多模式学习：人工智能的未来
随着AI设备的不断发展，它们将开始协同工作。这是如何做。
人工智能（AI）不仅可以帮助企业更有效地运营，而且还可以产生企业用来改进的关键见解。人工智能已经在企业中迅速发展，成为成功企业的重要组成部分。ABI Research发现，这一成功推动了AI的持续增长，预计未来五年AI设备将增加18亿。
ABI Research的博客文章“ 多模式学习与人工智能的未来”概述了人工智能在商业中的影响和未来。当前，AI设备彼此独立工作，大量数据流经每个设备。随着人工智能的不断发展，这些设备将能够彼此强大地协同工作，从而揭示了人工智能的全部潜力。
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将来自各种AI设备的独立数据整合到单个模型中的动作称为多模式学习。博客文章称，多峰系统能够使用基于学习的方法来处理多个数据集，以生成更智能的见解。多模式系统可以自动完成工作，而不必分别分析来自不同设备的数据并得出结论。
该博客文章指出了多模式学习的以下两个主要好处：
观察同一数据的多个传感器可以做出更可靠的预测，因为仅当同时存在两种模式时，才可能检测其中的变化。
多个传感器的融合可以促进捕获互补信息或趋势，而这些信息或趋势可能无法通过单独的方式捕获。
为了突破AI孤岛，组织愿意接受多模式学习。博客文章说，由于硬件传感器和感知软件市场竞争非常激烈，因此开发多模式系统的成本并没有压倒一切。
一些最著名的多模式平台包括IBM Watson和Microsoft Azure，但是大多数组织只专注于单模式系统的扩展。博客文章说，供需之间存在差距，为平台公司提供了进入该领域的巨大机会。多模式学习还为芯片供应商提供了机会，他们的技能将在边缘受益。
多模式用例
该帖子称，多模式应用的用例涵盖了各个行业。在汽车工业中，高级驾驶员辅助系统（ADA），车载人机界面（HMI）助手和驾驶员监视系统（DMS）都已引入多模式系统。
该帖子称，机器人供应商正在将多模式系统集成到机器人HMI和运动自动化中。消费类设备公司正在安全性和支付认证，推荐和个性化引擎以及个人助理中看到多模式系统应用程序。
医疗公司和医院处于采用多模式学习技术的早期阶段，但是医学成像技术仍存在有希望的应用。媒体和娱乐业也开始采用多模式学习，包括内容结构，内容推荐系统，个人广告和自动合规营销。
除非更多公司公开采用这种操作方式，否则大多数人仍将不熟悉多模式学习系统。然而，人工智能的未来正在朝着多模式的方向发展。
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