隨著人工智能技術的不斷發展，機器學習作為其中的核心分支，已經取得了令人矚目的成果。然而，傳統的機器學習主要依賴于單一模態的數據，如文本、圖像或音頻等，忽略了不同模態數據之間的豐富信息和互補性。為了充分利用多模態數據中的信息，多模態機器學習應運而生，成為了人工智能領域的一個研究熱點。
什么是多模態
首先我們要了解什么是“模態”？模態是指一些表達或感知事物的方式，每一種信息的來源或者形式都可以成為一種模態。如人體有觸覺、聽覺、嗅覺；信息的媒介有語音、視頻、文字；多種多樣的傳感器，如雷達、紅外、加速計等。多模態，亦即從多個模態表達或感知事物。通常主要的研究模態為文本、語音和視覺。
相較于單模態，多模態有什么優勢呢？首先，在相同條件下收集的多模態數據使得后續的分析預測更加魯棒。其次，多模態數據相較于單模態數據提供了更加完備互補的信息。最后，多模態系統能夠處理部分模態數據缺失的狀況。單模態系統在模態數據缺失時會失去功能，例如在人物不說話的時候，單模態的語音情感識別模型無法分析人的情感；在面部被遮擋的時候，單模態的表情情感識別模型無法分析人的情感，而融合語音和面部表情的多模態分類器可以解決以上兩種狀況。
多模態涉及多模態學習、多模態交互、多模態搜索等多個方面，本文中主要探討多模態學習。
多模態學習是指利用來自不同模態的數據進行機器學習，這些數據可以包括文本、圖像、音頻、視頻等。多模態學習的目標是結合不同模態的數據，挖掘出它們之間的內在聯系和互補信息，以提高機器學習模型的性能和泛化能力。
多模態學習原理
多模態學習主要分為模型無關和模型相關。模型無關的劃分不依賴于特定的機器學習算法，主要關注模態的融合階段；模型相關的劃分則關注特定類型的機器學習算法。
模型無關多模態學習是最早的研究內容，優點在于可以使用任意單模態分類器或者回歸器實現。模型無關的多模態學習分為早期融合、后期融合以及混合融合三類。早期融合通過利用模態之間的相關性和交互性從特征層出發進行表示學習，常見方法有串接和主成分分析。早期融合在訓練階段只需要一個模型，相較于后期融合和混合融合更簡單。然而當模態存在缺失或者模態不配對時，早期融合無法很好利用該模態信息。后期融合在模型決策階段進行融合，為每一個模態訓練一個模型，可以輕松處理模態缺失的問題。然而后期融合忽略了模態之間低層語義的相關關系?；旌先诤辖Y合早期融合和后期融合，可以解決模態缺失和利用模態低層語義的相關關系，在多媒體事件檢測等領域取得的成功應用。
由于模型無關的多模態學習很容易使用單模態方法實現，沒有針對多模態數據進行方法研究，因此并不能很好的捕捉多模態的聯合表示方式。模型相關的多模態學習從模型角度入手對多模態數據進行研究，主要有三類方法：基于核方法的、基于概率圖模型的和基于神經網絡的方法。這三類方法的原理不在此細究。
多模態學習優點
Jeff Dean在2019年年底NeurIPS大會上提到機器學習趨勢：多任務和多模態將成為突破口。多模態是未來機器學習的趨勢，因為它具有以下優點：
信息豐富性：不同模態的數據提供了豐富的信息，如文本描述了事物的概念和屬性，圖像展示了事物的外觀和結構，音頻則反映了事物的聲音和節奏。結合這些信息，可以更全面地了解事物的本質和特征。
互補性：不同模態的數據在某些情況下可能存在噪聲或缺失，而多模態學習可以利用其他模態的數據進行補充和糾正，從而提高模型的魯棒性和準確性。
泛化能力：多模態學習可以幫助模型學習到不同模態數據之間的共同規律和模式，從而增強模型的泛化能力，使其能夠處理更多樣化和復雜的數據。
多模態的挑戰與方法
雖然多模態學習具有巨大的潛力，但在表征和特征融合等方面仍存在一些問題，我將其分為了五大挑戰：
特征表達：通過多模態特征的互補性，有針對性選擇和設計相應的模型和算法來表達多模態數據。但多模態數據的異構型使得構造這種語義統一的表達具有較大的挑戰性。例如，純文本大多形式是助記符，但音頻和視覺數據表達形式卻是信號。
映射：它實現將數據從一種模態關聯到另一種模態。不僅數據異構，在大多情況下不同模態之間的關聯是通過人的主觀從語義角度認定的關聯。因此這種人為認定的關聯，常被按照人為理解的方式關聯在一起，而這種關聯方式未必是最優的。
同步：將來自兩個不同模態數據中的相應部分的同步，難以對齊。例如，希望將視頻與需要同步的字幕文本對齊。為了解決這個對齊問題，需要考察不同模態之間的相似性，而選擇合適的相似性度量標準也是一個挑戰。
融合：將多個模態的信息融合起來完成預測。因不同模態的數據可能具有不同的信息量和噪聲，帶有不同信息量的數據之間的融合可能導致預測能力下降。
協同學習：這個挑戰主要在于模式、表達和預測模型之間傳遞知識。協同學習有助于在一個不同的的模態上計算另一個模型。
為了解決這些挑戰，我們需要不斷優化數據獲取與處理流程、涉及高效的融合策略、充分利用深度學習技術，以解決多模態學習在表征、對齊、融合等方面的難題。
多模態的應用前景
多模態能夠應用在具有同源不同視角數據的應用場合：視聽語音識別、圖像標注、行為檢測、跨模態檢索、跨模態哈希、視頻跟蹤等。
視聽語音識別：最早的多模態學習應用是視聽語音識別，現在最新的應用是視頻標注，它可以根據視頻，生成視頻對應的文本描述。
跨模態檢索：隨著文本、圖像、視頻、音頻和三維模型等多媒體數據的快速增長，跨媒體檢索越來越具有吸引力，用戶可以通過這些數據獲得不同的結果。通過輸入眾多媒體類型的任一種類型輸入作為查詢條件，檢索得到同一類型或者不同類型語義匹配的異構的媒體數據。
多模態機器學習作為人工智能領域的一個重要分支，具有廣闊的應用前景和巨大的發展潛力。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，多模態學習將在未來發揮更加重要的作用，推動人工智能技術的不斷創新和發展。
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在多模態交互技術的推動下，人機協同的方式將越來越多樣化、智能化。未來，中煙創新將多模態交互技術和人機協同應用到各個領域，提升人類的交互品質和辦公效率。
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