当今许多 AI 系统只关注单一类型的数据，这限制了它们对数据的理解。出现这种情况的原因是，这些模型大多是为研究或提供支持等特定任务而构建的。而多模态 AI 通过理解和组合多种来源的数据，改变了这一系统。本文将介绍什么是多模态AI ，并解释其重要性、与其他 AI 的区别、工作原理、趋势以及技术挑战。
什么是多模态AI？
多模态AI是一种利用机器学习来理解和处理不同类型模式的人工智能。它不是只从一个来源学习，而是从文本和媒体等多个来源学习。多模态使用深度学习和神经网络以及 Transformer 来组合和分析所有输入。与常规模型不同的是，它可以理解声音、读取图像中的文本以及视频。
因此，它能够提供更多上下文感知的答案，并洞察复杂的查询和推理。同样，它使用卷积神经网络 (CNN) 处理视觉数据，并使用 Transformer 处理语言输入。这些系统还依靠融合技术将多个输入合并为一个共享表征。
多模态AI为何重要？
一旦了解了多模态AI系统的重要性，就会更容易理解和使用它。下文将解释多模态AI系统为何重要：
- 更深入的理解：由于它将媒体和文本等不同数据类型结合起来，从而更好地理解问题，因此能够更好地处理实际问题。简而言之，这些系统能够理解整个环境，而不仅仅是单一的信息。
- 改善用户体验：您可以利用这项技术创建同时响应语音和手势的应用程序。从而实现更智能、更自然的设备通信。
- 更强的决策能力：AI 可以通过合并不同模态的输入来检测错误并使用多个来源验证数据。FLAVA 或 Perceiver IO 等 Transformer 架构使用联合嵌入空间支持这些决策层。
- 灵活部署：您可以在医疗保健和安全等各个行业中使用多模态模型来保障人类安全。这些应用依赖于对齐模态处理和跨数据共享的特征图。
- 无障碍工具：这些系统使用解码器模型和带有 LLM 的模态转换器，将音频转换为字幕或总结视频。因此，它们提供了许多实用的无障碍工具，以帮助有视觉或听觉障碍的人士。
多模态AI与其他AI有何不同？
除了更好的语境理解之外，多模态 AI 系统与简单的 AI 模型还有许多明显的区别。因此，下表更好地解释了这些区别，以帮助您理解多模态为何更胜一筹：
| 特征 | 传统 AI | 多模态 AI |
|---|---|---|
| 数据输入 | 一种类型（文本、图像或音频） | 多种类型（文本、图像、视频、音频） |
| 使用的技术 | 每个任务的 CNN 或 Transformer | CNN、LLM 和 RNN 与注意层的融合 |
| 训练方法 | 在单个数据集上进行训练 | 需要来自多个来源的对齐数据集 |
| 用例 | 垃圾邮件过滤器和对象检测等 | 聊天机器人、医疗保健成像和教育平台等 |
| 灵活性 | 任务执行受限 | 可适应跨任务和跨领域 |
| 系统设计 | 特定功能狭义模型 | 多功能统一系统 |
| 数据融合 | 不适用 | 早期、中期或晚期融合技术 |
| 可扩展性 | 易于在同一数据类型内扩展 | 需要复杂的架构和大量的资源 |
| 人机交互 | 依赖于类型命令 | 支持语音、手势、图像和文本输入 |
| 效率 | 输入类型有限，速度快 | 速度较慢，但内容更丰富、更准确 |
多模态AI如何工作？
在了解什么是多模态AI的同时，最重要的是了解它是如何工作的，包括其完整的工作流程。下文将讨论多模态AI的工作原理：
1. 异质性
多模态AI系统首先认识到每种输入类型（例如文本或声音）都具有独特的特性和模式，这些特性和模式被称为异质性。工程师们会使用专门的模型，例如用于图像处理的 CNN 和用于处理音频的 RNN。这些特定的模型会分别从每种模态中提取重要特征。之后，来自每个数据流的特征向量会被合并到共享层中，以实现统一学习。
