الربط بين معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (CV) هما فرعان متميزان من الذكاء الاصطناعي (AI) اللذان اكتسبا شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة. بفضل التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح هذان الفرعان الآن أكثر ارتباطاً من أي وقت مضى.

من الأمثلة الرائعة على ذلك التعليق التلقائي على الصور. يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل وفهم محتويات الصورة، بينما يمكن استخدام معالجة اللغات الطبيعية لتوليد تعليق يصفها. يُستخدم التعليق التلقائي على الصور بشكل شاع على منصات وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين إمكانية الوصول وفي أنظمة إدارة المحتوى للمساعدة في تنظيم الصور ووسمها بكفاءة.

أدت الابتكارات في مجالي معالجة اللغات الطبيعية والرؤية بالذكاء الاصطناعي (Vision AI) إلى العديد من حالات الاستخدام هذه في مجموعة من الصناعات. في هذه المقالة، سنلقي نظرة أقرب على معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية ونناقش كيفية عمل كل منهما. سنستكشف أيضاً تطبيقات شيقة تستخدم كلتا التقنيتين جنباً إلى جنب. لنبدأ!

فهم معالجة اللغات الطبيعية ورؤية الذكاء الاصطناعي#

تركز معالجة اللغات الطبيعية على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. فهي تمكن الآلات من فهم وتفسير وتوليد النصوص أو الكلام بطريقة ذات معنى. ويمكن استخدامها لأداء مهام مثل الترجمة، أو تحليل المشاعر، أو التلخيص.

وفي الوقت نفسه، تساعد الرؤية الحاسوبية الآلات في تحليل الصور والفيديوهات والتعامل معها. ويمكن استخدامها لمهام مثل اكتشاف الكائنات في صورة ما، أو التعرف على الوجه، أو تتبع الكائنات، أو تصنيف الصور. تمكن تقنية الرؤية بالذكاء الاصطناعي الآلات من فهم العالم المرئي والتفاعل معه بشكل أفضل.

الشكل 1. مثال على تصنيف الصور.

عند دمج معالجة اللغات الطبيعية مع الرؤية الحاسوبية، يمكنها إضافة معنى إلى البيانات المرئية من خلال الجمع بين النصوص والصور، مما يتيح فهماً أعمق. وكما يُقال، "الصورة تساوي ألف كلمة"، وعند إقرانها بالنص، تصبح أكثر قوة وتقدم رؤى أغنى.

أمثلة على عمل معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية معاً#

لقد رأيت على الأرجح معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية تعملان معاً في الأدوات اليومية دون أن تلاحظ حتى، مثل عندما يقوم هاتفك بترجمة نص من صورة.

في الواقع، يستخدم Google Translate كل من معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية لترجمة النصوص من الصور. فعندما تلتقط صورة لعلامة طريق بلغة أخرى، تحدد الرؤية الحاسوبية النص وتستخرجه، بينما تترجمه معالجة اللغات الطبيعية إلى لغتك المفضلة.

تعمل معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية معاً لجعل العملية سلسة وفعالة، مما يتيح للمستخدمين فهم المعلومات والتفاعل معها عبر اللغات في الوقت الفعلي. يكسر هذا التكامل السلس للتقنيات حواجز التواصل.

الشكل 2. ميزة الترجمة من Google.

فيما يلي بعض التطبيقات الأخرى التي تعمل فيها معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية معاً:

• السيارات ذاتية القيادة: يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لاكتشاف إشارات المرور، والممرات، والعقبات، بينما يمكن لمعالجة اللغات الطبيعية معالجة الأوامر الصوتية أو النصوص الموجودة على إشارات المرور.
• قارئات المستندات: يمكن للرؤية بالذكاء الاصطناعي التعرف على النصوص من المستندات الممسوحة ضوئياً أو بخط اليد، بينما يمكن لمعالجة اللغات الطبيعية تفسير المعلومات وتلخيصها.
• البحث المرئي في تبيقات التسوق: يمكن للرؤية الحاسوبية تحديد المنتجات في الصور، بينما تعالج معالجة اللغات الطبيعية مصطلحات البحث لتحسين التوصيات.
• الأدوات التعليمية: يمكن للرؤية الحاسوبية التعرف على الملاحظات المكتوبة بخط اليد أو المدخلات المرئية، بينما يمكن لمعالجة اللغات الطبيعية تقديم تفسيرات أو تعليقات بناءً على المحتوى.

