CN116383620A - 一种应用多模态人工智能的方法与装置 - Google Patents
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Abstract
一种应用多模态人工智能的方法与装置。多模态大模型人工智能已成为社会生产力革命中的重要突破,例如OpenAI推出的GPT4.0大模型,正在扩展其多重信息交互方式,涵盖文字、语音、图片、视频等多种形式。这些强大的模型将在未来不断发展和增强。如何快速应用这些模型的能力,进一步提升社会生产力,已经成为不同领域研究的重要方向。大模型的主要目的是通过使用一个统一的模型来处理不同的任务,因此在应用领域中,开发更加通用的方法,以利用多模态大模型的特点和能力,将成为非常有价值的工作。人类在电子设备中获取信息,最重要的方式就是通过显示设备。这些显示设备,使各种系统越来越适应人类的习惯。如果人工智能可以从显示设备中获取同人类一样的海量信息,将极大丰富人工智能的应用领域,并且能够更加减轻人类的工作。
Description
技术领域
本发明属于多模态大模型人工智能领域,特别是涉及一种应用多模态人工智能的方法与装置。
背景技术
多模态大模型人工智能已成为社会生产力革命中的重要突破,例如OpenAI推出的GPT4.0大模型,正在扩展其多重信息交互方式,涵盖文字、语音、图片、视频等多种形式。这些强大的模型将在未来不断发展和增强。如何快速应用这些模型的能力,进一步提升社会生产力,已经成为不同领域研究的重要方向。大模型的主要目的是通过使用一个统一的模型来处理不同的任务,因此在应用领域中,开发更加通用的方法,以利用多模态大模型的特点和能力,将成为非常有价值的工作。
人类在电子设备中获取信息,最重要的方式就是通过显示设备。这些显示设备,使各种系统越来越适应人类的习惯。如果人工智能可以从显示设备中获取同人类一样的海量信息,将极大丰富人工智能的应用领域,并且能够更加减轻人类的工作。
发明内容
鉴于上述描述,本发明的目的在于,提供一种以显示信息为多模态大模型主要输入信息,来提供更加通用的人工智能应用的方法与装置。
为实现上述功能,本发明使用多模态人工智能大模型作为主要的信息处理中枢,该模型需要可以输入多重信息模式,包括但不限于图片、视频、音频、文字。
对于人工智能大模型的输入信息为:
现有面向于人类使用的设备中,为人类设计的具有可阅读性的显示信息,通常为显示器显示的信息,另外还可以包含人类语音信息、设备所输出的音频信息;
另外,还需要指定大模型对于上述信息输入后,所需要的执行的任务,以及输出信息的格式、输出信息的位置。
人工智能大模型的输出信息为:
执行完所需任务后,按指定格式指定位置输出任务结果,任务结果,包括但不限于文本序列、图片、视频、音频。输出的数据结果将传输应用程序指定的位置,包括但不限于云空间、服务器、客户端,用于后续进一步加工处理与显示。
具体实现方法的步骤为:
S1提取显示设备中的信息,信息通常提取于显示设备的帧缓存(frame buffer)或应用程序被操作系统所绘制后的窗口(surface)或相关等效位置;
S2将信息按照指定的采样频率实时发送给大模型,同时指定任务需求、数据格式和输出位置;
S3根据指定的输出位置,大模型返回信息,等待应用程序或系统进一步处理。
需要说明的是,返回的信息,可能存储在云端或者远端服务器上,等待应用程序拉取,也可以将返回信息直接向应用程序或系统推送(此为默认位置)。
为了进一步实现本方法人工智能系统的可用性,步骤S3中提到的应用程序,可以有一类统一抽象为控制应用,其可以根据大模型返回的信息,对系统进行类似人类的操作,部分或全部替代人类。
S4将大模型返回的控制相关文本序列,通过一个控制指令翻译器,转化为控制指令,对系统进行类似人类的操作。
例如,大模型返回的文字序列是“点击屏幕位置(200, 210)”,则控制指令翻译器将该文字序列,转化为对系统点击操作的调用。操作类型包括但不限于,点击,长按,滑动。控制指令翻译器,还可以直接将一段文字、图片、音频等信息,模仿人类的方式直接输入系统。
经常会有一些操作,需要在一定时间后执行,例如30秒后关闭台灯的操作,因此控制指令翻译器收到文本序列后,不一定需要马上执行。
S5控制指令翻译器可以对指令进行预约操作,并且可以对预约内容进行添加、修改、删除等操作。
除了显示设备的信息提供给大模型,音频信息也是很重要的一部分,音频信息可以作为补充,一起发送给大模型。音频可以采用流媒体的模式进行上传。
S6大模型的输入信息,包括用户语音任务需求或系统音频设备输出的音频。
为了提升系统效率,可以根据任务需要与系统资源,适当调整显示设备的采样频率与分辨率。比如屏幕在一段时间内没有像素变化,则可以不进行处理。
S7根据任务需要和系统资源,选择适当降低采样频率或对图像进行进一步有损压缩。
还可以通过限定截取屏幕的一部分,来提升系统效率,提高系统安全性。例如只处理屏幕上半部分信息。
S8选择将指定区域的图像部分,发送给大模型进行处理。
