pelatihan lainnya, mengungguli versi-model yang disederhanakan, bahkan solusi terbaik pada benchmark pengaturan ulang ruangan yang sebanding. Seiring dengan perkembangan TIDE-E, kita bisa membayangkan potensi aplikasi dan manfaat yang akan membawa perubahan dalam kehidupan sehari-hari kita, ketika akhirnya digunakan dalam berbagai kasus penggunaan lainnya yang melampaui sekadar membersihkan ruangan.
Seiring dengan kemunculan robot-robot personal dalam kehidupan sehari-hari, model-model seperti ini kemungkinan akan menjadi salah satu yang pertama digunakan untuk memberdayakan asisten rumah robotik di masa depan yang tidak terlalu jauh.