行业领域

新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

在深度学习中实现对多模态信息交互和决策机制的形式化推理，不仅在理论上具有重要的学术意义，也在实际应用中具有巨大的潜力。如果能够有效解决这一问题，首先将显著提升人工智能系统的可解释性，使得我们能够更好地理解和信任这些系统的决策过程。这对于自动驾驶、医疗诊断等对安全性和可靠性要求极高的领域尤为重要。

需解决的主要技术难题

1.多模态信息表示与融合。深度学习系统需要处理来自不同模态(如视觉、语音、文本等)的信息,如何有效地表示和融合这些异构数据是一大挑战。

2.多模态推理与决策。在获得多模态信息表示后,如何基于这些信息进行联合推理和决策是另一个关键问题,需要设计有效的推理决策机制。

3.可解释性与可信性。深度学习模型普遍存在"黑箱"特性,推理和决策过程缺乏透明性和可解释性,难以取信于人。

4.小样本学习与泛化。深度学习通常需要大量标注数据进行训练,在实际应用中获取大规模多模态标注数据代价高昂,且模型泛化能力有待提高。

        5.高效计算与优化。多模态深度学习模型通常计算复杂度高,推理速度慢,难以满足实时性要求,且能耗较高。

        6.应用场景融合。将形式化推理引入多模态深度学习在不同应用场景下(如自动驾驶、医疗诊断等)面临不同的挑战,需要针对具体任务进行适配和优化。

期望实现的主要技术目标

1.多模态信息表示与融合。实现高效、统一的多模态信息表示,提升跨模态信息交互和融合能力。据ACM SIGMM的研究,当前最优的多模态表示学习方法如CLIP在跨模态检索任务上的mAP为75%;谷歌的多模态融合模型在多模态分类任务上的准确率为92%。因此，多模态表示学习方法在跨模态检索任务上的mean AveragePrecision (mAP)达到80%以上;多模态融合策略在多模态分类任务上的准确率达到95%以上。

2.多模态推理与决策。构建可形式化推理的多模态深度学习框架,显著提升推理决策的准确性和效率。根据AAAI的报告,当前最优的视觉问答模型的准确率为75%;根据CVPR的报告,当前最优的视频事件预测模型的准确率为80%。因此，形式化推理的多模态深度学习模型在视觉问答任务上的准确率达到80%以上,在视频事件预测任务上的准确率达到85%以上。

3.可解释性与可信性。建立面向可解释性的多模态深度学习范式,生成高可信、易理解的推理和决策结果。据IJCAI的调查,当前深度学习模型的平均可解释性评分为6.5;据CHI的用户研究,用户对当前AI系统决策可信度的平均评分为3.8。因此，模型的可解释性评分(如XAI指标)达到8.0以上;用户对模型决策可信度的主观评分达到4.5以上(满分5分)。

       4.小样本学习与泛化。开发少样本、零样本学习范式,提高模型泛化能力,降低对大规模标注数据的依赖。据NeurIPS的报告,当前最优的Few-shotlearning方法在多模态分类任务上的准确率为85%;据ICLR的报告,当前最优的Zero-shot learning方法在跨模态检索任务上的mAP为65%。因此，Few-shotlearning场景下,模型在多模态分类任务上的准确率达到90%以上;Zero-shot learning场景下,模型在跨模态检索任务上的mAP达到70%以上。

5.高效计算与优化。实现多模态深度学习模型的高效计算和优化,显著提升推理速度和能效。据ACM TECS的研究,当前模型优化技术可实现5倍左右的速度提升和3倍左右的能耗降低;据NIPS的报告,当前模型压缩技术可实现70%左右的体积减小,精度下降3%左右。因此，模型推理速度提升10倍以上,能耗降低5倍以上;模型压缩后体积减小80%以上,精度下降不超过2%。

        6.应用场景融合。实现形式化推理的多模态学习范式在不同应用场景下的有效适配和优化,提升其实用性和鲁棒性。据CVPR的报告,当前最优的自动驾驶感知模型的碰撞预测准确率为90%;据MICCAI的报告,当前最优的医疗影像诊断模型的疾病预测准确率为85%。因此，自动驾驶场景下,模型的碰撞预测准确率达到95%以上;医疗诊断场景下,模型的疾病预测准确率达到90%以上。

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