多模態

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多模態是指利用多種不同形式或感知渠道的信息進行表達、交流和理解的方式，通常包括視覺、聽覺、文本、觸覺等多種感官輸入和輸出方式。在計算機科學、人工智能和機器學習領域，多模態技術指的是通過整合來自不同模態的數據（如圖像、文字、音頻、視頻等），從而增強模型的理解能力和推理能力。這種整合可以提高信息的完整性和準確性，因為每種模態可以為特定任務提供獨特的信息。例如，在自動駕駛中，攝像頭提供視覺信息，激光雷達提供空間感知數據，結合這些多模態信息可以使系統更好地識別障礙物並做出準確的決策。在自然語言處理和計算機視覺領域，多模態模型能夠同時處理圖像和文本任務，如圖文描述生成、視覺問答等，幫助模型實現跨領域的理解和生成。這種多模態技術被廣泛應用於人機交互、自動駕駛、醫療診斷等場景，展示了其強大的應用潛力。

定義

多模態是指通過融合多種信息模態（如視覺、聽覺、文本等），以增強數據理解和處理能力的技術。

發展歷程

20世紀90年代初

多模態概念初步形成，研究開始聚焦於人機交互領域，通過將語音識別與視覺處理相結合，實現基本的多模態互動系統，如智能助手和語音控制的多模態系統。然而由於計算資源限制，這些早期系統的應用場景相對簡單，主要集中在實驗室和學術研究中。

2000年左右

隨着計算能力的提升和圖像處理、語音識別技術的進步，多模態技術得到了更多關注。研究者逐步將視覺、聽覺和文本數據結合，用於改善人機互動體驗。多模態系統逐漸應用於面向消費者的技術中，比如初代智能手機的語音助手，以及一些初步的語音與圖像結合的交互界面，例如微軟的PixelSense，麻省理工學院媒體實驗室的I/O Brush。

2010年左右

深度學習的興起推動了多模態技術的快速發展。以卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）為代表的深度學習技術，大大提升了圖像和語音處理的準確性。多模態應用逐漸從語音和視覺的基礎融合拓展到文本與圖像的結合，開始出現在智能推薦、情感分析等複雜應用中，如圖文識別、視頻問答等任務。

2020年以後

隨着Transformer和大規模預訓練模型的發展，多模態技術進入了一個全新的階段。基於Transformer的模型（如CLIP、DALL-E等）使得大規模圖文、圖像和文本數據的聯合學習成為可能，顯著提升了多模態任務的表現。近年來，多模態技術已廣泛應用於生成式人工智能、智能駕駛、醫療診斷等領域，並在通用人工智能（AGI）的探索中成為關鍵技術之一。