28. November 2024
Erfahren Sie, wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision (CV) zusammenarbeiten können, um Branchen mit intelligenteren, modusübergreifenden KI-Systemen zu verändern.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision (CV) sind zwei verschiedene Bereiche der künstlichen Intelligenz (KI ), die in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen haben. Dank der Fortschritte in der KI sind diese beiden Bereiche heute enger miteinander verknüpft als je zuvor.
Ein gutes Beispiel dafür ist die automatische Bildunterschrift. Mit Hilfe von Computer Vision kann der Inhalt eines Bildes analysiert und verstanden werden, während mit Hilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache eine Bildunterschrift zur Beschreibung des Bildes erstellt werden kann. Automatische Bildunterschriften werden häufig auf Social-Media-Plattformen verwendet, um die Zugänglichkeit zu verbessern, und in Content-Management-Systemen, um Bilder effizient zu organisieren und zu kennzeichnen.
Innovationen in den Bereichen NLP und künstliche Intelligenz haben zu vielen solchen Anwendungsfällen in einer Reihe von Branchen geführt. In diesem Artikel werden wir einen genaueren Blick auf NLP und Computer Vision werfen und erörtern, wie beide Technologien funktionieren. Außerdem werden wir interessante Anwendungen erkunden, die beide Technologien gemeinsam nutzen. Fangen wir an!
NLP befasst sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. Sie versetzt Maschinen in die Lage, Text oder Sprache zu verstehen, zu interpretieren und in einer Weise zu erzeugen, die sinnvoll ist. Es kann zur Durchführung von Aufgaben wie Übersetzung, Stimmungsanalyse oder Zusammenfassung verwendet werden.
Computer Vision hilft Maschinen bei der Analyse und Bearbeitung von Bildern und Videos. Es kann für Aufgaben wie die Erkennung von Objekten auf einem Foto, Gesichtserkennung, Objektverfolgung oder Bildklassifizierung verwendet werden. Die KI-Technologie ermöglicht es Maschinen, die visuelle Welt besser zu verstehen und mit ihr zu interagieren.
Wenn NLP mit Computer Vision integriert wird, kann es visuellen Daten durch die Kombination von Text und Bildern eine neue Bedeutung verleihen und ein tieferes Verständnis ermöglichen. Ein Sprichwort sagt: "Ein Bild sagt mehr als tausend Worte", und wenn es mit Text kombiniert wird, wird es noch aussagekräftiger und bietet umfassendere Erkenntnisse.
Wahrscheinlich haben Sie schon gesehen, wie NLP und Computer Vision in alltäglichen Tools zusammenarbeiten, ohne dass Sie es bemerken, z. B. wenn Ihr Telefon Text aus einem Bild übersetzt.
Google Translate nutzt sowohl die Verarbeitung natürlicher Sprache als auch Computer Vision, um Text aus Bildern zu übersetzen. Wenn Sie ein Foto von einem Straßenschild in einer anderen Sprache machen, identifiziert und extrahiert die Computer Vision den Text, während NLP ihn in Ihre bevorzugte Sprache übersetzt.
NLP und CV arbeiten zusammen, um den Prozess reibungslos und effizient zu gestalten, so dass die Nutzer Informationen in verschiedenen Sprachen in Echtzeit verstehen und mit ihnen interagieren können. Durch diese nahtlose Integration von Technologien werden Kommunikationsbarrieren abgebaut.
Hier sind einige weitere Anwendungen, bei denen NLP und Computer Vision zusammenarbeiten:
Nachdem wir nun gesehen haben, wie Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden, wollen wir nun untersuchen, wie sie zusammenkommen, um modalübergreifende KI zu ermöglichen.
Modalübergreifende KI kombiniert das visuelle Verständnis von Computer Vision mit dem Sprachverständnis von NLP, um Informationen über Text und Bilder hinweg zu verarbeiten und zu verbinden. Im Gesundheitswesen kann cross-modale KI beispielsweise dabei helfen, ein Röntgenbild zu analysieren und eine klare, schriftliche Zusammenfassung möglicher Probleme zu erstellen, die Ärzten hilft, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen.
Natural Language Understanding ( NLU) ist ein spezieller Teilbereich des NLP, der sich auf die Interpretation und Extraktion von Bedeutung aus Texten konzentriert, indem er deren Absicht, Kontext, Semantik, Tonfall und Struktur analysiert. Während NLP rohen Text verarbeitet, ermöglicht NLU Maschinen, die menschliche Sprache besser zu verstehen. So ist beispielsweise das Parsing eine NLU-Technik, die geschriebenen Text in ein strukturiertes Format umwandelt, das Maschinen verstehen können.
NLU arbeitet mit Computer Vision, wenn visuelle Daten Text enthalten, der verstanden werden muss. Mithilfe von Technologien wie der optischen Zeichenerkennung (OCR) extrahiert Computer Vision Text aus Bildern, Dokumenten oder Videos. Dazu gehören Aufgaben wie das Scannen einer Quittung, das Lesen von Text auf einem Schild oder das Digitalisieren von handschriftlichen Notizen.
