2024年中烟创新：多模态AI应用技术分享

2024-01-29 王柯烟草考试

北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）是一家人工智能科技公司，因此公司对前沿技术一直在探索，多模态AI也是公司重点关注技术，公司多模态AI目前正处于研发阶段，公司将与行业内外的合作伙伴加强合作，共同推动多模态AI技术的发展和应用。

今天我们将分享多模态AI概念和应用场景。鉴于多模态的重要性，本文将重点介绍近年来多模态领域的主要研究方向和未来研究趋势及多模态AI应用场景。首先我们要了解什么是模态？我们可以理解为模态就是接收到了一个怎么样的信息，是具象化还是抽象化？是实物还是虚拟的？是文本还是图片？以上的例子都可以是一个模态。我们刷到一个视频接收到的信息就有视觉、声音、文本，那么视觉和声音、文本就是不同的模态，由此可见模态实际上就是人接收信息的一种特定的方式。知道了什么是模态，那多模态的概念就很好理解了，多模态就是每一种模态结合的信息，包括图像、文本、视频、音频等信息。我们拿深度学习的方向举例，例如NLP(自然语言处理)和CV(图像处理)，本质上也是多种模态的结合。比如CV是将一些图像数据转文本，NLP是文本和语音的转换。以上的例子都是每一种模态的结合。多模态所涉及到的方向有多模态学习（Multimodal Deep Learning）、多模态用户界面（Multimodal User Interface）、多模态搜索（Multimodal Search）、多模态感知（Multimodal Perception）、多模态交互（Multimodal Interaction）方向。我们先从多模态学习开始说起，在机器学习中，模型能够同时处理和理解多种类型的输入数据，这些数据可以来自不同的感官或媒体类型，如文本、图像、音频、视频等。多模态学习的目标是通过联合分析和建模多种感官输入，从而提高模型的性能，使其能够更全面地理解和处理复杂的信息。也就是说机器会根据你所给的模态信息进行学习来提升自己，目前多媒体内容分析已经很成熟的在使用多模态进行内容分析和理解。它的主要目标是通过整合不同模态的信息，提高系统在特定任务上的性能。这可以包括更准确的分类、更丰富的语义理解以及更好的泛化能力。多模态学习也有助于处理单一模态无法解决的问题，例如通过同时考虑图像和文本信息来改进图像检索任务。