Googles innovative KI für UI und Infografiken
Google Research ScreenAI: Google Research hat mit ScreenAI ein visuelles Sprachmodell für Benutzeroberflächen (UI) und Infografiken entwickelt. ScreenAI baut auf der PaLI-Architektur auf und verwendet eine flexible Patchingstrategie aus pix2struct. Damit kann es Bildschirmoberflächen und Infografiken verstehen, analysieren und mit ihnen interagieren.
ScreenAI ist ein neuartiges KI-Tool von Google, das es ermöglicht, auf natürliche Art und Weise mit allen Arten von digitalen Oberflächen wie Benutzeroberflächen auf Websites, Apps oder Dokumenten zu interagieren.
Mit ScreenAI kannst du beispielsweise einem Computerprogramm einfach Fragen zu dem stellen, was auf deinem Bildschirm zu sehen ist – egal ob das eine Infografik, eine App oder ein Dokument ist. Die KI versteht nicht nur den Text, sondern auch Bilder, Diagramme und die Anordnung der Elemente auf dem Bildschirm. So kannst du Informationen gezielt abfragen oder dich durch Menüs und Anwendungen leiten lassen.
Das Tolle daran ist, dass du ScreenAI ganz normal in deiner Umgangssprache bedienen kannst, ohne komplizierte Befehle lernen zu müssen. Die KI funktioniert quasi wie ein sehr schlauer persönlicher Assistent, der dir bei allen Aufgaben am Bildschirm hilft. Das macht das Arbeiten mit Computern und Apps viel einfacher und intuitiver für jedermann.
ScreenAI ist ein universelles visuelles Sprachmodell, das auf einer breiten Palette von Aufgaben im Bereich UI und Infografiken eingesetzt werden kann – von Frage-Antwort über Bildschirm-Navigation bis hin zu Zusammenfassungen. Durch sein Verständnis der visuellen und textuellen Elemente kann es nahtlos mit allen Arten von digitalen Oberflächen interagieren.
Trotz seiner moderaten Größe von nur 5 Milliarden Parametern erzielt ScreenAI an der Spitze liegende Leistungen in mehreren Benchmarks für UI und Infografiken. Es übertrifft deutlich größere Modelle und liefert branchenführende Ergebnisse für Aufgaben wie WebSRC, MoTIF, Chart QA und DocVQA. Die flexible Patchingstrategie ermöglicht eine effiziente Verarbeitung von Inhalten unterschiedlicher Auflösung und Seitenverhältnisse.
Ein zentraler Aspekt ist die Fähigkeit, große Mengen an Trainingsdaten zu generieren, indem man Textannotationen durch Sprachmodelle zu Frage-Antwort-Paaren, Navigationsanweisungen etc. umwandeln lässt. Dadurch kann ScreenAI skalierbar und kosteneffizient auf großen Datenmengen trainiert werden, ohne auf manuelle Annotationen angewiesen zu sein.
Durch diese Innovationen hat Google eine leistungsstarke und vielseitige Lösung für das Verständnis und die nutzerfreundliche Interaktion mit allen Arten von digitalen Oberflächen geschaffen. ScreenAI könnte zukünftig in vielen Bereichen von Büroanwendungen über Lernplattformen bis zu intelligenten persönlichen Assistenten eingesetzt werden.
Trainiert auf gemischten Datensätzen
ScreenAI wurde auf einer Mischung aus Datensätzen und Aufgaben trainiert, darunter eine neue Screen Annotation Aufgabe. Dabei muss das Modell UI-Elemente wie Typ, Position und Beschreibung auf Bildschirmen erkennen. Die Textannotationen ermöglichen es großen Sprachmodellen, automatisch Frage-Antwort, UI-Navigation und Zusammenfassungsdatensätze zu generieren.
- ScreenAI wurde auf einer Mischung aus verschiedenen Datensätzen trainiert, inklusive einer neuen “Screen Annotation” Aufgabe. Dabei muss das Modell Arten, Positionen und Beschreibungen von UI-Elementen auf Bildschirmen erkennen.
- Die textbasierten Annotationen ermöglichen es, automatisch Trainingsdaten für Frage-Antwort, UI-Navigation und Textzusammenfassungen durch große Sprachmodelle zu generieren.
Google Research ScreenAI – Leistungsstarke Architektur
Mit seiner leistungsstarken PaLI-Architektur aus nur 5 Milliarden Parametern, erreicht ScreenAI State-of-the-Art-Ergebnisse bei UI- und Infografikaufgaben wie WebSRC und MoTIF. Es liefert auch branchenführende Leistungen bei Chart QA, DocVQA und InfographicVQA im Vergleich zu ähnlich großen Modellen.
- Die Architektur basiert auf PaLI und nutzt eine flexible “Patching”-Strategie für Eingabebilder verschiedener Auflösungen und Seitenverhältnisse.
- Mit nur 5 Milliarden Parametern erzielt ScreenAI State-of-the-Art Leistungen bei UI- und Infografikaufgaben wie WebSRC, MoTIF, Widget Captioning.
- Es liefert auch führende Ergebnisse bei anderen Benchmarks wie Chart QA, DocVQA und InfographicVQA im Vergleich zu ähnlich großen Modellen.
Drei neue Datensätze von Google
Google stellt zudem drei neue Datensätze vor: Screen Annotation zur Evaluierung des Layoutverständnisses, sowie ScreenQA Short und Complex ScreenQA für eine umfassendere Bewertung der Frage-Antwort-Fähigkeiten.
Google veröffentlicht drei neue Datensätze: Screen Annotation zum Evaluieren des UI-Verständnisses, sowie ScreenQA Short und Complex ScreenQA zur Bewertung von Frage-Antwort-Fähigkeiten auf Bildschirmen.
Fazit Google Research ScreenAI
ScreenAI ist ein vielversprechendes multimodales Modell, das beeindruckende Fähigkeiten im Verständnis und der Interaktion mit Benutzeroberflächen und Infografiken zeigt. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle und innovativer Techniken zur Datengenerierung, konnte Google State-of-the-Art-Leistungen bei verschiedenen Benchmarks erzielen. Dennoch gibt es noch Luft nach oben im Vergleich zu sehr großen Modellen. ScreenAI markiert einen wichtigen Schritt in Richtung KI-Systeme, die visuelles und sprachliches Verständnis nahtlos kombinieren können.
Quelle: Google Research, ArXiv, Studien-Paper-PDF
#GoogleResearch #ScreenAI #KuenstlicheIntelligenz #artificialintelligence #KI #AI