多模态认知计算

人工智能科技术语

多模态认知计算（Multi-Modal Cognitive Computing）是专门研究机器怎样模拟人类“联觉”（Synaesthesia），以实现多模态输入的高效感知与综合理解。多模态认知计算模拟人类联觉，以信容理论为指导，分析不同感知通道的联系，对特定场景和环境进行时空以及语义维度上的高效感知和综合理解。

定义

多模态认知计算模拟人类“联觉”（Synaesthesia），探索图像、视频、文本、语音等多模态输入的高效感知与综合理解手段，是人工智能领域的重要研究内容，在认知科学的启发下，结合“信容”（Information Capacity）概念，提高机器的信息提取能力。

发展历程

多模态认知计算的研究开始于21世纪初。为构建模拟人类认知模式的智能系统，李学龙于2003年将“认知计算”（Cognitive Computing）的概念引入信息科学领域，并开设了“认知计算”课程。2008年，以“联觉”（Synaesthesia）为关键词正式发表研究工作“Visual Music and Musical Vision”。同年，经过各级审批，IEEE SMC的认知计算技术委员会终于正式获批成立，李学龙担任创始主席。该技术委员会从成立伊始，就明确了“认知计算”的目标。

随着人工智能第三次发展高潮的影响逐渐深化，多模态认知计算迎来了新的发展机遇，成为航空航天、智能制造、医疗健康等重大领域共同关注的研究课题。2008年，国家自然科学基金委员会设立的重大研究计划“视听觉信息的认知计算”，实施以来取得了丰硕成果。2017年，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，明确提出“建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型”，研究“以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法”。当前，多模态认知计算研究已从学术牵引转化为需求牵引，在图像、视频、文本、语音等海量多模态数据和强大算力的支撑下，国内外各大知名企业与研究机构纷纷加入此项研究中。随着多模态数据的海量爆发和算力的快速迭代，多模态认知计算已成为各行业共同关注的研究热点，在临地安防中发挥着重要作用。

西北工业大学李学龙教授于2020年获腾讯“科学探索奖”，获奖理由为“肯定他将联觉引入信息领域的视听觉分析，支持他在多模态认知计算方向深入探索”。

原理

人类具备多感官整合能力。当多种感官通道刺激同时发生，人类的注意力不会被分散。当同一事件引起多种感官的同步刺激时, 不同感官通道共享注意力, 人类可以感知更多信息。因此，多模态认知计算假设来自同一事件的不同模态数据共享注意力。假设事件空间为感知模态、空间、时间上的张量，为第个模态的信息量矩阵，事件注意力矩阵，且所有事件的注意力总和为1，则机器从事件空间中提取的最大信息量为。与信容（Information Capacity，单位数据量的信息提供能力）对应，机器的认知能力定义为从单位数据中获取最大信息量的能力。

因此，可从三方面提升机器认知能力，实现多模态认知计算：（1）优化，使机器获得更大信息量；（2）增大，利用对于给定任务信息量更大的数据；（3）减小，利用尽可能少的数据实现信息量的最大化。

应用

多模态认知计算在“临地安防”（Vicinagearth Security）中有广阔的应用前景。在临地安防的实际应用中，通常需要处理来自光学、声学等不同传感器的大量多模态数据。以智能巡检为例，需要对无人机采集的音频与不同波段的图像进行综合研判，发现场景中存在的隐患。

特点

区别于传统的人工智能研究，多模态认知计算的特点有三层：

（1）强调多模态信息的综合利用。多模态相比于单一模态能够提供更大的信息量；

（2）明确认知计算的重要性。通过设计认知启发的学习算法，探究多模态输入的联合分析方法；

（3）注重从数据中提取信息的能力。从单位数据量中提取更多信息，则代表机器具备更强的认知能力。

分类

多模态认知计算以“信容”（Information Capacity，信息量与数据量的比值，即单位数据量的信息提供能力）理论为依据，将机器的认知能力描述为从单位数据获取最大信息量的能力。以提升机器认知能力为核心，多模态认知计算划分为三个基本任务:

(1) 多模态关联

通过挖掘不同子模态事件在空间、事件、语义层面的内在一致性，将子模态事件映射到统一的信息空间、实现多模态的对齐、感知与检索识别。通过多模态关联,可以挖掘不同模态间的对应关系、以进一步提升认知能力。典型任务有视音理解（Audiovisual Learning）、跨膜态检索（Cross-Modal Retrieval）等。

(2) 跨模态生成

将信息以模态为载体进行传输，利用不同模态的差异性，对已知信息进行跨模态的合成与转换。在跨模态合成中，利用更加直观，易于理解的模态对信息进行丰富和补充，增大信息量。在跨模态转换中，寻找更加简洁的表达形式，在保留信息的同时，减小数据量，以此提升信息获取能力。典型任务有视频摘要（Video Summarization）、语音识别（Speech Recognition）等。

(3) 多模态协同

利用不同模态间的关联与互补，探究高效、合理的模态间联合机制，优化注意力系数。通过学习以图像、视频、文本、语音为代表的多模态数据的一致性表达，实现信息的融合与增强以提升在指定任务上的性能。典型任务有多模态融合（Multi-Modal Fusion）、联合学习（Joint Learning）等。

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