多模态学习是一种利用多种输入和输出模式来获取知识的计算和学习方法。它是人工智能的一种形式，利用各种输入产生各种输出，使用户能够探索新想法并以不同方式开发信息。通过使用子符号表示、类比推理、神经网络、非单调逻辑和强化学习，用户可以获得以前不可能的新见解。
多模态学习的前提是知识来自多种来源，而获取知识的最佳方式是利用多种方法。多模式学习可以利用音频、视频、文本和其他形式的输入和输出。相同的技术可以应用于不同的问题，因此是通用人工智能的重要组成部分。
尽管多模态学习最初看起来可能是一个复杂的主题，但对于用户来说实际上非常简单。由于许多输入和输出在日常生活中随处可见，例如计算机、电话和互联网站点，因此用户无需具备专门知识或了解人工智能的基本原理。
多模态学习是近年来快速发展的人工智能领域，自然语言处理、机器视觉和多智能体系统等领域正在取得进展。这项技术将在自主系统的开发中发挥重要作用，因为处理更复杂类型的数据的能力对它们来说非常重要。
多模态学习可用于许多不同的环境，从医学诊断到字符识别到机器人技术等等。它有潜力提高现有人工智能系统的准确性、效率和可靠性，并增加虚拟环境中的交互性和存在感。此外，它还可以帮助减少计算机辅助决策中可能出现的错误。
