هوش مصنوعی (AI) سال‌هاست که عمدتاً در قلمرو متن ارتباط برقرار کرده و عمل می‌کند. مدل‌های زبانی با توانایی خود در پردازش، تولید و درک زبان انسان، شگفتی آفریده‌اند و نحوه تعامل ما با اطلاعات و فناوری را متحول کرده‌اند. با این حال، دنیایی که ما در آن زندگی می‌کنیم صرفاً متنی نیست؛ بلکه ملیله‌ای غنی از محرک‌های بصری است. با درک این جنبه بنیادین واقعیت، مرز توسعه AI به سرعت به سمت سیستم‌هایی پیش می‌رود که نه تنها می‌توانند بخوانند، بلکه می‌توانند دنیای بصری اطراف خود را ببینند و تفسیر کنند. شرکت فناوری چینی Alibaba با گامی محکم در این چشم‌انداز در حال تحول، یک پیشرفت جذاب جدید را معرفی کرده است: QVQ-Max، یک سیستم AI که با ظرفیت استدلال بصری مهندسی شده است. این نشان‌دهنده گامی مهم به سوی AI است که با اطلاعات بسیار شبیه به انسان‌ها تعامل می‌کند - با ادغام بینایی با درک و تفکر.
فراتر از متن: درک جوهر استدلال بصری
مفهوم استدلال بصری در هوش مصنوعی نشان‌دهنده فاصله گرفتن از پردازش صرفاً مبتنی بر متن است. مدل‌های زبان بزرگ سنتی (LLMs) در وظایف مربوط به زبان نوشتاری یا گفتاری - مانند خلاصه‌سازی مقالات، ترجمه زبان‌ها، نوشتن ایمیل‌ها یا حتی نوشتن کد - برتری دارند. با این حال، اگر یک تصویر، نمودار یا کلیپ ویدیویی به آن‌ها ارائه دهید، درک آن‌ها به بن‌بست می‌رسد مگر اینکه به طور خاص برای ورودی چندوجهی آموزش دیده باشند. آن‌ها ممکن است در صورت مجهز بودن به بینایی کامپیوتری پایه، اشیاء درون یک تصویر را شناسایی کنند، اما اغلب در درک زمینه، روابط بین عناصر یا معنای زیربنایی منتقل شده به صورت بصری، دچار مشکل می‌شوند.
استدلال بصری با هدف پر کردن این شکاف حیاتی انجام می‌شود. این شامل تجهیز AI نه تنها به توانایی ‘دیدن’ (تشخیص تصویر) بلکه به درک روابط فضایی، استنتاج اقدامات، استنباط زمینه و انجام استنتاج‌های منطقی بر اساس ورودی بصری است. یک AI را تصور کنید که نه تنها یک ‘گربه’ و یک ‘حصیر’ را در یک تصویر شناسایی می‌کند، بلکه مفهوم ‘گربه روی حصیر است’ را درک می‌کند. این را فراتر ببرید: یک AI که می‌تواند به دنباله‌ای از تصاویر نشان‌دهنده مواد اولیه و مراحل پخت نگاه کند و سپس دستورالعمل‌های منسجمی تولید کند، یا یک نمودار مهندسی پیچیده را برای مشخص کردن نقاط تنش بالقوه تجزیه و تحلیل کند.
این قابلیت، AI را به شکل جامع‌تری از هوش نزدیک‌تر می‌کند، شکلی که شناخت انسان را دقیق‌تر منعکس می‌کند. ما دائماً اطلاعات بصری را پردازش می‌کنیم و آن را به طور یکپارچه با دانش و توانایی‌های استدلالی خود برای پیمایش در جهان، حل مشکلات و برقراری ارتباط مؤثر ادغام می‌کنیم. یک AI مجهز به استدلال بصری قوی می‌تواند با طیف بسیار گسترده‌تری از اطلاعات درگیر شود و امکانات جدیدی را برای کمک، تجزیه و تحلیل و تعامل که قبلاً به داستان‌های علمی تخیلی محدود بود، باز کند. این تفاوت بین یک AI که می‌تواند راهنمای نقشه را بخواند و یک AI که می‌تواند خود نقشه را برای ارائه مسیرها بر اساس نشانه‌های بصری تفسیر کند، نشان می‌دهد. QVQ-Max شرکت Alibaba خود را به عنوان یک مدعی در این حوزه پیچیده معرفی می‌کند و ادعا می‌کند که قابلیت‌هایی دارد که به درک واقعی و فرآیندهای فکری ناشی از داده‌های بصری گسترش می‌یابد.
