AI에서 멀티모달이란 무엇일까?

 

 

인류는 사과라는 개념을 이해하기 위해서 시각과 미각, 촉각, 텍스트까지 여러 개념을 통합해서 인식을 했죠. 그렇다면 우리가 만드는 AI는 어떻게 사과라는 개념을 받아들일까요? 이왕이면 인간이 학습했던 방법으로 배워야, 인간과 제대로 소통할 줄 아는 AI가 되겠죠?

 

그래서 등장한 것이 '멀티 모달리티(Multi Modality)'입니다. 모달리티(Modality)는 '양식', '양상'이라는 뜻인데요. 보통 어떤 형태로 나타나는 현상이나 그것을 받아들이는 방식을 말합니다. AI가 등장하기 전인 10년전 쯤에는 웹 개발자와 UI 디자이너가 사용자에게 보이거나 입력하는 방식 등을 하나로 단순화하면 '유니 모달리티', 마우스와 키보드, 화면과 음성 등 여러 채널을 이용하면 '멀티 모달리티'라고 불렀던 시절이 있었습니다.

 

지금의 '멀티모달'은 시각, 청각을 비롯한 여러 인터페이스를 통해서 정보를 주고받는 것을 말하는 개념이며, 이렇게 다양한 채널의 모달리티를 동시에 받아들여서 학습하고 사고하는 AI를 '멀티모달 AI'라고 합니다. 쉽게 말하면 인간이 사물을 받아들이는 다양한 방식과 동일하게 학습하는 AI라고 볼 수 있습니다. 

 

 

 

인간이 사과를 이해하는 방식은 다양해요. (출처: Intel Labs)

 

 

 

멀티모달(Multimodal)이란 여러 가지 형태(modality)의 데이터를 결합하거나 동시에 처리하는 것을 의미합니다. 여기서 '모달리티'는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 형태의 정보를 말합니다. 멀티모달 기술은 이러한 다양한 데이터 유형을 통합하여 더 풍부하고 정확한 분석, 학습, 의사결정을 가능하게 합니다.

멀티모달의 주요 특징

1. 다양한 데이터 유형 통합
   • 예: 텍스트 + 이미지, 오디오 + 비디오, 센서 데이터 + 텍스트 등
   • 서로 다른 형태의 데이터를 결합해 더 많은 정보를 추출합니다.
2. 상호 보완적 정보 활용
   • 각 모달리티는 서로 다른 정보를 제공하며, 이를 결합하면 단일 모달리티로는 얻기 어려운 통찰을 얻을 수 있습니다.
   • 예: 이미지와 텍스트를 함께 사용해 이미지 설명 생성(Captioning).
3. 강력한 AI 모델 개발
   • 멀티모달 AI는 다양한 데이터를 동시에 학습해 더 정확하고 유연한 모델을 만듭니다.
   • 예: GPT-4와 같은 대형 언어 모델은 텍스트와 이미지를 함께 처리할 수 있습니다.

멀티모달의 활용 분야

1. 컴퓨터 비전 + 자연어 처리
   • 이미지 설명 생성, 시각적 질문 응답(VQA) 등.
   • 예: 사진을 보고 "이 사진에서 무슨 일이 일어나고 있나요?"라고 질문하면 AI가 설명을 생성.
2. 음성 + 텍스트 분석
   • 음성 인식(STT)과 텍스트 분석을 결합해 감정 분석, 콜센터 자동화 등에 활용.
3. 의료 진단
   • 의료 이미지(X-ray, MRI)와 환자 기록(텍스트)을 결합해 정확한 진단 지원.
4. 자율주행 자동차
   • 카메라(이미지), 라이다(센서 데이터), 지도(텍스트)를 결합해 주변 환경을 이해.
5. 교육 및 엔터테인먼트
   • AR/VR에서 오디오, 비디오, 텍스트를 결합해 몰입형 학습 환경 제공.

멀티모달의 기술적 도전

1. 데이터 정합성
   • 서로 다른 모달리티의 데이터를 동기화하고 통합하는 것이 어려울 수 있습니다.
2. 계산 복잡성
   • 여러 모달리티를 동시에 처리하려면 높은 계산 성능이 필요합니다.
3. 모델 설계의 복잡성
   • 각 모달리티를 효과적으로 결합하기 위한 모델 설계가 복잡합니다.

결론

멀티모달 기술은 AI의 한계를 넘어 더 풍부하고 정확한 결과를 도출할 수 있는 핵심 기술입니다. 다양한 산업 분야에서 활용되며, 미래에는 더욱 발전된 멀티모달 AI가 우리의 생활을 더 스마트하게 만들 것으로 기대됩니다.