该研究的核心概念是将多种类型的数据整合到一个多维索引（或用人工智能术语来说，“嵌入空间”）中。这个概念可能有些抽象，但它正是近期生成式人工智能热潮的基础。例如，人工智能图像生成器，如 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 等，都依赖于在训练阶段将文本和图像联系在一起的系统。它们在寻找视觉数据中的模式的同时，将这些信息与图像的描述相连。这就是为什么这些系统能够根据用户的文本输入生成图片。同样的道理也适用于许多能够以同样方式生成视频或音频的人工智能工具。
Meta 公司称，其模型 ImageBind 是第一个将六种类型的数据整合到一个嵌入空间中的模型。这六种类型的数据包括：视觉（包括图像和视频）；热力（红外图像）；文本；音频；深度信息；以及最有趣的一种 —— 由惯性测量单元（IMU）产生的运动读数。（IMU 存在于手机和智能手表中，用于执行各种任务，从手机从横屏切换到竖屏，到区分不同类型的运动。）
未来的人工智能系统将能够像当前针对文本输入的系统一样，交叉引用这些数据。例如，想象一下一个未来的虚拟现实设备，它不仅能够生成音频和视觉输入，还能够生成你所处的环境和物理站台的运动。你可以要求它模拟一次漫长的海上旅行，它不仅会让你置身于一艘船上，并且有海浪的声音作为背景，还会让你感受到甲板在脚下摇晃和海风吹拂。
Meta 公司在博客文章中指出，未来的模型还可以添加其他感官输入流，包括“触觉、语音、气味和大脑功能磁共振成像信号”。该公司还声称，这项研究“让机器更接近于人类同时、全面、直接地从多种不同的信息形式中学习的能力。”
当然，这很多都是基于预测的，而且很可能这项研究的直接应用会非常有限。例如，去年，Meta 公司展示了一个人工智能模型，能够根据文本描述生成短而模糊的视频。像 ImageBind 这样的研究显示了未来版本的系统如何能够整合其他数据流，例如生成与视频输出匹配的音频。
对于行业观察者来说，这项研究也很有趣，因为IT之家注意到 Meta 公司是开源了底层模型的，这在人工智能领域是一个越来越受到关注的做法。
