یادگیری چندوجهی کیست؟ توضیح بده.
یادگیری چندوجهی (به انگلیسی: Multimodal Learning) یک زمینه تحقیقاتی چند رشته‌ای پر جنب و جوش است که هدف آن طراحی عوامل کامپیوتری (به انگلیسی: Computer Agents) با قابلیت‌های هوشمندانه مانند درک، استدلال و یادگیری از طریق یکپارچه‌سازی روش‌های ارتباطی متعدد، از جمله پیام‌های زبانی، صوتی، بصری، لمسی و فیزیولوژیکی است.یادگیری چندوجهی سعی بر مدل‌سازی ترکیبی از روش‌های مختلف داده دارد. این مسئله‌ها اغلب در برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی به وجود می‌آیند. نمونه‌ای از داده‌های چندوجهی، داده‌هایی است که متن (معمولاً به صورت بردارهای شمارش کلمات گسسته نشان داده می‌شوند) را با داده‌های تصویربرداری که شامل شدت و برچسب‌های حاشیه‌نویسی پیکسل هستند ترکیب می‌کند. از آنجایی که این روش‌ها ویژگی‌های آماری متفاوتی دارند، ترکیب آن‌ها در نگاه اول بی‌اهمیت است، به همین دلیل است که استراتژی‌ها و الگوریتم‌های مدل‌سازی تخصصی مورد نیاز است.انگیزه.تجربه ما از جهان چندوجهی است - ما اشیاء را می بینیم، صداها را می شنویم، بافت را احساس می کنیم، بوها را استشمام می کنیم و طعم ها را می چشیم. برای اینکه هوش مصنوعی در درک دنیای اطراف ما پیشرفت کند، باید بتواند چنین سیگنال های چندوجهی را با هم تفسیر کند. به عنوان مثال، تصاویر معمولاً با برچسب ها و توضیحات متن همراه هستند. متون حاوی تصاویری برای بیان واضح تر ایده اصلی مقاله هستند. روش های مختلف با ویژگی های آماری بسیار متفاوت مشخص می شوند.مدل تک‌وجهی و چندوجهی.همه مدل‌های سنتی هوش مصنوعی تک‌وجهی هستند، زیرا برای انجام یک کار واحد توسعه یافته و مورد نیاز هستند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره با یک ورودی ارائه می شود، مانند تصویری از یک شخص که آن را تجزیه و تحلیل می کند و با سایر تصاویر مقایسه می کند تا مطابقت پیدا کند.یک پزشک تا زمانی که تمام داده های موجود را تجزیه و تحلیل نکند، تشخیص کامل نمی دهد، مانند گزارش های پزشکی، علائم بیمار، سابقه بیمار، و غیره.داده‌های چندوجهی.مدل‌ها و الگوریتم‌های زیادی برای بازیابی و طبقه‌بندی نوع خاصی از داده‌ها پیاده‌سازی شده‌اند، به عنوان مثال، تصویر یا متن (جایی که انسان‌هایی که با ماشین‌ها تعامل دارند می‌توانند تصاویر را به شکلی از عکس و متن استخراج کنند که می‌تواند هر پیامی باشد و غیره). با این حال، داده‌ها معمولاً با روش‌های مختلفی ارائه می‌شوند (درجهی است که اجزای یک سیستم ممکن است جدا یا ترکیب شوند) که اطلاعات متفاوتی را حمل می‌کنند. برای مثال، نوشتن شرح تصویر برای انتقال اطلاعاتی که در خود تصویر ارائه نشده است، بسیار رایج است. به طور مشابه، گاهی اوقات استفاده از یک تصویر برای توصیف اطلاعاتی که ممکن است از متون واضح نباشد، ساده‌تر است. در نتیجه، اگر کلمات متفاوتی در تصاویر مشابه ظاهر شوند، احتمالاً این کلمات یک چیز را توصیف می کنند. برعکس، اگر از کلمه ای برای توصیف تصاویر به ظاهر متفاوت استفاده شود، آنگاه این تصاویر ممکن است همان شی را نشان دهند. بنابراین، در مواردی که با داده‌های چندوجهی سروکار دارند، استفاده از مدلی که قادر به نمایش مشترک اطلاعات باشد، مهم است که مدل بتواند ساختار همبستگی بین روش‌های مختلف را به تصویر بکشد. علاوه بر این، همچنین باید بتواند مدالیته‌های از دست رفته را با توجه به موارد مشاهده شده بازیابی کند (به عنوان مثال پیش بینی اشیا در تصویر بر اساس توضیحات متن).چالش‌ها.توانایی پردازش همزمان داده های چندوجهی برای پیشرفت در هوش مصنوعی حیاتی است. به عنوان مثال، ما را قادر می سازد به یک شی با چندین زبان مانند بصری، متن یا گفتار اشاره کنیم. با این حال، این مستلزم درک جامع از روش‌ها و روابط مختلف بین آنها است. ناهمگونی داده ها، چالش های منحصر به فردی را برای محققان محاسباتی به همراه دارد. برای رسیدن به این هدف، باید به چند چالش کلیدی بپردازیم: