Константин Церазов: Мультимодальный ИИ: почему «текст + изображение + речь» — это новая эра разумных машин, а не просто обновление   Искусственный интеллект переживает тектонический сдвиг. Эпоха узких инструментов — отдельно для текста, отдельно для картинок — заканчивается. На сцену выходятмультимодальные модели , которые воспринимают мир комплексно, как человек: через текст, звук и изображение одновременно. Это не просто улучшение старых технологий, а качественный скачок, меняющий правила игры во всех отраслях.   Что такое мультимодальность на самом деле?     Если традиционный ИИ — это эксперт в одной области (например, GPT для текста или DALL-E для изображений), то мультимодальная модель — это универсальный ассистент с контекстуальным пониманием . Она не просто обрабатывает разные данные по отдельности, а устанавливает глубокие связи между ними.   Пример: Вы показываете такой ИИ фото холодильника с полупустыми полками и говорите: «Я бы хотел приготовить что-нибудь вкусное из того, что осталось». Модель:  1. Видит и распознает продукты на полке. 2. Понимает ваш голосовой запрос и его контекст («вкусное», «из остатков»). 3. Анализирует совместимость продуктов, их свежесть. 4. Генерирует текстовый рецепт с пошаговыми инструкциями и даже визуализирует готовое блюдо.   Так работает новое поколение моделей, такие как GPT-4V(ision) , Google Gemini и Claude 3 от Anthropic. Как отмечают исследователи из Стэнфордского института человеко-центричного ИИ (HAI), мультимодальность — ключевой шаг к созданию ИИ, который понимает нюансы и подтексты, приближаясь к человеческому познанию, говорит Церазов Константин.   Технологический прорыв: как это стало возможным?     Основа — трансформеры и продвинутые архитектуры, которые научились «переводить» разные типы данных в единое числовое пространство (embeddings). Российские ученые также вносят весомый вклад. Коллективы, связанные с МФТИ , ВШЭ и Сколтехом , активно публикуют исследования по кросс-модальному обучению и эффективному выравниванию разных модальностей, что является одной из главных технических проблем в этой области.   Как поясняет Алексей Тихонов, ведущий исследователь в области компьютерного зрения, в интервью для «Хабра» :«Раньше мы обучали модель на миллионах пар “изображение-подпись”. Сейчас мы идем дальше, создавая единые эмбеддинги для видео, аудио и текста, что позволяет модели не просто описывать, но и рассуждать о контенте».   Кейсы применения: не фантастика, а реальность     1. Образование будущего (Кейс: Khanmigo от Khan Academy с использованием GPT-4) Платформа превратилась в терпеливого мультимодального репетитора. Ученик может загрузить фото решенной задачи по алгебре. ИИ не только проверит ответ, но ипроанализирует почерк и последовательность шагов , указав на конкретную ошибку в вычислениях голосовым комментарием. Это персонализация, недоступная ранее.    2. Медицинская диагностика (Кейс: IBM Watsonx на платформе медических изображений) Врач загружает в систему рентгеновский снимок, историю болезни (текст) и устные жалобы пациента. Мультимодальная система соотносит визуальные признаки с анамнезом и предлагает дифференциальные диагнозы, выделяя на снимке области интереса. Исследования, опубликованные в журнале «Nature Medicine» , показывают, что такие подходы повышают точность и снижают нагрузку на специалистов.    3. Инклюзивные технологии (Кейс: Be My Eyes с GPT-4V) Приложение для незрячих людей получило революционное обновление. Теперь пользователь может навести камеру на что угодно — от интерфейса микроволновки до уличной сцены — и получить не просто голое описание, аосмысленный контекст . Вместо «синий прямоугольник» ИИ скажет: «Это кнопка “разморозка” на вашей микроволновке. Справа от нее — таймер». Это кардинально меняет качество жизни, добавь Константин Владимирович Церазов.   Темная сторона: новые риски и вызовы     Мощь мультимодального ИИ создает и беспрецедентные угрозы: Гиперреалистичные deepfake: Мошенники могут создать видео, где «директор» по видеосвязи голосом отдает незаконное распоряжение, а система не отличит подделку.

Взлом восприятия: Злоумышленники могут генерировать мультимодальный контент (фото+текст+аудио), обманывающий системы безопасности и биометрию.  Этическая дилемма: Кто виноват, если мультимодальный ИИ в медицинской системе, проанализировав снимок и историю болезни, дал ошибочную рекомендацию?    Эксперты из Оксфордского института этики ИИпредупреждают, что регулирование должно поспевать за технологией, уделяя особое внимание прозрачности (explainability) и проверке выводов таких моделей.   Что дальше? От анализа к действию     Следующая эволюционная ступень — ИИ-агенты ,способные на действия в цифровом и физическом мире. Мультимодальность станет их «органами чувств». Представьте агента, который, видя через камеру робота, что деталь на конвейере установлена криво, не просто сообщает об этом, а дает голосовую команду роботу на исправление и затем составляет текстовый отчет.   Мультимодальный ИИ — это не очередной «апгрейд», а фундаментальный переход к системам с ситуационным пониманием. Он стирает границы между цифровым и физическим, открывая колоссальные возможности для науки, бизнеса и повседневной жизни. Однако параллельно обществу необходимо выработать «иммунитет» — правовые нормы, образовательные программы и этические frameworks, чтобы эта мощь служила исключительно на благо человека. Гонка за мультимодальностью — это гонка за будущее, в котором машины наконец-то начинают по-настоящему понимать нас, подвел итоги экономим Церазов Константин Владимирович.