معرفی QVQ-Max: ورود Alibaba به عرصه بینایی و تفکر AI
Alibaba مدل QVQ-Max را نه صرفاً به عنوان یک تشخیص‌دهنده تصویر، بلکه به عنوان یک مدل استدلال بصری پیچیده معرفی می‌کند. ادعای اصلی این است که این ربات AI فراتر از تشخیص ساده اشیاء می‌رود؛ بلکه به طور فعال اطلاعات به دست آمده از عکس‌ها و محتوای ویدیویی را تجزیه و تحلیل و استدلال می‌کند. Alibaba بیان می‌کند که QVQ-Max طوری مهندسی شده است که به طور مؤثر عناصر بصری ارائه شده به آن را ببیند، بفهمد و درباره آن‌ها فکر کند و بدین ترتیب شکاف بین پردازش AI انتزاعی و مبتنی بر متن و اطلاعات ملموس و بصری که بخش عمده‌ای از داده‌های دنیای واقعی را تشکیل می‌دهد، کاهش دهد.
مکانیسم‌های پشت این امر شامل قابلیت‌های پیشرفته در تجزیه صحنه‌های بصری پیچیده و شناسایی عناصر کلیدی و روابط متقابل آن‌ها است. این فقط مربوط به برچسب‌گذاری اشیاء نیست، بلکه درک روایت یا ساختار درون ورودی بصری است. Alibaba بر انعطاف‌پذیری این مدل تأکید می‌کند و طیف گسترده‌ای از کاربردهای بالقوه ناشی از این توانایی اصلی استدلال بصری را پیشنهاد می‌کند. این کاربردها زمینه‌های متنوعی را در بر می‌گیرند که نشان‌دهنده ماهیت بنیادی این فناوری است. نمونه‌های ذکر شده شامل کمک به طراحی تصویرسازی، احتمالاً با درک سبک‌های بصری یا تولید مفاهیم بر اساس درخواست‌های تصویری؛ تسهیل تولید فیلمنامه ویدیویی، شاید با تفسیر سکانس‌ها یا حالات بصری؛ و مشارکت در سناریوهای نقش‌آفرینی پیچیده که در آن زمینه بصری می‌تواند گنجانده شود، می‌باشد.
وعده QVQ-Max در پتانسیل آن برای ادغام مستقیم داده‌های بصری در حل مسئله و اجرای وظایف نهفته است. ضمن حفظ سودمندی چت‌بات‌های AI سنتی برای وظایف ریشه‌دار در متن و داده در سراسر کار، آموزش و زندگی شخصی، بعد بصری آن لایه‌هایی از قابلیت را اضافه می‌کند. هدف آن حل مشکلاتی است که در آن‌ها زمینه بصری نه تنها مکمل، بلکه ضروری است.
کاربردهای عملی: جایی که استدلال بصری تفاوت ایجاد می‌کند
معیار واقعی هر پیشرفت فناورانه در کاربرد عملی آن نهفته است. چگونه یک AI که می‌تواند ‘ببیند’ و ‘استدلال کند’ به مزایای ملموس تبدیل می‌شود؟ Alibaba چندین حوزه قانع‌کننده را پیشنهاد می‌کند که در آن‌ها توانایی بصری QVQ-Max می‌تواند تحول‌آفرین باشد.
بهبود گردش کار حرفه‌ای
در محیط کار، اطلاعات بصری همه جا حاضر است. تأثیر بالقوه را در نظر بگیرید:
- تحلیل تجسم داده‌ها: به جای پردازش صرف جداول داده خام، QVQ-Max به طور بالقوه می‌تواند نمودارها و گراف‌ها را مستقیماً تجزیه و تحلیل کند و روندها، ناهنجاری‌ها یا نکات کلیدی ارائه شده به صورت بصری را شناسایی کند. این می‌تواند به طور چشمگیری سرعت تحلیل گزارش و وظایف هوش تجاری را افزایش دهد.
- تفسیر نمودارهای فنی: مهندسان، معماران و تکنسین‌ها اغلب به نمودارها، نقشه‌ها یا شماتیک‌های پیچیده تکیه می‌کنند. یک AI استدلال بصری می‌تواند به تفسیر این اسناد کمک کند، شاید اجزا را شناسایی کند، اتصالات را ردیابی کند یا حتی نقص‌های طراحی بالقوه را بر اساس الگوهای بصری علامت‌گذاری کند.
- کمک به طراحی و خلاقیت: برای طراحان گرافیک یا تصویرگران، این مدل ممکن است تابلوهای خلق‌وخو یا تصاویر الهام‌بخش را تجزیه و تحلیل کند تا پالت‌های رنگی، ساختارهای چیدمان یا عناصر سبکی را پیشنهاد دهد. حتی به طور بالقوه می‌تواند پیش‌نویس تصویرسازی‌ها را بر اساس توضیحات بصری یا تصاویر موجود تولید کند و به عنوان یک شریک خلاق پیچیده عمل کند.
