当前的人工智能（AI）系统是单模态的：它们处理来自一种模态的信息，例如文本或图像。
人工智能的下一步是多模态AI系统，它可以接收和处理来自多个模态的输入，例如声音、图像、文本和视频。
多模态AI系统将在短期内彻底改变搜索，并将人工智能引入现实世界。
什么是多模态AI？
作为人类，我们能够轻松区分不同类型的媒体，例如文本、图像或视频，它们具有不同的含义。但是，当前的AI系统无法做到这一点。
然而，AI系统的下一个发展阶段，多模态AI系统，可以同时处理不同类型的数据（例如文本、图像、视频、语音和数字数据），从而提供更好的分类、预测、推荐和信息。
为了更好地解决问题或提供准确的信息，多模态AI系统将同一概念或对象与不同类型的场景和媒体相关联。
例如，多模态AI系统可以在不同的情境中捕捉到一个特定的概念，比如篮球。无论是在图片中展示，还是在视频中、通过书面描述或抽象地引用，系统都能理解并以各种形式表达概念并将其与其他概念整合起来。
在面对现实世界的问题时，多模态AI可以胜过单模态AI。多模态AI系统具有更好的上下文理解能力、提高了准确性，因此可以提供更无缝、自然的互动体验
多模态AI是如何工作的？
多模态AI的架构由三个组件组成：
针对每个输入模态的单模态编码器
用于组合不同模态特征的融合网络
用于基于融合数据进行预测的分类器
多个单模态编码器组合在一起创建了一个多模态网络。在称为“编码”的过程中，每个单模态编码器分别处理其各自的输入。例如，一个编码器可以处理文本数据，而另一个编码器可以处理视觉数据。
在单模态编码完成后，从每个模型中提取精炼的见解和数据，然后将它们组合起来。已经提出和实现了多个融合过程。多模态数据融合步骤对模型的有效性非常重要。
最后，“决策”网络接收并接受融合和编码数据，并在如何最好地执行特定任务方面进行训练。
多模态AI技术堆栈
多模态AI系统将需要以下技术堆栈：
自然语言处理技术Natural language processing用于语音识别，以便系统能够理解和转录口语，并支持语音命令。
计算机视觉技术Computer vision用于图像和视频识别，以便系统能够分析和解释复杂的视觉数据，为活动、对象和人物提供上下文。
文本分析Textual analysis，以便系统能够理解书面文本，包括语言翻译和情感分析。
快速处理和数据挖掘技术Speed processing and data mining，以便实时快速地计算结果。
多模态集成Multimodal integration，以便系统能够将多个跨模态的输入组合起来，形成更完整的对特定情况的理解。
多模态AI的行业应用
搜索是多模态AI的首要应用领域之一。
多模态搜索的一个版本是基于chatgpt的必应(Bing)等服务在互联网上如雨后春笋般涌现。搜索引擎把文字转换成图片，描述为什么图片很有趣，或从图像生成视频，都可能是早期和快速改进的多模态AI的例子。
另一个版本是企业应用的搜索。例如，如果您的公司在各种谷歌文档和电子表格中提到了一位名叫Emily的思想领袖的见解，并且业务领导者的见解也可以在Youtube和文章等公共论坛上找到，那么多模态AI系统可以扫描所有这些内容，建立概念上的联系，并以不同的格式（如文本或视频输出）呈现它们。
除了搜索外，多模态AI解决方案还有许多其他的用例，例如：
自动虚拟助手
自动化客户服务
汽车领域解决方案，包括人机界面、驾驶员辅助系统和自主驾驶解决方案
无人机
医疗保健诊断解决方案
媒体和娱乐解决方案
个性化广告和营销系统
复杂工业系统的预测性维护
产品设计
机器人流程自动化
安全和监视
智能家居解决方案
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