原创 Jina AI 2024-05-14 18:18 北京
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相比于单模态人工智能，能够同时处理多种类型信息的多模态AI技术，带来了更大的机遇，同时也要面临更复杂的挑战。MIT 科技评论在发布的最新洞察报告《多模态：人工智能的新前沿》中，详细阐述了多模态人工智能的发展状况和未来潜力，及其复杂性与挑战性。
多模态是一个新兴术语，但它所描述的实际上是一种源远流长的理解方式：自人类出现以来，我们就是通过这种方式来了解世界的。人们通过视觉、听觉和触觉等多种感官，从各种来源接收信息。人类的大脑能够将这些不同的数据模式融合，构建出一个细致且完整的现实图景。
正如 Jina AI 创始人兼 CEO 肖涵博士所说：“人与人之间的交流是多模态的。”我们通过文字、声音、情感、表情，甚至照片等多种方式交流信息。鉴于此，他认为，“可以非常有把握地预见，未来人与机器之间的交流也将是多模态的。” 从不同的角度去理解世界，是多模态AI技术的愿景。同时，爱丁堡大学综合人工智能实验室的主任 Mirella Lapata 教授指出，尽管多模态 AI 在理论上极具吸引力，但实际操作起来比单模态 AI 要复杂得多。
在实际应用中，生成式 AI (Generative AI) 工具针对不同类型的数据，会采用不同策略来构建大型数据模型——这些复杂的神经网络负责整合大量信息。例如，处理文本数据的工具会将文本分解为单个 Token（通常是单词）。每个 Token 都会被赋予一个“嵌入”或者“向量”，这是一个数字矩阵，用于描述该 Token 的使用环境和与其他 Token 的相对位置。这样，向量整体上构成了该 Token 意义的数学模型。而在图像模型中，像素点可能被用作嵌入的 Token，音频模型则可能选择声音频率作为嵌入的基本单位。
多模态 AI 模型通常依赖于多个单模态模型。如 Latent Space 创始人 Henry Ajder 所述，这涉及将各个模型“几乎是串联起来”。这一过程需要各种技术来对齐每个单模态模型的元素，这个过程称为融合（fusion）。比如，词语“树”，一幅橡树的图像以及树叶飘落的声音，可以通过这种方式进行融合，从而让模型构建出一个多维度的现实描述。
Jina AI 作为多模态AI领域的推动者，在报告中被多次提及，为该报告贡献了我们所积累的经验、洞察、实践和成果。自2020年成立以来，Jina AI 专注于多模态AI技术的研究与开发，帮助开发者和企业建立能够处理和理解多种数据类型（如文本、音频、视频和3D模型）的应用。我们研发的向量模型、重排器、提示词工具等，作为用户的搜索底座（Search Foundation) 可以协同工作，彻底改变人们利用数据的方式。
读者收益
根据全球市场研究机构 KBV Research 的数据，预计到 2030 年，全球多模态 AI 市场规模将达到 84 亿美元，期间复合年增长率为 32%。这份 MIT Technology Review Insights 发布的报告深入探讨了多模态 AI 的技术原理、应用案例及其未来发展潜力。
完整报告包含以下信息：
技术概览：详尽解析多模态 AI 的结构和功能，突出其与传统单模态 AI 系统的技术差异。
应用场景：展示多模态 AI 在多个行业中的具体应用，他们如何通过高度上下文感知的解决方案，推动技术创新。
挑战与策略：探讨数据融合和模型优化的障碍，并聚焦行业内的创新方法。
发展前景：提供对多模态 AI 未来增长领域的洞见，包括技术进步及其对社会和行业的广泛影响。
战略指南：为企业和开发者提供关于投资或开发多模态 AI 技术的实用建议。
要获取全面的技术分析和市场洞察，请添加小助手 (jinaai01) 或通过“阅读原文” 获取完整报告《多模态：人工智能的新前沿》。
报告链接：https://www.technologyreview.com/2024/05/08/1092009/multimodal-ais-new-frontier/