- تولید ارائه: تصور کنید مجموعه‌ای از تصاویر مربوط به یک پروژه را به AI بدهید؛ این مدل به طور بالقوه می‌تواند یک ارائه را ساختار دهد، زیرنویس‌های مرتبط تولید کند و از سازگاری بصری اطمینان حاصل کند و فرآیند ایجاد را ساده‌سازی کند.
تحول در آموزش و یادگیری
حوزه آموزش می‌تواند به طور قابل توجهی از AI که اطلاعات بصری را درک می‌کند، بهره‌مند شود:
- حل مسئله STEM: توانایی تجزیه و تحلیل نمودارهای همراه با مسائل ریاضی و فیزیک یک مثال اصلی است. QVQ-Max به طور بالقوه می‌تواند اشکال هندسی، نمودارهای نیرو یا شماتیک‌های مدار را تفسیر کند و نمایش بصری را با توضیحات متنی مسئله مرتبط سازد تا راهنمایی یا توضیحات گام به گام ارائه دهد. این مسیری را برای درک مفاهیمی که ذاتاً بصری هستند، ارائه می‌دهد.
- تدریس خصوصی موضوعات بصری: موضوعاتی مانند زیست‌شناسی (ساختارهای سلولی، آناتومی)، شیمی (مدل‌های مولکولی)، جغرافیا (نقشه‌ها، سازندهای زمین‌شناسی) و تاریخ هنر به شدت به درک بصری متکی هستند. یک AI استدلال بصری می‌تواند به عنوان یک معلم خصوصی تعاملی عمل کند، مفاهیم را بر اساس تصاویر توضیح دهد، از دانش‌آموزان در مورد شناسایی بصری امتحان بگیرد یا زمینه را برای آثار هنری تاریخی فراهم کند.
- مواد آموزشی تعاملی: سازندگان محتوای آموزشی می‌توانند از چنین فناوری برای ساخت ماژول‌های یادگیری پویاتر و پاسخگوتر استفاده کنند که در آن دانش‌آموزان با عناصر بصری تعامل دارند و AI بر اساس درک خود از تصاویر، بازخورد ارائه می‌دهد.
ساده‌سازی زندگی شخصی و سرگرمی‌ها
فراتر از کار و تحصیل، AI استدلال بصری امکانات جذابی را برای کارهای روزمره و اوقات فراغت ارائه می‌دهد:
- راهنمایی آشپزی: مثال راهنمایی کاربر در آشپزی بر اساس تصاویر دستور پخت، این موضوع را برجسته می‌کند. AI فقط مراحل را نمی‌خواند؛ بلکه به طور بالقوه می‌تواند عکس‌های پیشرفت کاربر را تجزیه و تحلیل کند، آن‌ها را با نتیجه مورد انتظار در تصاویر دستور پخت مقایسه کند و توصیه‌های اصلاحی ارائه دهد (“به نظر می‌رسد سس شما در مقایسه با این تصویر نیاز به غلیظ شدن بیشتری دارد”).
- کمک در کارهای دستی و تعمیرات: در مونتاژ مبلمان یا تعمیر یک وسیله گیر کرده‌اید؟ گرفتن دوربین به سمت ناحیه مشکل‌دار یا نمودار دفترچه راهنما می‌تواند به AI اجازه دهد تا قطعات را به صورت بصری شناسایی کند، مرحله مونتاژ را درک کند و راهنمایی هدفمند ارائه دهد.
- شناسایی طبیعت: شناسایی گیاهان، حشرات یا پرندگان از روی عکس‌ها می‌تواند پیچیده‌تر شود، به طوری که AI به طور بالقوه اطلاعات دقیقی را نه تنها بر اساس شناسایی بلکه بر اساس زمینه بصری ارائه می‌دهد (به عنوان مثال، شناسایی یک گیاه و اشاره به علائم بیماری قابل مشاهده در تصویر).
- نقش‌آفرینی پیشرفته: ادغام عناصر بصری در بازی‌های نقش‌آفرینی می‌تواند تجربیات بسیار فراگیرتری ایجاد کند. AI می‌تواند به تصاویری که صحنه‌ها یا شخصیت‌ها را نشان می‌دهند واکنش نشان دهد و آن‌ها را به صورت پویا در روایت بگنجاند.
مسیر پیش رو: پالایش و گسترش قابلیت‌های QVQ-Max
Alibaba به آسانی اذعان می‌کند که QVQ-Max، در شکل فعلی خود، تنها تکرار اولیه از دیدگاه آن‌ها برای AI استدلال بصری را نشان می‌دهد. آن‌ها نقشه راه روشنی را برای بهبودهای آینده بیان کرده‌اند که بر سه حوزه کلیدی برای ارتقاء پیچیدگی و کاربرد مدل تمرکز دارد.
