练习：识别常见技术中的模态

这个练习侧重于识别常见技术中的数据模态。理解这些不同类型的数据，多模态AI旨在将它们一起处理，是一项主要的步骤。这个练习将帮助你更善于观察日常技术所处理的各种数据，这是在思考AI系统如何处理它们之前的一项基本技能。

你的任务：成为模态侦探

你的目标是检视一些你可能正在使用或对其熟悉的常用技术。对于每一个，请思考：

1. 你向它提供哪些信息（输入）？
2. 它向你反馈哪些信息（输出）？
3. 根据这些输入和输出，涉及的主要数据模态是什么？

让我们一起过一遍几个例子。在阅读我们的分析之前，请尝试自己思考一下。

例子1：智能音箱（如亚马逊Echo或谷歌Home）

• 思考一下： 你如何与它互动？它会做出什么回应？

• 我们的分析：

  • 输入： 主要是你的语音指令（音频模态）。你也可能按下物理按钮，这是一种互动形式，但我们通常关注AI处理的丰富数据类型。
  • 输出： 音箱会用合成语音（音频模态）回应。它也可能在设备上显示光线模式（视觉模态），以表明它正在监听或处理。
  • 涉及的模态： 主要有音频（输入和输出）和视觉（简单输出）。

这是一个典型的系统示例，它核心处理的是音频信息，但常使用简单的视觉提示。

例子2：视频会议软件（如Zoom或微软Teams）

• 思考一下： 你和他人可以在视频通话中通过哪些方式分享信息？

• 我们的分析：

  • 输入： 你的摄像头提供的实时视频流（视频模态），麦克风捕捉到的你的声音（音频模态），你在聊天中输入的文本消息（文本模态），以及可能的屏幕共享（这本质上是图像序列，所以是视频或图像序列模态）。
  • 输出： 其他参与者的视频流（视频模态），他们的声音（音频模态），聊天中的文本消息（文本模态），和共享屏幕（视频/图像序列模态）。
  • 涉及的模态： 视频、音频和文本是这里突出的模态。

视频会议本身就是多模态的，结合了视觉、听觉和书面交流。

例子3：一个以视觉为主的社交媒体应用（如Instagram或Pinterest）

• 思考一下： 当你使用这个应用时，你上传什么？你看到并与之互动的是什么？

• 我们的分析：

  • 输入： 你可能上传照片（图像模态）或视频（视频模态，其中也包含音频模态成分）。你撰写描述、评论或消息（文本模态）。在某些功能中，你也可能录制或通过音频片段进行回应。
  • 输出： 你看到他人分享的图像和视频。你阅读描述、评论和用户资料中的文本。你听到视频中的音频。
  • 涉及的模态： 图像、视频、音频和文本。

这些平台包含丰富不同类型媒体，使它们成为多模态信息环境的典型案例。

例子4：食物配送应用

• 思考一下： 你如何找到一家餐厅？你如何下单？应用提供哪些信息？

• 我们的分析：

  • 输入： 你输入搜索查询或浏览类别（文本模态）。你点击食物或餐厅的图片（与视觉模态互动）。你可能提供你的位置（位置数据，这可视为另一种模态）。
  • 输出： 应用显示餐厅列表（文本模态），食物菜单（文本模态），菜肴照片（图像模态），以及显示餐厅位置或配送进度的地图（视觉/图形模态，通常包含位置数据）。
  • 涉及的模态： 文本、图像、位置数据和图形视觉（地图）。

即使是看似简单的应用，比如食物配送，也依赖多种数据类型才能有效运作。

现在轮到你啦

思考两到三种你经常使用的其他技术产品。它可以是：

• 你的智能手机操作系统。
• 现代汽车的信息娱乐系统。
• 游戏机。
• 在线学习平台。
• 新闻网站或应用。

对于每一个，记录下：

1. 技术产品：
2. 主要输入（及其模态）：
3. 主要输出（及其模态）：
4. 已识别模态列表：

反思你的发现

在你分析了几种技术产品后，思考这些问题：

• 对于看似简单的应用所涉及到的模态数量，你是否感到惊讶？
• 对于任何一种技术，不同的模态如何一起发挥作用以提供完整的体验？例如，在导航应用中，地图（视觉）、语音指令（音频）和地名（文本）如何结合？
• 这些技术中是否有任何一个只使用单一模态仍能有效运作？会失去什么？

这个练习不仅仅是列出数据类型。它是关于开始从多模态信息的视角看待事物。随着这门课程的学习，你将了解AI系统是如何被设计来理解和生成这些不同形式的数据的，通常以协调的方式进行，类似于人类感知和互动的方式。识别现有技术中的这些模态，是理解和欣赏多模态AI的复杂性和潜力的第一步。