المفاهيم الرئيسية التي تربط بين الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية#

الآن بعد أن رأينا كيف يتم استخدام الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية، دعونا نستكشف كيف تجتمعان معاً لتمكين الذكاء الاصطناعي عبر الوسائط.

يجمع الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط بين الفهم البصري من الرؤية الحاسوبية والفهم اللغوي من معالجة اللغات الطبيعية لمعالجة المعلومات وربطها عبر النصوص والصور. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط المساعدة في تحليل صورة بالأشعة السينية وتوليد ملخص مكتوب وواضح للمشكلات المحتملة، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة.

فهم اللغة الطبيعية (NLU)#

فهم اللغات الطبيعية (NLU) هو مجموعة فرعية خاصة من معالجة اللغات الطبيعية تركز على تفسير المعنى واستخراجه من النص من خلال تحليل قصده، وسياقه، ودلالاته، ونبرته، وبنيته. وفي حين تعالج معالجة اللغات الطبيعية النصوص الخام، فإن فهم اللغات الطبيعية يمكن الآلات من فهم اللغة البشرية بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، التحليل النحوي هو تقنية من تقنيات فهم اللغات الطبيعية تحول النص المكتوب إلى تنسيق منظم تستطيع الآلات فهمه.

الشكل 3. العلاقة بين معالجة اللغات الطبيعية وفهم اللغات الطبيعية.

يعمل فهم اللغات الطبيعية مع الرؤية الحاسوبية عندما تحتوي البيانات المرئية على نصوص تتطلب الفهم. تقوم الرؤية الحاسوبية، باستخدام تقنيات مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، باستخراج النصوص من الصور، أو المستندات، أو مقاطع الفيديو. وقد يشمل ذلك مهام مثل مسح إيصال ضوئياً، أو قراءة نص على لافتة، أو رقمة الملاحظات المكتوبة بخط اليد.

بعد ذلك، يعالج فهم اللغة الطبيعية النص المستخرج لفهم معناه وسياقه وقصده. هذا المزيج يجعل من الممكن للأنظمة القيام بأكثر من مجرد التعرف على النص. فهي تستطيع تصنيف النفقات من الإيصالات أو تحليل النبرة والمشاعر. معاً، تحول الرؤية الحاسوبية وفهم اللغة الطبيعية النص المرئي إلى معلومات ذات معنى وقابلة للتنفيذ.

هندسة الأوامر (Prompt Engineering)#

هندسة التوجيه (Prompt engineering) هي عملية تصميم مدخلات واضحة ودقيقة ومفصلة لتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وننماذج الرؤية واللغة (VLMs)، لإنتاج المخرجات المرغوبة. تعمل هذه الموجهات كتعليمات تساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم قصد المستخدم.

تتطلب هندسة التوجيه الفعالة فهم قدرات النموذج وصياغة مدخلات تعظم قدرته على توليد إجابات دقيقة أو إبداعية أو ثاقبة. وهذا مهم بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بنماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل مع كل من النصوص والصور.

خذ نموذج DALL·E من OpenAI كمثال. إذا طلبت منه إنشاء "صورة واقعية للغاية لرائد فضاء يمتطي حصاناً"، فيمكنه توليد ذلك بالضبط بناءً على وصفك. هذه المهارة مفيدة للغاية في مجالات مثل التصميم الجرافيكي، حيث يمكن للمحترفين تحويل الأفكار النصية بسرعة إلى نماذج مرئية، مما يوفر الوقت ويعزز الإنتاجية.

الشكل 4. صورة تم إنشاؤها باستخدام نموذج DALL-E من OpenAI.

قد تتساءل عن كيفية ارتباط هذا بالرؤية الحاسوبية - أليست هذه مجرد ذكاء اصطناعي توليدي? الواقع أن الاثنين مترابطان ارتباطاً وثيقاً. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على أسس الرؤية الحاسوبية لإنشاء مخرجات مرئية جديدة كلياً.

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تنشئ صوراً من موجهات نصية يتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة من الصور المقترنة بأوصاف نصية. يتيح لهم ذلك تعلم العلاقات بين اللغة والمفاهيم المرئية مثل الكائنات، والأنسجة، والعلاقات المكانية.

