الربط بين معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و الرؤية الحاسوبية (CV) هما فرعان متميزان من الذكاء الاصطناعي (AI) اكتسبا الكثير من الشعبية في السنوات الأخيرة. بفضل التطورات في الذكاء الاصطناعي، أصبح هذان الفرعان الآن أكثر ترابطًا من أي وقت مضى.

من الأمثلة الرائعة على ذلك تسمية الصور تلقائيًا. يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل محتويات الصورة وفهمها، بينما يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لإنشاء تسمية لوصفها. يشيع استخدام التسمية التلقائية للصور على منصات وسائل التواصل الاجتماعي لتحسين إمكانية الوصول وفي أنظمة إدارة المحتوى للمساعدة في تنظيم الصور ووضع علامات عليها بكفاءة.

أدت الابتكارات في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) و الرؤية الحاسوبية (Vision AI) إلى العديد من حالات الاستخدام هذه في مجموعة من الصناعات. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على معالجة اللغات الطبيعية (NLP) و الرؤية الحاسوبية (computer vision) ومناقشة كيف يعمل كلاهما. سنستكشف أيضًا التطبيقات المثيرة للاهتمام التي تستخدم كلتا التقنيتين جنبًا إلى جنب. هيا بنا نبدأ!

فهم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ورؤية الذكاء الاصطناعي

تركز البرمجة اللغوية العصبية على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. إنها تمكن الآلات من فهم وتفسير و إنشاء نصوص أو كلام بطريقة ذات معنى. يمكن استخدامه لأداء مهام مثل الترجمة أو تحليل المشاعر أو التلخيص. 

وفي الوقت نفسه، تساعد رؤية الكمبيوتر الآلات على تحليل الصور ومقاطع الفيديو والعمل معها. يمكن استخدامه لمهام مثل اكتشاف الكائنات في صورة، والتعرف على الوجوه، وتتبع الكائنات، أو تصنيف الصور. تتيح تقنية Vision AI للآلات فهم العالم المرئي والتفاعل معه بشكل أفضل.

‍

عند دمج رؤية الكمبيوتر (computer vision)، يمكن للغة الطبيعية (NLP) أن تضيف معنى إلى البيانات المرئية (visual data) من خلال الجمع بين النصوص والصور، مما يسمح بفهم أعمق. كما يقول المثل، "الصورة بألف كلمة"، وعندما تقترن بالنص، فإنها تصبح أكثر قوة، وتقدم رؤى أعمق.

أمثلة على عمل البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر معًا

ربما تكون قد رأيت معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر تعملان معًا في الأدوات اليومية دون أن تلاحظ ذلك حتى، كما هو الحال عندما يترجم هاتفك نصًا من صورة.

في الواقع، يستخدم مترجم Google معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب لترجمة النصوص من الصور. عندما تلتقط صورة لعلامة شارع بلغة أخرى، تحدد رؤية الحاسوب النص وتستخرجه، بينما تترجمه معالجة اللغة الطبيعية إلى لغتك المفضلة. 

تعمل البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية معًا لجعل العملية سلسة وفعالة، مما يتيح للمستخدمين فهم المعلومات والتفاعل معها عبر اللغات في الوقت الفعلي. هذا التكامل السلس للتقنيات يكسر حواجز الاتصال.

‍

فيما يلي بعض التطبيقات الأخرى التي يعمل فيها البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية معًا:

• السيارات ذاتية القيادة: يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لاكتشاف إشارات المرور والمسارات والعوائق، بينما يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية معالجة الأوامر المنطوقة أو النص الموجود على إشارات المرور.
  ‍
• قارئات المستندات: يمكن للذكاء الاصطناعي البصري التعرف على النص من المستندات الممسوحة ضوئيًا أو الكتابة اليدوية، ويمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تفسير المعلومات وتلخيصها.
  ‍
• البحث المرئي في تطبيقات التسوق: يمكن لرؤية الكمبيوتر تحديد المنتجات في الصور، بينما تعالج البرمجة اللغوية العصبية (NLP) مصطلحات البحث لتحسين التوصيات.
  ‍
• أدوات تعليمية: يمكن للرؤية الحاسوبية (CV) التعرف على الملاحظات المكتوبة بخط اليد أو المدخلات المرئية، ويمكن للغة الطبيعية (NLP) تقديم تفسيرات أو ملاحظات بناءً على المحتوى.

المفاهيم الرئيسية التي تربط رؤية الكمبيوتر والبرمجة اللغوية العصبية

الآن بعد أن رأينا كيف يتم استخدام رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية، دعنا نستكشف كيف يجتمعان معًا لتمكين الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. 

يجمع الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط بين الفهم البصري من الرؤية الحاسوبية والفهم اللغوي من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمعالجة المعلومات وربطها عبر النصوص والصور. على سبيل المثال، في الرعاية الصحية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في تحليل الأشعة السينية (X-ray) وإنشاء ملخص كتابي واضح للمشاكل المحتملة، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة.

فهم اللغات الطبيعية (NLU)

فهم اللغة الطبيعية هو مجموعة فرعية خاصة من معالجة اللغة الطبيعية تركز على تفسير واستخراج المعنى من النص عن طريق تحليل نيته وسياقه ودلالاته ونبرته وبنيته. بينما تعالج معالجة اللغة الطبيعية النص الخام، فإن فهم اللغة الطبيعية يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، التحليل اللغوي هو أسلوب من أساليب فهم اللغة الطبيعية يحول النص المكتوب إلى تنسيق منظم يمكن للآلات فهمه. 

