在人工智能领域，研究人员最近提出一个统一的数学框架，旨在解释为何许多成功的多模态AI系统能够有效运行。这个突破性成果将超过20种常见的机器学习方法组织成一个结构化的“周期表”，类似于化学元素的周期表。

这个新理论结构提供了一种系统化的方式来理解多样的AI方法，通过识别它们的共同基础，让研究人员能够更好地预测哪些技术组合会有效，并找出需要新方法的空白区域。这对于处理和集成多种数据类型（如文本、图像和音频）的多模态AI系统尤其重要。

研究小组的成员之一、埃默里大学（Emory University）物理学教授伊利亚·内门曼（Ilya Nemenman）表示，许多当今最成功的AI方法都可以归结为一个简单的理念──压缩多种数据，仅保留那些真正能预测所需结果的部分。这个框架不仅有助于设计新的AI模型，还能帮助开发者预测哪些算法可能有效，并估算特定多模态算法所需的数据量。

此外，这个框架还有潜力减少运行AI系统所需的计算能力。内门曼指出，通过指导最佳的AI方法，该框架有助于避免编码不重要的特征，进而减少所需数据量，降低环境影响。

研究人员希望其他人能利用这个通用框架来针对他们想要探索的科学问题量身定制新的算法。他们目前正在进一步探索这个框架的潜力，特别是如何利用这个工具来检测生物学模式，进而深入了解认知功能等过程。

（首图来源：shutterstock）