多模态 跨模态｜人机交互新突破！
我们对外界的感知与感受是多层次多维度的，在凝视窗外的同时也听见了雨声，在嗅到青草的气息中触摸到了木质表面...从某种意义上讲,人工智能就是通过仿生学设计赋予机器人体感知系统与智能算法,以使AI能够理解人类所处的世界环境,它必须能够同时解析与推演这些多层次的信息源
我们对外界的感知与感受是多层次多维度的，在凝视窗外的同时也听见了雨声，在嗅到青草的气息中触摸到了木质表面...从某种意义上讲,人工智能就是通过仿生学设计赋予机器人体感知系统与智能算法,以使AI能够理解人类所处的世界环境,它必须能够同时解析与推演这些多层次的信息源
多模态与跨模体领域其发展势头强劲。该领域能够整合并关联不同类型的模式数据。其巨大的发展潜力及其日益凸显的意义不容忽视。
介绍
多模态技术：使人工智能系统具备识别或感知同一现象中不同模式的能力，并提取相互补充的数据特征以提高预测结果的准确性。例如，在电影领域中，可以通过图像捕捉视觉信息；通过音频捕捉听觉信息；通过字幕文本捕捉语言信息来实现对不同模态的理解与整合分析。
跨模态应用：即实现源模态到目标模态的对应关系，在具体操作中可以通过以下方式理解：例如输入一段话，则系统会生成一张与文字高度匹配的图。
为什么我们需要多模态、跨模态
多种跨模态应用能够创造全新的用户体验模式，在线用户可自由选择并结合运用文本、语音以及视觉等多种形式进行输入与输出操作；伴随着搜索媒介的多样化发展，搜索领域正经历深刻变革。
可以说，在交互模式上将发生根本性转变，在未来可预期的时间内，在信息检索方面将进入一个全新的阶段。届时我们即将进入一个全新的信息检索时代，在这一新时代里, 人们可以通过统一界面访问涵盖文本、图像、语音、视频等多种类型的数据资源, 能够实现覆盖所有类型的数据资源的信息检索功能.
每个时代都有其适应当前发展的模式，
正如计算机程序设计从面向过程转向面向对象的过程中不断演进。
Elasticsearch代表着文本搜索领域的最佳实践方案，
而Jina则引领着多模态与跨模态时代的信息检索与应用方案。
新的设计理念带来了更加直观高效的系统架构布局，
同时提升了系统的业务逻辑清晰度以及增强型维护灵活性。
特别为那些希望从零开始构建基于AI的支持多媒体信息检索系统的开发者与企业，
这种解决方案能够显著缩短开发周期并提高效率水平。
目前的挑战
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缺少匹配数据：如何提取相互对应的单模态特征表示，用于多模态融合
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缺少设计模式：如何一致地表示、计算、存储和传输不同模式的数据
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缺少开发框架：如何找到一个可以表示多种模态的标准数据结构
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复杂的开发流程：如何在应用中结合多种不同的模态
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难以测试的应用：如何确保各种模态都能正常工作，以及用户的使用体验
Jina 是搭建多模态、跨模态应用的首选解决方案
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1. 从 DocArray 开始设计原型
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2. Jina 将它变成服务
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3. 你可以参考 Jina Hub 里的组件，加速开发进度
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4. 接着，你可以使用 JCloud 部署项目
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5. 如果对准确率、召回率不满意，可以使用 Finetuner 对模型调优
当你处理的数据涉及文本与图像时，可将其用作向量服务的一种方案
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