Trotz ihres Versprechens bringt die multimodale KI auch Herausforderungen mit sich. Eine der Hauptprobleme ist das schiere Volumen an unterschiedlichen Daten, die benötigt werden, um diese Systeme effektiv zu trainieren. Multimodale Systeme benötigen riesige, annotierte Datensätze, um die Beziehungen zwischen den verschiedenen Datentypen zu erkennen und daraus zu lernen. Das Sammeln und Annotieren dieser Daten ist teuer und arbeitsintensiv.
Eine weitere Herausforderung ist die Datenfusion. Das Zusammenführen unterschiedlicher Datentypen – die jeweils unterschiedliche Rauschpegel aufweisen und oft in Zeit oder Raum nicht ausgerichtet sind – ist eine komplexe Aufgabe. Sicherzustellen, dass die Daten aus verschiedenen Modalitäten übereinstimmen und sinnvoll zur Ausgabe des Modells beitragen, ist ein erhebliches Hindernis bei der Entwicklung multimodaler KI-Systeme.
Darüber hinaus stellt die Übersetzung von Inhalten zwischen Modalitäten eine weitere Herausforderung dar. Multimodale Übersetzung bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, Ausgaben in einer Modalität (wie ein Bild) basierend auf Eingaben aus einer anderen Modalität (wie Text) zu erstellen. Sicherzustellen, dass das Modell die semantischen Beziehungen zwischen diesen unterschiedlichen Datentypen versteht, ist keine leichte Aufgabe. Eine effektive Übersetzung hängt davon ab, dass die zugrunde liegende Bedeutung und der Kontext zwischen den Modalitäten genau erfasst werden, was immer noch ein großes Forschungsgebiet darstellt.