《不可不知 AI 關鍵字》是由 AI服務商 EgentHub 建立的AI學習系列，協助企業員工在學習 AI 時遇到艱深的詞彙時，在面對大量繁雜的專業術語時，能快速查找、理解概念，像一本隨手可用的 AI 字典。
上一篇文我們詳細說明了LLM如何處理文字資訊，這樣的系統屬於「單模態」（unimodal），專注於處理單一種類的資訊，也就是文字。但如果AI不僅能理解我們的文字，還能看懂我們分享的照片、聽懂我們的語音指令，那會帶來怎麼樣的變化呢？
這正是「多模態」（Multimodal）AI所開啟的世界，近期的AI模型(如 Gemini 3 pro)正在打破單一資訊管道的限制，學會像人類一樣，同時運用多種感官來理解和互動。本篇文將深入簡出的說明多模態的意義、原理，與應用層面。
學習建議： 同上一篇文，如果無法完全理解多模態AI的運作原理，可以先簡單理解多模態AI (Multimodal AI)的概念，與他的應用範圍，等未來對AI較多接觸或是多閱讀幾次後，可能會更容易吸收！
什麼是多模態AI (Multimodal AI)
首先，我們需要理解什麼是模態（Modality）。在AI領域，模態指的是資訊的特定形式或管道，舉例來說，文字資訊、圖像資訊、聲音資訊、影片資訊或感測器的數據都分別是一種模態。
多模態AI（Multimodal AI）指的就是一個能夠同時處理、理解並整合來自多種不同模態資訊的人工智慧系統。用最直觀的方式理解就是人類的感知系統，我們會透過視覺（看）、聽覺（聽）、觸覺等多種感官來全面地認識周遭環境。
舉例來說，當我們看到一顆紅通通的蘋果、聽到它拍打時清脆的聲音、讀到關於蘋果的描述時、嚐到他酸甜的味道，大腦會將這些資訊整合起來，形成一個對「蘋果」立體而完整的認知。多模態AI正是模仿這個過程，結合不同的數據來源，從而對世界建立一個比單一模態更豐富、更完整的「畫面」。
多模態 AI 的優勢
現實世界本身就是多模態的，單一來源的資訊往往存在限制，主要的優勢體現在以下幾點：
- 更豐富、更全面的理解： 不同的模態提供了互補的資訊。例如，文字傳達語義，圖像提供視覺細節，而聲音則攜帶著語氣和情感。將這些資訊結合起來，AI能夠形成一個單一模態無法企及的整體視角，從而更準確地掌握複雜情境的細微之處。
- 更高的準確性與穩健性：整合多種數據來源有助於減少歧義，使AI模型更加穩健。當某一種模態的數據有雜訊、不完整或無法取得時，系統可以依賴其他模態的資訊來維持其性能，避免因單一資訊來源的缺陷而導致判斷失誤。
- 更自然、更直觀的人機互動：多模態系統讓人機互動變得更加流暢。想像一個虛擬助理，它不僅能聽懂你的語音指令，還能看到你用手指向的物品或辨識你的眼神。這種互動方式更貼近人類的自然溝通模式，大幅提升了使用體驗與效率。
多模態 AI 如何運作？
多模態AI看似神奇，其背後依賴的是一套精密的技術框架，可以將其運作原理簡化為三個步驟，幫助我們理解：
步驟一：資料融合 (Data Fusion)
資料融合是整合不同模態資訊的核心過程，根據融合發生的階段，主要有三種策略： （我們會結合下廚的過程來想像，幫助讀者理解）
- 早期融合 (Early Fusion): 使用早期串接 (Early Concatenation) 的方法，將不同模態的詞元序列直接拼接起來，送入單一的Transformer模型進行統一處理
舉例： 像是要燉一鍋湯，我們會直接把所有生鮮食材（如文字、圖像）全部放進一個鍋子裡混合
- 晚期融合 (Late Fusion): 這種方法會先用獨立的模型處理各個模態，像是用LLM處理完文字訊息、用圖像模型處理完圖片訊息後，再將處理後的資訊進行整合。
舉例： 像是要做牛排，我們會煎好牛排、處理好蔬菜、烤完馬鈴薯，最後再進行擺盤
