视觉问答（Visual Question Answering，VQA）是一项融合计算机视觉和自然语言处理技术的前沿研究任务。VQA的目标是创建一个能够理解图像内容并与之相关的自然语言问题，并基于图像内容给出正确答案的机器系统。这项任务不仅对深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功具有重大意义，而且对自然语言处理的发展也极为关键。VQA作为一项任务，不仅测试了深度视觉理解的能力，也是衡量人工智能（AI）一般能力的一个基准。
深度视觉理解指的是算法从图像中提取高级信息并基于这些信息进行推理的能力。具体到VQA任务，它需要算法既理解问题的含义，又要解析图像的视觉元素，以确定正确答案。VQA被看作是评估深度视觉理解能力的一个实用场景，被视为计算机视觉领域终极目标的一部分。除了深度视觉理解能力的评估外，VQA还有其自身的实际应用价值。例如，在个人助理或机器人辅助视觉受损人员方面，能够对图像内容做出准确回答的系统将具有直接的实践应用。
目前，深度学习尤其是卷积神经网络（CNNs）在图像分割和物体识别等低级和中级任务上取得了巨大成功，推动了对更复杂任务的研究，其中VQA就是这类任务的一个典型例子。此外，VQA不仅仅是一个测试深度视觉理解的项目，它也被用来评估算法如何将视觉知识与语言和高级推理结合起来。除了VQA，还有其他任务被认为是评估这一能力的替代方法，比如视觉图灵测试、图像标注任务以及视觉对话研究等。
计算机视觉领域取得了显著进展，很大程度上得益于深度学习的成功。VQA是这一领域中一个尚未完全解决的挑战。尽管近年来取得了一些进展，但VQA依然是一个极具挑战性的研究课题。VQA的实现涉及到对图像的视觉内容进行深度理解，并且能够将理解的内容与自然语言问题的语义相结合，这对算法设计和模型训练提出了较高的要求。
在目前的研究中，VQA被视作对计算机视觉领域提出的深度视觉理解能力的一种替代性评估手段。VQA的成功不仅能够推动计算机视觉和自然语言处理的技术边界，也能够直接推动其在诸如个人助理、机器人辅助视觉障碍者等实际应用中的发展。这些应用的实现需要VQA系统能够理解自然语言问题，并从图像中提取有用信息来生成准确的回答。
需要注意的是，尽管VQA在理论和应用上都具有重要性，但现有的VQA数据集通常是在一个目标导向的设置中收集问题的，这并不直接对应于上述的实际应用场景。当前的数据集更多是为研究和评估算法能力而设计，而非直接解决现实问题。
VQA作为一个将视觉和语言结合的研究任务，对于推动计算机视觉和自然语言处理两个领域的交叉融合具有重要价值。它的研究将有助于推动人工智能技术的界限，并在实际应用中发挥重要作用。VQA研究不仅挑战算法的深度视觉理解能力，也要求算法对问题进行精确的语言理解和推理，进而提出正确的答案。随着技术的不断进步，可以预见未来VQA将在智能系统中扮演更加核心的角色。
