Multimodale KI (künstliche Intelligenz) bezieht sich auf Systeme oder Modelle, die mehrere Modalitäten oder Sinneswahrnehmungen wie Text, Sprache, Bild, Video und sogar Gesten kombinieren, um Informationen zu verstehen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Diese Technologie ermöglicht es KI-Systemen, eine breite Palette von Informationen aus verschiedenen Quellen zu interpretieren und kontextbezogene Entscheidungen zu treffen.
Die Bedeutung von multimodaler KI für Webdesign liegt in der Verbesserung der Benutzererfahrung und der Interaktion auf Websites. Hier sind einige Anwendungsfälle:
Sprach- und Texterkennung: Multimodale KI kann Sprach- und Texteingaben interpretieren, was die Navigation und Interaktion für Benutzer mit unterschiedlichen Präferenzen und Fähigkeiten erleichtert. Beispielsweise können Benutzer per Spracheingabe Suchanfragen stellen.
Bild- und Videoverarbeitung: Diese Technologie ermöglicht die Analyse und Verarbeitung von Bildern und Videos auf einer Website. Sie kann dazu verwendet werden, visuelle Inhalte zu erkennen, zu optimieren und barrierefreier zu gestalten.
Personalisierung: Multimodale KI kann Benutzerpräferenzen basierend auf vergangenen Interaktionen, Texteingaben oder anderen Modalitäten verstehen und personalisierte Inhalte oder Empfehlungen bereitstellen.
Barrierefreiheit: Durch die Kombination verschiedener Modalitäten kann multimodale KI dazu beitragen, barrierefreie Webdesignpraktiken zu fördern, indem sie die Bedürfnisse von Benutzern mit unterschiedlichen Behinderungen besser unterstützt.
Kontextsensitive Interaktion: Die KI kann Informationen aus verschiedenen Modalitäten zusammenführen, um Benutzeranfragen besser zu verstehen und kontextsensitive Antworten oder Handlungen anzubieten.
Insgesamt trägt multimodale KI zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, Zugänglichkeit und Personalisierung von Webdesign bei, da sie die Art und Weise, wie Benutzer mit Websites interagieren, bereichert und erweitert.
Beim multimodalen Lernen werden Eingabesignale von unterschiedlichen Quellen (wie Audio- und Bildsignale) herangezogen und in Zusammenhang gebracht, um darauf aufbauend eine passende Aktion zur Bewältigung der Aufgabe abzuleiten.
Aus: Fraunhofer-Gesellschaft (2018): Maschinelles Lernen – eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung.
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Referenzen:
*Cetinic, E., & She, J. (2022). Understanding and Creating Art with AI: Review and Outlook. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 18(2), 1–22. https://doi.org/10.1145/3475799
*Joshi, G., Walambe, R., & Kotecha, K. (2021). A Review on Explainability in Multimodal Deep Neural Nets. IEEE Access, 9, 59800–59821. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3070212