人工智能的迅猛发展正在悄然改变我们的世界。如今，AI的应用已经不再局限于处理文字，它正朝着更加深远的目标迈进：通过理解图像、声音，甚至是感官数据，来更全面地把握世界的本质。曾经一度风靡一时的ChatGPT，如今似乎已经显得有些过时。
这种大型语言模型的出现，源于通过统计学手段，预测并生成语言的过程。研究者们不断通过将海量文本输入到程序中，以此提升其语句生成的准确性和智能水平。过去几年里，依赖文本数据的AI开发方式一直是主流，尽管这种方法取得了显著进展，但它也有着固有的局限性。
现在，传统的语言模型，像初代ChatGPT，正逐渐被更新的技术所取代。新一代AI不再单纯依赖文本，而是能够处理图像、音频，甚至其他感官信息。这些多模态模型，正尝试模拟人类通过感官来认识世界的方式，为机器提供一种更全面、更“人性化”的学习路径。诸如GPT-4和Bard等现代AI，不仅在语言生成方面表现出色，还扩展了图像处理、分析等功能。随着AI技术的不断演进，许多研究者认为，这种融合文本与视觉的模型将成为推动AI发展的新动力。
多模态AI的优势在于它能解决单纯语言模型的一些根本问题。虽然语言模型能够流畅地生成文本，但往往无法准确将语言与实际世界中的概念、事件或活动联系起来。而通过加入图像、声音等度的数据，AI能够更真实地模拟现实世界的互动过程，甚至能够通过联想和推理生成更为精准的答案。如果AI可以理解世界，它捏造事实的可能性也会大大降低。虽然这种技术并非全新，但随着近年来多个研究成果的突破，跨领域融合的多模态AI变得愈加可行。
这一变革不仅是技术上的必要，也是现实中的需求。尽管互联网充满了丰富的信息，供AI进行学习的文本数据却始终有限。AI的能力也受到硬件限制，尤其是在计算能力和数据处理的规模上，现有的技术仍然面临着瓶颈。与其单纯依赖大量文本数据，转向多模态数据的处理，有可能成为突破瓶颈的关键。尽管如此，目前的多模态模型仍处于不断完善的阶段，许多新兴程序虽然有了显著进展，但仍然存在不足之处。未来几年，这一领域还会继续发展，不断推动技术的进步。
要让AI真正模拟出人类的思维过程，我们依然面临着许多挑战。单纯增加文本数据的量并不能解决模型的偏差问题，而拓宽数据的种类也未必能完全消除偏误。若