多模态人工智能是将多种类型或模式的数据结合起来，以便对现实世界问题进行更准确的判断、得出有见地的结论或做出更精确的预测的人工智能。
多模态人工智能系统通过视频、音频、语音、图像、文本以及一系列传统的数值数据集进行训练和使用。最重要的是，多模态人工智能意味着多种数据类型的协同使用，帮助人工智能建立内容并更好地理解上下文——这是早期人工智能所缺乏的。
多模态人工智能系统的基础在于其架构，该架构采用专门的人工智能框架、神经网络和深度学习模型，旨在处理和整合多模态数据。
多模态人工智能与其他人工智能的区别是什么？
从核心上讲，多模态人工智能遵循基于人工智能模型和机器学习的熟悉方法。
人工智能模型是定义数据如何被学习和解释，以及如何根据这些数据形成响应的算法。一旦数据被模型吸收，它就会训练并构建基础的神经网络，建立适当响应的基线。人工智能本身是建立在基础机器学习模型之上的软件应用程序。例如，ChatGPT人工智能应用程序目前是基于GPT-4模型构建的。
本文为
什么是生成性人工智能？生成性人工智能解释
- 还包括：
- 2024年8种顶级生成性人工智能工具类别
- 人工智能会取代工作吗？17种可能受影响的工作类型
- 2024年19种最佳大型语言模型
随着新数据的输入，人工智能根据这些数据为用户确定并生成响应。这些输出——以及用户的认可或其他奖励——被反馈回模型，以帮助模型进行优化和改进。
多模态人工智能处理多样数据类型的能力提升了其在各种应用中的性能，并使其相较于功能较为有限的传统人工智能模型具有明显优势。
与多模态人工智能相关的技术有哪些？
多模态人工智能系统通常由以下三个主要组件构建：
- 输入模块。输入模块是一系列神经网络，负责摄取和处理——或编码——不同类型的数据，如语音和视觉。每种数据类型通常由其独立的神经网络处理，因此任何多模态人工智能输入模块中都会有多个单模态神经网络。
- 融合模块。融合模块负责将每种模态的相关数据进行组合、对齐和处理——例如，语音、文本或视觉——形成一个利用每种数据类型优势的统一数据集。数据融合使用各种数学和数据处理技术进行，例如变换模型和图卷积网络。
- 输出模块。输出模块生成多模态人工智能的输出，包括做出预测或决策，或者推荐系统或人工操作员可以使用的其他可操作输出。
通常，多模态人工智能系统包括其技术栈中的多种组件或技术：
- 自然语言处理（NLP）技术提供语音识别和语音转文本功能，以及语音输出或文本转语音功能。NLP技术检测语音的语调变化，如重音或讽刺，为处理增加上下文。
- 计算机视觉技术用于图像和视频捕捉，明确对象检测和识别，包括人类识别，并区分跑步或跳跃等活动。
- 文本分析使系统能够读取和理解书面语言和意图。
- 集成系统使多模态人工智能能够对齐、组合、优先排序和过滤其各种数据类型的输入。这是多模态人工智能的关键，因为集成是发展上下文和基于上下文的决策的核心。
- 数据挖掘、处理和结果生成的存储和计算资源对于确保高质量的实时交互和结果至关重要。
- 语音语言和处理使多模态人工智能能够理解和处理口语。通过将语音数据与视觉或文本信息结合，这些系统可以执行如语音激活命令和音视频内容分析等任务。
- 多模态学习是多模态人工智能的特定应用，专注于训练和开发能够处理和整合多种数据类型的人工智能模型，以提高性能和洞察力。
多模态人工智能与单模态人工智能的区别
多模态人工智能与传统单模态人工智能的根本区别在于数据。单模态人工智能只能处理单一类型的数据或来源，如文本、图像或音频，无法理解不同数据类型之间的复杂关系。例如，金融人工智能使用商业财务数据和更广泛的经济和工业部门数据进行分析、做出财务预测或发现企业潜在的财务问题。另一个例子是单模态图像识别系统，它可能识别对象，但缺乏来自文本或音频的上下文。
自然语言处理有多种用途。
另一方面，多模态人工智能从多个来源摄取和处理数据，包括视频、图像、语音、声音和文本，从而实现对环境或情况的更详细和微妙的感知。通过这样做，多模态人工智能更接近模拟人类的感知和决策能力，并揭示单模态系统可能忽略的模式和关联。
多模态人工智能的应用案例有哪些？
多模态人工智能解决了更广泛的应用案例，使其比单模态人工智能更具价值。多模态人工智能的常见应用包括：
- 计算机视觉。计算机视觉的未来远不止于识别对象。结合多种数据类型有助于人工智能识别图像的上下文并做出更准确的判断。例如，狗的图像与狗的声音结合，更可能准确识别该对象为狗。另一个可能性是，面部识别结合NLP可能导致更好地识别个体。
- 行业。多模态人工智能在工作场所有广泛的应用。工业领域利用多模态人工智能监督和优化制造过程，提高产品质量，或降低维护成本。医疗行业利用多模态人工智能处理患者的生命体征、诊断数据和记录，以改善治疗。汽车行业利用多模态人工智能监测驾驶员的疲劳迹象，如闭眼和偏离车道，以与驾驶员互动并提出建议，如停下休息或换驾驶员。
- 语言处理。多模态人工智能执行NLP任务，如情感分析。例如，系统识别用户声音中的压力迹象，并将其与用户面部表情中的愤怒迹象结合，以根据用户的需求调整或缓和响应。同样，将文本与语音结合可以帮助人工智能改善其他语言的发音和语音。