- 中繼與混合融合 (Intermediate & Hybrid Fusion): 這種方法對應到更先進的架構，例如階層式注意力 (Hierarchical Attention)，先各自處理模態再進行融合；或是跨注意力機制 (Cross-Attention)，讓一種模態的資訊去「查詢」另一種模態，使它們能夠互相「審視」並關聯彼此的內容。
舉例： 像是要做鹹派，我們會醃肉、乾煸菇類、做好塔皮，等確認菇類產生香氣，加入醃好的肉一起炒料，最後再放入塔皮一起進入烤箱烤製
步驟二： Transformer 架構
上一篇文我們提到了Transformer架構與自注意力機制，其還有一個最大的優勢在於模態無關性（modality-agnostic），意味著它可以用一種統一的方式處理各種不同類型的數據，它能將所有資訊都轉換為標準化的「詞元」（token）。透過將文章切分成字詞，或將圖像切割成區塊、或將音訊切分成片段，再將其轉換為標準化的數字格式（即詞元），Transformer便能以處理文字的統一方式來處理它們。
第三步：注意力機制
如上一篇文所說，自注意力機制是Transformer架構的精髓，它賦予模型一種動態聚焦的能力，使其能夠在處理資訊時，自動判斷哪些部分最為重要。在多模態場景中，它不僅能關注單一模態內的關鍵資訊，還能在不同模態之間建立聯繫（跨模態互動），例如在回答關於「狗」的相關問題時，模型能參考文字資訊中對「狗」這個詞的描述，與圖像中「狗」的圖片對應起來，形成更完整的理解。
多模態AI的應用場景
多模態AI的應用早已超越了單純的聊天機器人，深入到各個領域，帶來了許多令人驚豔的創新。
- 視覺問答 (VQA) ：這是多模態AI最經典的應用之一。系統能夠針對一張圖片或一段影片的內容，回答使用者以自然語言提出的問題。例如，你可以上傳一張照片，然後問AI：「這張照片裡有幾隻貓？」
- 生成圖像與影片描述 ： AI能夠為圖像或影片自動生成準確的文字描述。這項技術不僅能用於自動產生圖片的元數據（metadata）以利搜尋，還能為視障人士提供內容輔助，讓他們也能「看見」網路上的視覺資訊。更進階的密集描述 (Dense Captioning) 技術，甚至能為單一圖像中的多個不同區域生成各自的描述，提供更豐富的細節。
- 用文字生成圖像 (Text-to-Image Generation) ：以Midjourney 與 DALL-E為代表的文生圖模型是多模態AI最具創造力的應用。使用者只需提供一段文字描述（例如：「一個在月球上騎著馬的太空人」），AI就能生成符合描述的、充滿想像力的圖像。
- 更多元的應用場景：多模態AI的潛力遠不止於此。在自動駕駛領域，AI需要整合來自攝影機、光達（LiDAR）、雷達、里程計等多種感測器的即時數據，以建立對周圍環境的完整三維理解。在先進醫療診斷中，AI可以結合分析醫學影像（如X光片）與病人的電子病歷，提供更全面的診斷建議。
人機協作的新篇章
多模態 AI 的出現，讓人工智慧從「理解文字」正式邁入「理解世界」的階段，當模型能同時看圖像、聽聲音、解析影片、閱讀文件，並整合多種感官訊號進行推理，它便不再只是被動回應的語言系統，而是具備跨媒介理解與主動判斷能力的智能體。這種能力的提升，使 AI 在複雜場景中表現更精準、更直觀，也更貼近人類的思考方式。無論是協助企業進行產品瑕疵檢測、分析影音素材或是統整繁複的技術文件，多模態 AI 都讓系統能在更豐富的資訊環境下產生高品質的決策。它不僅擴大了 AI 的應用範圍，也重新定義了人機協作的邊界，使 AI 能真正成為企業與使用者的夥伴，而不僅僅是一個工具。
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