‍

تعمل NLU مع الرؤية الحاسوبية عندما تحتوي البيانات المرئية على نص يحتاج إلى فهمه. تستخرج الرؤية الحاسوبية، باستخدام تقنيات مثل التعرف البصري على الأحرف (OCR)، النص من الصور أو المستندات أو مقاطع الفيديو. يمكن أن يشمل ذلك مهام مثل مسح إيصال ضوئيًا أو قراءة نص على لافتة أو رقمنة الملاحظات المكتوبة بخط اليد. 

ثم تقوم NLU بمعالجة النص المستخرج لفهم معناه وسياقه ونيته. هذا المزيج يجعل من الممكن للأنظمة أن تفعل أكثر من مجرد التعرف على النص. يمكنهم تصنيف النفقات من الإيصالات أو تحليل النبرة والشعور. معًا، تحول الرؤية الحاسوبية و NLU النص المرئي إلى معلومات ذات معنى وقابلة للتنفيذ.

هندسة المطالبات

هندسة الموجهات هي عملية تصميم موجهات إدخال واضحة ودقيقة ومفصلة لتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج الرؤية اللغوية (VLMs)، في إنتاج المخرجات المطلوبة. تعمل هذه الموجهات كتعليمات تساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم نية المستخدم.

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

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

‍

قد تتساءل كيف يرتبط هذا برؤية الكمبيوتر - أليس هذا مجرد ذكاء اصطناعي توليدي؟ الاثنان مرتبطان ارتباطًا وثيقًا في الواقع. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على أسس رؤية الكمبيوتر لإنشاء مخرجات مرئية جديدة تمامًا.

يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تنشئ صورًا من مطالبات نصية على مجموعات بيانات كبيرة 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 بنفس الطريقة التي تعمل بها أنظمة الرؤية الحاسوبية التقليدية، مثل التعرف على الكائنات في الصور الواقعية. بدلاً من ذلك، فإنها تستخدم فهمها المكتسب لهذه المفاهيم لإنشاء صور مرئية جديدة بناءً على المطالبات. من خلال الجمع بين هذه المعرفة والمطالبات المصممة جيدًا، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج صور واقعية ومفصلة تتطابق مع مدخلات المستخدم. 

الإجابة على الأسئلة (QA)

تم تصميم أنظمة السؤال والجواب لفهم أسئلة اللغة الطبيعية وتقديم إجابات دقيقة وذات صلة. وهي تستخدم تقنيات مثل استرجاع المعلومات والفهم الدلالي والتعلم العميق لتفسير الاستعلامات والاستجابة لها. 

يمكن للنماذج المتقدمة مثل GPT-4o من OpenAI التعامل مع الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA)، مما يعني أنه يمكنها تحليل الأسئلة المتعلقة بالصور والإجابة عليها. ومع ذلك، لا يقوم GPT-4o بتنفيذ مهام الرؤية الحاسوبية مباشرةً. بدلاً من ذلك، فإنه يستخدم أداة ترميز صور متخصصة لمعالجة الصور، واستخراج الميزات، والجمع بينها وبين فهمه للغة لتقديم الإجابات.

‍

يمكن لأنظمة أخرى أن تذهب خطوة أبعد من خلال الدمج الكامل لقدرات الرؤية الحاسوبية. يمكن لهذه الأنظمة تحليل الصور أو مقاطع الفيديو مباشرة لتحديد الكائنات أو المشاهد أو النصوص. وعند دمجها مع معالجة اللغة الطبيعية، يمكنها التعامل مع أسئلة أكثر تعقيدًا حول المحتوى المرئي. على سبيل المثال، يمكنهم الإجابة على أسئلة مثل: "ما هي الكائنات الموجودة في هذه الصورة؟" أو "من هو الموجود في هذا الفيديو؟" من خلال الكشف عن العناصر المرئية وتفسيرها. 

التعلم الصفري (ZSL)

التعلم الصفري (ZSL) هو طريقة تعلم آلي تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي التعامل مع مهام جديدة وغير مرئية دون أن يتم تدريبها عليها تحديدًا. يفعل ذلك باستخدام معلومات إضافية، مثل الأوصاف أو العلاقات الدلالية، لربط ما يعرفه النموذج بالفعل (الفئات المرئية) بفئات جديدة وغير مرئية. 

في معالجة اللغة الطبيعية، يساعد ZSL النماذج على فهم الموضوعات التي لم يتم تدريبها عليها والعمل معها من خلال الاعتماد على العلاقات بين الكلمات والمفاهيم. وبالمثل، في رؤية الحاسوب، يسمح ZSL للنماذج بالتعرف على الكائنات أو المشاهد التي لم تصادفها من قبل عن طريق ربط الميزات المرئية، مثل الأجنحة أو الريش، بالمفاهيم المعروفة، مثل الطيور.

يربط التعرّف الصفري (ZSL) بين معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (CV) من خلال دمج فهم اللغة مع التعرّف البصري، مما يجعله مفيدًا بشكل خاص للمهام التي تتضمن كليهما. على سبيل المثال، في الإجابة على الأسئلة المرئية، يمكن للنموذج تحليل صورة مع فهم سؤال ذي صلة لتقديم استجابة دقيقة. كما أنه مفيد أيضًا لمهام مثل التعليق على الصور.

النقاط الرئيسية

أدى الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية إلى أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها فهم كل من النصوص والصور. يتم استخدام هذا المزيج في العديد من الصناعات، من مساعدة السيارات ذاتية القيادة على قراءة إشارات المرور إلى تحسين التشخيصات الطبية وجعل وسائل التواصل الاجتماعي أكثر أمانًا. مع تحسن هذه التقنيات، ستستمر في تسهيل الحياة وفتح فرص جديدة في مجموعة واسعة من المجالات.
‍
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة و الزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