在许多现实世界的问题中，多模态人工智能通常优于单模态人工智能。
多模态人工智能是一种新的人工智能范式，将图像、文本、语音和数字数据等各种数据类型与多种智能处理算法相结合，以实现更高的性能。在许多现实世界的问题中，多模态 AI 通常优于单模态AI 。多模态人工智能涉及多种数据模态，从而更好地理解和分析信息。Multimodal AI 框架提供了复杂的数据融合算法和机器学习技术。
多模态系统可以访问感官和语言的智能模式，以人类的方式处理信息。传统上，人工智能系统是单峰的，因为它们旨在执行特定任务，例如图像处理和语音识别。系统被输入一个单一的训练数据样本;他们能够从中识别出相应的图像或文字。人工智能的进步依赖于它像人类一样同时处理多模态信号的能力。
多模态人工智能学习系统：
多模态学习将不连贯的数据组合成一个模型。由于使用多个传感器来观察相同的数据，与处理更多数据集的单模态系统相比，多模态学习提供了更多的动态预测，从而转化为更智能的洞察力。同时处理多模式数据的能力对于人工智能的进步至关重要。为了应对多模态学习的挑战，人工智能研究人员最近在多模态学习方面取得了令人兴奋的突破，这些突破是：
DALL.E：
它是由 OpenAI 开发的 AI 程序，可以根据文本描述创建数字图像。
FLAVA：
它是由 Meta 对图像和 35 种不同语言进行训练的多模态模型。
NUWA：
该模型在图像、视频和文本上进行训练，并给出文本提示或草图，它可以预测下一视频帧并填充不完整的图像。
MURAL：
这是一个用于视觉协作的数字化工作空间，可帮助团队中的每个人一起想象以解锁新想法并解决难题。
ALIGN：
它是由谷歌在大量图像-文本对的嘈杂数据集上训练的AI模型。
CLIP：
它是由 OpenAI 开发的多模态 AI 系统，可成功执行广泛的视觉识别任务。
Florence：
由微软研究院发布，能够对空间、时间和模态进行建模。