لا تفسر هذه النماذج البيانات المرئية بالطريقة التي تفعلها أنظمة الرؤية الحاسوبية التقليدية، مثل التعرف على الكائنات في صور العالم الحقيقي. بدلاً من ذلك، يستخدمون فهمهم المكتسب لهذه المفاهيم لتوليد مرئيات جديدة بناءً على الموجهات. من خلال الجمع بين هذه المعرفة والموجهات المصممة بعناية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج صور واقعية ومفصلة تتطابق مع مدخلات المستخدم.

الإجابة على الأسئلة (QA)#

تصمم أنظمة الإجابة على الأسئلة لفهم أسئلة اللغة الطبيعية وتقديم إجابات دقيقة وذات صلة. وهي تستخدم تقنيات مثل استرجاع المعلومات، والفهم الدلالي، والتعلم العميق لتفسير الاستعلامات والرد عليها.

يمكن للنماذج المتقدمة مثل GPT-4o من OpenAI التعامل مع الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA)، مما يعني أنها تستطيع تحليل الأسئلة حول الصور والإجابة عليها. ومع ذلك، فإن نموذج GPT-4o لا يؤدي مهام الرؤية الحاسوبية بشكل مباشر. وبلاً من ذلك، فإنه يستخدم مشفر صور متخصصاً لمعالجة الصور، واستخراج الميزات، ودمجها مع فهمه اللغوي لتقديم الإجابات.

شكل 5. قدرة ChatGPT على الإجابة على الأسئلة المرئية. الصورة بواسطة المؤلف.

يمكن لنصم أخرى الذهاب أبعد من ذلك من خلال دمج قدرات الرؤية الحاسوبية بشكل كامل. يمكن لهذه الأنظمة تحليل الصور أو مقاطع الفيديو مباشرة لتحديد الكائنات، أو المشاهد، أو النصوص. وعند دمجها مع معالجة اللغات الطبيعية، يمكنها التعامل مع الأسئلة الأكثر تعقيداً حول المحتوى المرئي. على سبيل المثال، يمكنها الإجابة على "ما هي الكائنات الموجودة في هذه الصورة؟" أو "من هو الموجود في هذه اللقطة؟" عن طريق اكتشاف العناصر المرئية وتفسيرها.

التعلم بصفر لقطة (ZSL)#

التعلم الصفري (ZSL) هو طريقة تعلم ماشية تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي التعامل مع مهام جديدة لم يسبق رؤيتها دون التدريب عليها بشكل خاص. وهي تفعل ذلك باستخدام معلومات إضافية، مثل الأوصاف أو العلاقات الدلالية، لربط ما يعرفه النموذج بالفعل (الفئات المرئية) بالفئات الجديدة غير المرئية.

في معالجة اللغات الطبيعية، يساعد ZSL النماذج على فهم المواضيع التي لم تُدرب عليها والعمل معها من خلال الاعتماد على العلاقات بين الكلمات والمفاهيم. وبالمثل، في الرؤية الحاسوبية، يتيح ZSL للنماذج التعرف على الكائنات أو المشاهد التي لم تواجهها من قبل عن طريق ربط الميزات المرئية، مثل الأجنحة أو الريش، بمفاهيم معروفة، مثل الطيور.

يربط ZSL بين معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية من خلال الجمع بين فهم اللغة والتعرف المرئي، مما يجعله مفيداً بشكل خاص للمهام التي تتضمن كليهما. على سبيل المثال، في الإجابة على الأسئلة المرئية، يمكن للنموذج تحليل صورة مع فهم سؤال ذي صلة لتقديم إجابة دقيقة. كما أنه مفيد لمهام مثل شرح الصور.

أبرز النقاط#

أدى الجمع بين معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية إلى ظهور أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على فهم النصوص والصور معاً. يُستخدم هذا الدمج في العديد من الصناعات، بدءاً من مساعدة السيارات ذاتية القيادة في قراءة إشارات المرور وحتى تحسين التشخيصات الطبية وجعل وسائل التواصل الاجتماعي أكثر أماناً. ومع تطور هذه التقنيات، ستستمر في جعل الحياة أسهل وفتح فرص جديدة في مجموعة واسعة من المجالات. لمعرفة المزيد، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