多模态 AI 指的是能够同时处理和解释多种类型数据输入的 AI 系统，例如文本、图像、音频、视频或传感器数据。与传统 AI 模型（通常设计为处理单一类型输入，如纯文本聊天机器人或纯图像分类器）不同，多模态系统结合来自不同模态的信息，以做出更明智的决策。例如，一个多模态模型可以分析一张照片（图像数据）和一段文字描述（文本数据），生成一个准确反映视觉内容和上下文含义的标题。这种方法类似于人类自然地整合视觉、声音和语言来理解世界的方式。
多模态 AI 的一个实际例子是一个回答视频相关问题的系统。这种模型可以处理视频的视觉帧、音轨（如口语对话或背景声音）和字幕，以提供精确的答案。另一个用例是在医疗保健领域，一个模型可以结合医学图像（如 X 射线）、患者病史（文本）和实验室结果（结构化数据）来辅助诊断。这些应用需要模型对齐和关联跨模态的特征——例如，识别音频剪辑中的口语词与视频帧中可见的动作相对应。诸如跨模态注意力机制或融合层等技术通常用于有效地合并数据流。
从技术角度来看，构建多模态 AI 涉及设计能够处理多种数据类型的架构。开发人员可以使用单独的神经网络来处理每种模态（例如，用于图像的 CNN，用于文本的 Transformer），然后组合它们的输出。PyTorch 或 TensorFlow 等框架提供了集成这些组件的工具。挑战包括对齐来自不同来源的数据在时间或含义上的一致性，管理计算复杂性，以及确保跨模态的平衡学习。例如，训练一个模型来平等地优先考虑音频和视觉线索，需要仔细调整损失函数。尽管存在这些障碍，多模态 AI 能够实现更丰富的应用，从可访问的界面（例如，描述图像的屏幕阅读器）到能够共同解释环境传感器和语音命令的先进机器人系统。
