ABI Research的牡蠣灣，紐約- (美國商業(yè)資訊) -與人工智能(AI)設備的總裝機基地將2.7十億在2019年的2024增長到4.5十億，預計全球高科技市場咨詢公司。每天有數(shù)十億PB的數(shù)據(jù)流過這些AI設備。技術公司和實施者現(xiàn)在面臨的挑戰(zhàn)是使所有這些設備都學習，思考和一起工作。根據(jù)ABI Research的最新白皮書《人工智能與商業(yè)智能的結(jié)合》，多模式學習是實現(xiàn)這一目標的關鍵，并且它正迅速成為人工智能中最令人興奮且具有潛在變革性的領域之一。

“多模式學習將來自各種傳感器和數(shù)據(jù)輸入的不連續(xù)，異構數(shù)據(jù)整合到一個模型中，” ABI Research首席研究官Stuart Carlaw解釋說。“基于學習的方法結(jié)合了來自不同模態(tài)的信號，可以產(chǎn)生更可靠的推論，甚至產(chǎn)生新的見解，而這在單模態(tài)系統(tǒng)中是不可能的。”

多模式已經(jīng)可以很好地擴展，因為像基于規(guī)則的軟件的巨大飛躍之類的基礎支持技術(如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN))已經(jīng)在單模式應用中做到了這一點，例如攝像機監(jiān)控中的圖像識別或語音識別以及自然語言處理(NLP)，例如亞馬遜的Alexa。同時，組織認識到需要多模式學習來管理和自動化跨越其整個運營的流程?？紤]到這些因素，ABI Research估計，配備多模式學習應用程序的設備總數(shù)將從2017年的390萬臺增加到2023年的5.14億臺。

Carlaw指出：“推動多模式應用進入設備的勢頭強勁，五個主要的終端市場垂直市場最積極地采用多模式學習：汽車，機器人，消費者，醫(yī)療保健以及媒體和娛樂。”

在汽車領域，多模式學習被引入到高級駕駛員系統(tǒng)(ADAS)，車載人機界面(HMI)助手和駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)(DMS)中，以進行實時推理和預測。

機器人供應商正在將多模式學習系統(tǒng)集成到機器人HMI和運動自動化中，以擴大消費者的吸引力，并在工業(yè)空間中的工人和機器人之間提供更大的協(xié)作。

消費設備公司，尤其是智能手機和智能家居市場中的公司，正在激烈競爭以證明其產(chǎn)品優(yōu)于競爭對手。新功能和完善的系統(tǒng)對于產(chǎn)生營銷優(yōu)勢至關重要，這使消費電子公司成為在其產(chǎn)品中采用多模式學習支持系統(tǒng)的理想人選。不斷增長的用例包括安全性和付款身份驗證，推薦和個性化引擎以及個人助理。

醫(yī)療公司和醫(yī)院在探索多模式學習技術方面還處于相對較早的階段，但是在醫(yī)學成像中已經(jīng)有一些有希望的新興應用。即使最初采用速度較慢，醫(yī)療服務也難以抗拒多模式學習對患者和醫(yī)生的價值。

媒體和娛樂公司已經(jīng)在使用多模式學習來幫助將其內(nèi)容組織為帶標簽的元數(shù)據(jù)，因此它們可以改善內(nèi)容推薦系統(tǒng)，個性化廣告和自動合規(guī)性標記。到目前為止，元數(shù)據(jù)標記系統(tǒng)的部署受到限制，因為該技術直到最近才可供業(yè)界使用。

“如今，多模式學習的最廣泛應用是智能手機中的行為和語言建模。分類，決策和HMI系統(tǒng)將在推動采用多模式學習方面發(fā)揮重要作用，為完善和標準化某些技術方法提供催化劑。” Carlaw總結(jié)道。

這些發(fā)現(xiàn)來自ABI Research的《人工智能與商業(yè)智能》白皮書。本白皮書是公司AI和機器學習研究服務的一部分，其中包括研究，數(shù)據(jù)和ABI Insights。