現在の技術水準では、画像およびテキスト情報間で完全な理解を達成することは困難です。これは両者間に存在する複雑な関係や文脈依存性を十分に捉えることが挑戦的だからです。
ただし、進歩したAIモデル（例: CLIP）やTransformerベースのアーキテクチャ（例: TransAgg）など最新技術の導入により、従来よりも高度なマルチモーダル表現学習および推論能力向上が期待されます。これらの手法は多様なタスク領域でも利用されつつあり、「ゼロショット」学習方法等も採用されています。
将来的にさらなる技術革新や大規模データセット利用等によって、画像・テキスト情報間でより深い相互理解・関連付け能力向上へ近づく可能性はあります。しかし、「完全」まで至るかどうかは未知数であり今後も改善・発展すべき点だろうします。