2. 连接
连接是指模态之间共享的含义或模式，对于理解多模态AI至关重要。AI系统使用嵌入层来创建向量空间，其中相关的数据类型紧密相关。同样，注意力机制和跨模态编码器有助于识别重叠部分。具体来说，对齐工具可以将图像与字幕匹配，或将音频与视频帧匹配，从而使AI能够理解输入之间的关系。
3. 互动
交互意味着将所有输入组合起来，并将它们相互关联地处理，而不是孤立地处理。现在，像 CLIP 或 Flamingo 这样的模型在共享注意力层中合并数据，并允许一种模态影响另一种模态。此外，神经网络计算不同输入之间的交互，以检测物体并回答问题。这个交互阶段创建了一种完全集成的理解，使多模态AI能够以现实世界的方式进行推理。
4. 融合
数据融合有三种方式：从早期到中期，再到晚期。早期融合将所有模态编码到一个共享输入层。相反，中期融合在单独的特征提取阶段之后合并数据。最后，后期融合通过单独的模型处理数据并合并最终输出。这些方法使用共享嵌入和门控机制，以确保多模态AI系统能够学习单个关系和组合关系。
5. 推理与生成
多模态 AI 推理涉及结合来自不同输入的证据来回答问题或做出决策。该模型对图像和视频执行多步推理，先进的 Transformer 架构有助于在不同模态之间建立逻辑连接。生成功能则更进一步，允许模型创建新内容。同样，推理和生成都依赖于良好对齐的多模态嵌入和深度融合层。
6. 迁移与量化
多模态模型中的迁移学习允许在一种模态上训练的模型将其知识应用于另一种模态。量化指的是评估性能，这在此类人工智能系统中更为困难。同样，工程师使用基准数据集和一致性测试来帮助识别弱点或偏差。目标是创建不仅智能，而且可靠且可解释不同类型的输入的模型。
多模态AI的趋势
可以说，多模态AI系统凭借其优势将在这场竞争中占据领先地位。它们在各个行业中以不同的方式被广泛应用，以下部分解释了这些系统的一些趋势：
- AI 搜索引擎：AI系统目前正为能够同时理解语音和图像输入的搜索工具提供支持。因此，用户可以使用照片进行搜索，并在不丢失上下文的情况下获取描述。
- 跨模态生成：像 DALL-E 和 Gemini 这样的模型可以从文本生成图像，或将图像转换为故事。这些系统使用融合层和 Transformer 模型进行联合理解，并利用有限的输入数据为不同行业提供帮助。
- 虚拟助手： VA 现在使用搜索和面部提示来改善沟通并识别情绪基调以多种方式做出回应。
- 多语言AI：研究人员正在将语言翻译与多模式输入相结合，以支持全球应用。同样，这一趋势也支持面向国际受众的可访问性和包容性设计。
- 机器人与视觉：机器人如今运用多模态AI视觉，通过摄像头和麦克风进行导航和识别周围环境。它们通过结合音频和视频触觉，能够更自然地解读环境。
多模态AI的技术挑战
尽管多模态模型具有诸多优势，但企业在实施这些模型时仍需克服诸多挑战。我们分享了您在实施这些 AI 系统时可能遇到的常见技术挑战：
- 复杂的数据对齐：跨时间和空间对齐文本和媒体需要精确的同步，这很难实现。因此，多模式必须学习并非同时或以不同格式自然发生的输入之间的关系。
- 表征学习难度：跨不同数据类型创建共享表征非常困难，因为每种模态都有其自身的结构。不同的数据类型需要单独的编码器，例如 Transformer 和 CNN，才能实现准确的理解。
- 数据集稀缺：训练多模态模型需要海量数据集，其中每种输入类型都正确匹配，但目前此类数据集非常有限。许多数据集缺乏跨模态的正确匹配，或者存在隐私问题，限制了自由访问。
- 推理错误：多模态推理需要模型跨模态连接线索，但错位会导致理解错误。同样，语音和文本之间的错误关联也会导致系统生成错误的输出。
- 高昂的计算成本：这些模型需要强大的 GPU 算力，因为它们需要通过并行深度学习网络处理多种数据类型。此外，训练这些模型需要较长的运行时间和大量的内存存储，这大大增加了基础设施成本。
ZEGO 如何赋能实时多模态 AI 体验
由于多模态 AI 助手依赖通信基础设施才能正常工作，因此像 ZEGO 这样的服务在创建这些助手的过程中非常有用。AI 语音和聊天助手需要低延迟通信层才能正常运行，ZEGO 通过实时互动AI Agent满足了这一需求。其 SDK 和服务器端 API 支持即时集成 IM 和通话功能，从而帮助创建无缝的人性化 AI 交互。
在多模态AI交互方面，ZEGO为IM 聊天提供多 AI Agent 的个人和群组对话支持。同样，记忆集成功能确保了情境感知对话，因为AI可以回忆过去的对话，从而提供个性化的体验。语音通话同样先进，响应时间小于1秒，中断延迟约为500毫秒。此外，它还为自然人性化的TTS供应商提供了超过95%的识别准确率。
为了进一步提升多模态场景下的灵活性和智能性，ZEGO AI Agent 现已支持多模态模型集成。开发者可以连接 ChatGPT、MiniMax、通义千问、豆包、阶跃星辰、文心一言等领先模型，并根据区域、延迟或任务复杂度进行动态模型选择。这不仅能为聊天和语音交互带来更灵敏、更本地化的体验，还能支持回退切换，从而提高跨全球应用程序的可靠性。
数字人照片成像代表了 ZEGO 提供的最具沉浸感的 AI 形式，其延迟低于 200 毫秒。您可以输入自己的图像，它就能创建具有人性化表情和唇部动作的逼真虚拟形象。与竞争对手不同，它为 1080p 数字人像图像提供了 20% 的清晰度，带来更卓越的体验。它提供所有这些功能，但成本仅为传统解决方案的 5%。
结论
总而言之，多模态AI系统正在通过将文本和媒体整合成一个强大的系统，改变机器理解世界和与世界互动的方式。它利用深度学习、Transformer 和融合技术，更深入地解决实际任务。
从聊天机器人到搜索引擎和虚拟助手，多模态AI正在改变每一种数字体验。考虑到它们对通信基础设施的依赖，我们强烈建议使用 ZEGO 来构建和增强这些体验。
常见问题
Q1：生成式AI和多模态AI有什么区别？
生成式AI是指能够基于学习数据创建新内容（例如文本、图像或音乐）的人工智能系统。它专注于生成文章、代码或图片等输出。而多模态AI则能够同时处理和理解多种类型的输入（例如文本、语音、图像）。它或许会使用生成式AI技术，但其核心优势在于能够结合不同的信息模式，从而实现更接近人类的交互。
Q2：ChatGPT 是多模态 AI 吗？
ChatGPT 默认是一个纯文本生成 AI。然而，在某些实现中（例如具备视觉功能的 GPT-4），它可以理解图像和文本，从而实现多模态输入。当与语音和图像输入集成时，它可以支持更沉浸式的用户体验。
Q3：单模态 AI 与多模态 AI 有何区别？
单模态AI只能处理单一类型的输入（例如，仅处理文本或图像）。它在跨不同感官类型的语境理解方面存在局限性。
多模态AI可以解释和组合多种输入类型，例如文本、语音、图像或视频，这使得它更适合现实世界中的应用，例如数字人类或语音助手。
Q4：什么是多模态AI Agent？
多模态AI Agent 是一种能够理解并响应多种输入和输出格式（例如阅读文本、聆听语音、分析图像以及以语音或视觉形式回复）的AI系统。这些代理可用于智能导师、虚拟助手或AI伴侣等应用，提供更自然、互动性更强的用户体验。