۱. تقویت دقت تشخیص تصویر: اساس استدلال بصری، ادراک دقیق است. Alibaba قصد دارد توانایی QVQ-Max را در تفسیر صحیح آنچه ‘می‌بیند’ بهبود بخشد. این شامل استفاده از تکنیک‌های زمینه‌سازی (grounding) است. در AI، زمینه‌سازی معمولاً به اتصال نمادهای انتزاعی یا نمایش‌های زبانی (مانند متن تولید شده توسط مدل) به ارجاعات عینی و واقعی - در این مورد، جزئیات خاص درون یک تصویر - اشاره دارد. با اعتبارسنجی دقیق‌تر مشاهدات بصری خود در برابر داده‌های واقعی تصویر، هدف کاهش خطاها، تفسیرهای نادرست و ‘توهمات’ AI است که می‌تواند مدل‌های مولد را آزار دهد. این پیگیری برای درک بصری با وفاداری بالاتر برای استدلال قابل اعتماد بسیار مهم است.
۲. مقابله با پیچیدگی و تعامل: دومین محور اصلی، قادر ساختن مدل به مدیریت وظایف پیچیده‌تر است که در چندین مرحله انجام می‌شوند یا شامل سناریوهای حل مسئله پیچیده هستند. این جاه‌طلبی فراتر از تحلیل منفعلانه به تعامل فعال گسترش می‌یابد. هدف ذکر شده - قادر ساختن AI به کار با تلفن‌ها و رایانه‌ها و حتی بازی کردن - به ویژه قابل توجه است. این به معنای تکامل به سمت عامل‌های AI است که قادر به درک رابط‌های کاربری گرافیکی (GUIs)، تفسیر بازخورد بصری پویا (مانند محیط بازی) و اجرای توالی اقدامات بر اساس ورودی بصری هستند. موفقیت در اینجا نشان‌دهنده یک جهش قابل توجه به سمت دستیاران AI مستقل‌تر و توانمندتر است که می‌توانند با دنیای دیجیتال به صورت بصری، بسیار شبیه به انسان‌ها، تعامل داشته باشند.
۳. گسترش روش‌ها فراتر از متن: در نهایت، Alibaba قصد دارد QVQ-Max را فراتر از اتکای فعلی خود به تعاملات عمدتاً مبتنی بر متن برای خروجی و پالایش بالقوه ورودی، پیش ببرد. نقشه راه شامل تأیید ابزار (tool verification) و تولید بصری (visual generation) است. تأیید ابزار می‌تواند به این معنی باشد که AI به صورت بصری تأیید کند که اقدامی که از یک ابزار نرم‌افزاری خارجی یا API درخواست شده است، با تجزیه و تحلیل تغییرات صفحه یا تصاویر خروجی، با موفقیت انجام شده است. تولید بصری به حرکت به سمت یک سیستم ورودی/خروجی واقعاً چندوجهی اشاره دارد که در آن AI نه تنها می‌تواند تصاویر را درک کند، بلکه می‌تواند محتوای بصری جدیدی را بر اساس استدلال خود و تعامل مداوم ایجاد کند. این می‌تواند شامل تولید نمودارها، اصلاح تصاویر بر اساس دستورالعمل‌ها یا ایجاد نمایش‌های بصری از فرآیند استدلال آن باشد.
این دستور کار آینده‌نگر بر پتانسیل بلندمدت پیش‌بینی‌شده برای AI استدلال بصری تأکید می‌کند - سیستم‌هایی که نه تنها ادراکی و متفکر هستند، بلکه به طور فزاینده‌ای تعاملی و قادر به عملیات پیچیده و چند مرحله‌ای در محیط‌های غنی از نظر بصری هستند.
دسترسی به ذهن بصری: تعامل با QVQ-Max
برای کسانی که مشتاق هستند تا قابلیت‌های این مدل جدید استدلال بصری را از نزدیک بررسی کنند، Alibaba دسترسی به QVQ-Max را از طریق رابط چت AI موجود خود فراهم کرده است. کاربران می‌توانند به پلتفرم chat.qwen.ai مراجعه کنند. در داخل رابط، که معمولاً در گوشه بالا سمت چپ قرار دارد، یک منوی کشویی برای انتخاب مدل‌های مختلف AI وجود دارد. با انتخاب گزینه ‘Expand more models’، کاربران می‌توانند QVQ-Max را پیدا کرده و انتخاب کنند. پس از فعال شدن مدل، تعامل از طریق کادر چت استاندارد انجام می‌شود، با افزودن حیاتی پیوست محتوای بصری - تصاویر یا به طور بالقوه کلیپ‌های ویدیویی - برای باز کردن قابلیت‌های استدلال منحصر به فرد آن. آزمایش با ورودی‌های بصری مختلف کلید درک دامنه عملی و محدودیت‌های این ابزار استدلال بصری نسل اول است.