La inteligencia artificial (IA) multimodal es el siguiente paso de los modelos tradicionales de IA. Con ella se logra integrar y procesar múltiples tipos de datos o «modalidades» de forma simultánea para mejorar la comprensión y la capacidad de respuesta de los sistemas.
Cuando hablamos de IA multimodal, hablamos de texto, imágenes, audio, vídeo u otros tipos de datos que, en un momento determinado, pueden surgir en la interacción con un humano. Un ejemplo claro de esta innovación es un asistente virtual que interpreta indistintamente y de forma simultánea comandos de voz y gestos visuales para proporcionar una respuesta más precisa y contextual.
¿Qué ventajas ofrece sobre la IA convencional? Veamos un caso concreto. Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) tradicionales trabajan solo con texto, sin la capacidad de integrar y analizar información visual o auditiva. La multimodal supera la limitación del formato y permite añadir componentes multimedia presentes en nuestra comunicación actual; esta incorporación de diversas fuentes le permite tener una comprensión más rica y contextual del entorno o la tarea a realizar.
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