การเรียนรู้หลายรูปแบบเป็นวิธีหนึ่งของการคำนวณและการเรียนรู้ที่ใช้โหมดอินพุตและเอาท์พุตหลายรูปแบบเพื่อรับความรู้ เป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้อินพุตที่หลากหลายเพื่อสร้างเอาต์พุตที่หลากหลาย ทำให้ผู้ใช้สามารถสำรวจแนวคิดใหม่ ๆ และพัฒนาข้อมูลในรูปแบบที่แตกต่างกัน ด้วยการใช้การแทนสัญลักษณ์ย่อย การใช้เหตุผลเชิงอะนาล็อก โครงข่ายประสาทเทียม ลอจิกที่ไม่ใช่แบบโมโนโทนิก และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ผู้ใช้สามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่อาจไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
หลักการของการเรียนรู้แบบต่อเนื่องหลายรูปแบบคือความรู้มาจากแหล่งต่างๆ ที่หลากหลาย และวิธีที่ดีที่สุดในการได้รับความรู้ก็คือการใช้หลายวิธี การเรียนรู้หลายรูปแบบสามารถใช้เสียง วิดีโอ ข้อความ และรูปแบบอื่นๆ ของอินพุตและเอาต์พุต เทคนิคเดียวกันนี้สามารถนำไปใช้กับปัญหาที่แตกต่างกันได้ ดังนั้นจึงเป็นส่วนสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป
แม้ว่าการเรียนรู้หลายรูปแบบในตอนแรกอาจดูเหมือนเป็นหัวข้อที่ซับซ้อน แต่จริงๆ แล้วค่อนข้างง่ายสำหรับผู้ใช้ เนื่องจากอินพุตและเอาต์พุตจำนวนมากสามารถเห็นได้ในชีวิตประจำวัน เช่น คอมพิวเตอร์ โทรศัพท์ และไซต์อินเทอร์เน็ต ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เฉพาะทางหรือความเข้าใจในหลักการพื้นฐานของ AI
การเรียนรู้หลายรูปแบบเป็นขอบเขตหนึ่งของ AI ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และมีความก้าวหน้าในด้านต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ วิชันซิสเต็ม และระบบหลายตัวแทน เทคโนโลยีนี้ถูกกำหนดให้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบอัตโนมัติ เนื่องจากความสามารถในการจัดการข้อมูลประเภทที่ซับซ้อนมากขึ้นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับพวกเขา
การเรียนรู้หลายรูปแบบสามารถนำไปใช้ในบริบทต่างๆ มากมาย ตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ การจดจำตัวอักษร ไปจนถึงวิทยาการหุ่นยนต์ และอื่นๆ อีกมากมาย มีศักยภาพในการปรับปรุงความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือของระบบ AI ที่มีอยู่ ตลอดจนเพิ่มการโต้ตอบและความรู้สึกของการปรากฏตัวในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง นอกจากนี้ยังสามารถช่วยลดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในการตัดสินใจโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย
