L’apprendimento multimodale è un metodo di calcolo e apprendimento che utilizza molteplici modalità di input e output per acquisire conoscenza. È una forma di intelligenza artificiale che utilizza una varietà di input per produrre una varietà di output, consentendo all'utente di esplorare nuove idee e sviluppare informazioni in modi diversi. Con l'uso della rappresentazione subsimbolica, del ragionamento analogico, delle reti neurali, della logica non monotona e dell'apprendimento per rinforzo, l'utente può acquisire nuove intuizioni che prima non erano possibili.
La premessa dell’apprendimento multimodale è che la conoscenza proviene da una varietà di fonti e il modo migliore per acquisire conoscenza è utilizzare approcci multipli. L'apprendimento multimodale può utilizzare audio, video, testo e altre forme di input e output. Le stesse tecniche possono essere applicate a problemi diversi, quindi è una parte importante dell'intelligenza artificiale generale.
Anche se inizialmente l’apprendimento multimodale può sembrare un argomento complesso, in realtà è abbastanza semplice per l’utente. Poiché molti input e output possono essere visti nella vita di tutti i giorni, come computer, telefoni e siti Internet, non è necessario che l’utente abbia una conoscenza o una comprensione specializzata dei principi alla base dell’intelligenza artificiale.
L’apprendimento multimodale è un’area dell’intelligenza artificiale che ha registrato rapidi progressi negli ultimi anni e si stanno facendo progressi in settori quali l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e i sistemi multi-agente. Questa tecnologia è destinata a svolgere un ruolo importante nello sviluppo di sistemi autonomi, poiché per loro è importante la capacità di gestire tipi di dati più complessi.
L’apprendimento multimodale può essere utilizzato in molti contesti diversi, dalla diagnosi medica al riconoscimento dei caratteri, alla robotica e altro ancora. Ha il potenziale per migliorare l’accuratezza, l’efficienza e l’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale esistenti, nonché per aumentare l’interattività e il senso di presenza negli ambienti virtuali. Inoltre, potrebbe aiutare a ridurre gli errori che possono verificarsi nel processo decisionale assistito dal computer.