- 机器人技术。多模态人工智能是机器人开发的核心，因为机器人必须与现实世界环境、人类和宠物以及各种对象（如汽车、建筑和出入口）进行互动。多模态人工智能利用来自相机、麦克风、GPS和其他传感器的数据，更好地理解环境并更成功地与之互动。
- 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）。多模态人工智能通过提供更身临其境、互动和直观的体验来增强AR和VR。在AR中，它结合视觉、空间和传感器数据以实现上下文意识，使自然互动成为可能，包括通过语音、手势和触摸以及改善对象识别。在VR中，多模态人工智能集成语音、视觉和触觉反馈，以创建动态环境，增强逼真的化身，并根据用户输入个性化体验。
- 广告和营销。多模态人工智能可以通过结合图像、文本和社交媒体的数据分析消费者行为，使公司能够制定更有针对性、个性化和有效的广告活动。
- 直观用户体验。多模态系统通过提供更自然和直观的互动来增强用户体验。用户无需解释问题或提供详细列表，只需上传音频剪辑或照片，例如汽车引擎故障的声音，或寻找食谱创意时冰箱的照片。
- 灾难响应和管理。多模态人工智能通过整合和分析多种数据源（如社交媒体、卫星图像和传感器数据）来改善灾难响应和管理，提供实时的情况意识。这种能力帮助紧急响应人员更有效地评估灾难后果，识别受影响最严重的地区，并高效分配资源。
- 客户服务。多模态人工智能可以通过分析文本、语音语调和面部表情来转变客户互动，从而深入了解客户满意度。它还可以使高级聊天机器人提供即时客户支持。例如，客户可以通过文本或语音解释产品问题并上传照片，使人工智能能够自动解决问题，而无需人工干预。
多模态人工智能的挑战
多模态人工智能的潜力和承诺伴随着挑战，特别是在数据质量和开发者的解释方面。其他挑战包括：
- 数据量。由于涉及的数据种类繁多，操作多模态人工智能所需的数据集对数据质量、存储和冗余提出了严峻挑战。这种数据量存储成本高昂，处理成本也很高。
- 学习细微差别。教会人工智能从相同输入中区分不同含义可能会存在问题。考虑一个说“太好了”的人。人工智能理解这个词，但它也可能表示讽刺性的否定。其他上下文，如语音语调或面部线索，可以区分并产生准确的响应。
- 数据对齐。正确对齐来自多种数据类型的有意义数据——代表相同时间和空间的数据——是困难的。
- 有限的数据集。并非所有数据都是完整或易于获取的。公共数据集等有限数据往往难以找到且成本高昂。许多数据集还涉及来自多个来源的显著聚合。因此，数据的完整性、完整性和偏见可能会成为人工智能模型训练的问题。
- 缺失数据。多模态人工智能依赖于来自多个来源的数据。然而，缺失的数据源可能导致人工智能故障或误解。例如，如果音频输入故障，或者没有音频或提供如吠叫或静电噪声的音频，人工智能对这种缺失数据的识别和响应是未知的。
- 决策复杂性。通过训练发展出的神经网络可能难以理解和解释，使人类难以确定人工智能究竟如何评估数据和做出决策。然而，这种洞察对于修复错误和消除数据及决策偏见至关重要。同时，即使是经过广泛训练的模型也使用有限的数据集，难以知道未知、未见或其他新数据可能如何影响人工智能及其决策。这可能使多模态人工智能变得不可靠或不可预测，从而导致人工智能用户的不良结果。
- 数据可用性。由于互联网主要由文本、图像和视频数据构成，因此温度或手势等不太常见的数据类型往往难以获取。在这些数据类型上训练人工智能模型可能具有挑战性，因为它们必须独立生成或从私人来源购买。
多模态人工智能的例子
以下是当前使用的多模态人工智能模型的示例：
- Claude 3.5 Sonnet。该模型由Anthropic开发，处理文本和图像，以提供细致入微、上下文感知的响应。其整合多种数据类型和格式的能力增强了用户在创意写作、内容生成和互动叙事等应用中的体验。
- Dall-E 3。Dall-3是Dall-E的最新版本，也是Dall-E 2的前身。它是一个生成高质量图像的OpenAI模型，基于文本描述。
- Gemini。谷歌Gemini是一个多模态模型，连接视觉和文本数据，以产生有意义的洞察。例如，它可以分析图像并生成相关文本，例如从准备好的菜肴的照片创建食谱。
- GPT-4 Vision。此升级版的GPT-4可以处理文本和图像，使其能够生成视觉内容。
- ImageBind。该模型来自Meta AI，整合六种数据模态以产生多样化的输出，包括文本、图像、视频、热成像、深度和音频。
- Inworld AI。Inworld AI为游戏和数字环境创建智能和互动的虚拟角色。
- 多模态变换器。该谷歌变换器模型结合音频、文本和图像生成字幕和描述性视频摘要。
- Runway Gen-2。该模型使用文本提示生成动态视频。
多模态人工智能的未来
根据《麻省理工科技评论》的报告，颠覆性多模态人工智能产品和服务的开发已经开始，并预计将增长。
最近对ChatGPT等模型的升级突显了使用多个模型协作以增强功能和改善用户体验的转变。这一趋势反映了对多模态能力在开发更灵活和有效的人工智能工具中的价值的日益认可。
多模态人工智能还将彻底改变医疗等行业，通过分析医学图像和患者数据提供更准确的诊断和治疗建议。其从多个来源合成信息的能力预计将增强决策能力，并改善关键领域的结果。
探索多模态人工智能如何变革医疗、汽车、媒体和电信等行业。理解和评估其在各个领域日益增长的作用。
最后更新于2024年12月