人类会有一些操作会有指引作用,会改变大模型的注意力,因此也可以将这些信息发送给大模型进行一并处理。
S9将人类的某些操作记录,记录下来发给大模型。
本发明所涉及的应用多模态人工智能的装置,包括以下模块:
D1显示信息采集模块,负责以一定频率采集显示图像,可以指定图像采集的区域;
D2应用存储模块,存储有需要实现的任务的描述信息,任务返回信息的格式要求,信息返回位置要求;
D3大模型输入模块,即大模型的输入接口,将设备D1与D2的信息,合并后输入大模型;
D4大模型输出模块,将大模型输出的信息,根据设备D2中信息返回位置要求,放入指定位置;
D5应用程序处理模块,将设备D4中的信息取回,并整理显示。
可选模块还将包括:
D6控制指令翻译器,将设备D4返回的控制相关文本,转化为系统控制指令,包括但不限于点击,长按,滑动,文本输入,同时控制指令翻译器还可以对指令进行定时执行;
D7语音采集模块,将用户语音指令,存入设备D2中,将系统原本输出的音频,直接输出给D3设备。
如上所述,本发明所述的方法与装置,具有以下有益效果:
(1)能够更全面、快捷的应用多模态人工智能的能力,无需每个应用单独开发,只需要一套系统就可以实现;
(2)大大丰富了多模态大模型的输入信息,与显示内容结合,可以与AI进行更强大的操作,比单纯语音操作更加强大;
(3)能够更贴近地模拟人类的行为,从而更加接近于个人助理的能力;
(4)在某种程度上,减少了信息泄露的风险。现有应用程序大多将所有信息发送到AI系统进行处理,而本系统仅处理显示部分;
(5)本系统还可以作为硬件产品,如智能电视的一部分。
附图说明
图1显示为方法基本逻辑图。
图2显示为对帧缓存进行采样并上传大模型的示例代码。
图3显示为大模型通过web socket协议返回信息的示例代码。
Claims (9)
1.一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,对多模态人工智能大模型输入的信息包括但不限于,人类设计的具有可阅读性的显示信息,需要执行的任务,输出信息的格式,输出信息的位置信息;多模态人工智能大模型输出的信息包括但不限于,任务要求,格式要求,位置要求。所述方法具体步骤为:
S1提取显示设备中的信息,信息通常提取于显示设备的帧缓存(frame buffer)或应用程序被操作系统所绘制后的窗口(surface)或相关等效位置;
S2将信息按照指定的采样频率实时发送给大模型,同时指定任务需求、数据格式和输出位置;
S3根据指定的输出位置,大模型返回信息,等待应用程序或系统进一步处理。
2.根据权利要求1所述的一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,包括一种控制指令翻译器,通过将大模型返回的控制相关文本序列转换成控制指令,对系统进行类人化操作的步骤。
3.根据权利要求2所述的一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,控制指令翻译器可以对指令进行预约操作,并且可以对预约内容进行添加、修改、删除等操作。
4.根据权利要求1所述的一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,大模型的输入信息,包括用户语音任务需求或系统音频设备输出的音频。
5.根据权利要求1所述的一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,根据任务需求和系统资源,适当降低采样频率,若显示信息在一段时间内没有像素变化,则不进行处理。
6.根据权利要求1所述的一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,选择将指定区域的图像部分,发送给大模型进行处理。
7.根据权利要求1所述的一种应用多模态人工智能的方法,其特征在于,将人类的某些操作记录,发给大模型。
8.一种应用多模态人工智能的装置,其特征在于,包括以下模块:
D1显示信息采集模块,负责以一定频率采集显示图像,可以指定图像采集的区域;
D2应用存储模块,存储有需要实现的任务的描述信息,任务返回信息的格式要求,信息返回位置要求;
D3大模型输入模块,即大模型的输入接口,将设备D1与D2的信息,合并后输入大模型;
D4大模型输出模块,将大模型输出的信息,根据设备D2中信息返回位置要求,放入指定位置;
D5应用程序处理模块,将设备D4中的信息取回,并整理显示。
9.根据权利要求8所述的一种应用多模态人工智能的装置,其特征在于,包括以下模块:
D6控制指令翻译器,将设备D4返回的控制相关文本序列,转化为系统控制指令,包括但不限于点击,长按,滑动,文本输入,同时控制指令翻译器还可以对指令进行定时执行;
D7语音采集模块,将用户语音指令,存入设备D2中,将系统原本输出的音频,直接输出给D3设备。
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