NLU verarbeitet dann den extrahierten Text, um seine Bedeutung, seinen Kontext und seine Absicht zu verstehen. Diese Kombination ermöglicht es Systemen, mehr als nur Text zu erkennen. Sie können Ausgaben aus Quittungen kategorisieren oder den Tonfall und die Stimmung analysieren. Zusammen verwandeln Computer Vision und NLU visuellen Text in aussagekräftige, umsetzbare Informationen.
Prompt-Engineering ist der Prozess der Entwicklung klarer, präziser und detaillierter Eingabeaufforderungen, die generative KI-Systeme wie Large-Language-Modelle (LLMs) und Vision-Language-Modelle (VLMs) bei der Erzeugung der gewünschten Ergebnisse anleiten. Diese Eingabeaufforderungen dienen als Anweisungen, die dem KI-Modell helfen, die Absicht des Benutzers zu verstehen.
Effektives Prompt-Engineering setzt voraus, dass man die Fähigkeiten des Modells versteht und die Eingaben so gestaltet, dass die Fähigkeit des Modells, genaue, kreative oder aufschlussreiche Antworten zu geben, maximiert wird. Dies ist besonders wichtig, wenn es sich um KI-Modelle handelt, die sowohl mit Text als auch mit Bildern arbeiten.
Nehmen wir zum Beispiel das DALL-E-Modell von OpenAI. Wenn Sie es bitten, "ein fotorealistisches Bild eines reitenden Astronauten" zu erstellen, kann es genau das auf der Grundlage Ihrer Beschreibung erzeugen. Diese Fähigkeit ist in Bereichen wie Grafikdesign sehr nützlich, wo Fachleute Textideen schnell in visuelle Modelle umwandeln können, was Zeit spart und die Produktivität steigert.
Sie fragen sich vielleicht, was das mit Computer Vision zu tun hat - ist das nicht einfach generative KI? Die beiden sind tatsächlich eng miteinander verwandt. Die generative KI baut auf den Grundlagen der Computer Vision auf, um völlig neue visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
Generative KI-Modelle, die Bilder auf der Grundlage von Textaufforderungen erstellen, werden auf großen Datensätzen mit Bildern in Verbindung mit Textbeschreibungen trainiert. So können sie die Beziehungen zwischen Sprache und visuellen Konzepten wie Objekten, Texturen und räumlichen Beziehungen lernen.
Diese Modelle interpretieren visuelle Daten nicht auf die gleiche Weise wie herkömmliche Computer-Vision-Systeme, die beispielsweise Objekte in realen Bildern erkennen. Stattdessen nutzen sie ihr erlerntes Verständnis dieser Konzepte, um auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen neue Bilder zu erzeugen. Durch die Kombination dieses Wissens mit gut formulierten Aufforderungen kann die generative KI realistische und detaillierte Bilder erzeugen, die den Eingaben des Benutzers entsprechen.
Systeme zur Beantwortung von Fragen sind darauf ausgelegt, Fragen in natürlicher Sprache zu verstehen und genaue, relevante Antworten zu geben. Sie nutzen Techniken wie Information Retrieval, semantisches Verständnis und Deep Learning, um Anfragen zu interpretieren und zu beantworten.
Fortgeschrittene Modelle wie GPT-4o von OpenAI können visuelle Fragen beantworten (VQA), das heißt, sie können Fragen zu Bildern analysieren und beantworten. GPT-4o führt jedoch keine direkten Computer-Vision-Aufgaben aus. Stattdessen verwendet es einen speziellen Bildkodierer, um Bilder zu verarbeiten, Merkmale zu extrahieren und sie mit seinem Sprachverständnis zu kombinieren, um Antworten zu geben.
Andere Systeme können noch einen Schritt weiter gehen, indem sie Computer-Vision-Funktionen vollständig integrieren. Diese Systeme können Bilder oder Videos direkt analysieren, um Objekte, Szenen oder Text zu identifizieren. Wenn sie mit der Verarbeitung natürlicher Sprache kombiniert werden, können sie komplexere Fragen zu visuellen Inhalten beantworten. So können sie beispielsweise die Frage "Welche Objekte befinden sich in diesem Bild?" oder "Wer ist in diesem Film zu sehen?" beantworten, indem sie die visuellen Elemente erkennen und interpretieren.
Zero-Shot-Learning (ZSL) ist eine Methode des maschinellen Lernens, die es KI-Modellen ermöglicht, neue, unbekannte Aufgaben zu bewältigen, ohne speziell dafür trainiert zu werden. Dazu werden zusätzliche Informationen wie Beschreibungen oder semantische Beziehungen verwendet, um das, was das Modell bereits kennt (bekannte Klassen), mit neuen, unbekannten Kategorien zu verbinden.
Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache hilft ZSL Modellen, Themen zu verstehen und zu bearbeiten, für die sie nicht trainiert wurden, indem sie sich auf Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten stützen. In ähnlicher Weise ermöglicht die ZSL in der Computer Vision den Modellen, Objekte oder Szenen zu erkennen, denen sie noch nie begegnet sind, indem sie visuelle Merkmale wie Flügel oder Federn mit bekannten Konzepten wie Vögeln verknüpfen.
ZSL verbindet NLP und CV durch die Kombination von Sprachverständnis und visueller Erkennung, was es besonders nützlich für Aufgaben macht, die beides beinhalten. Bei der Beantwortung visueller Fragen kann ein Modell beispielsweise ein Bild analysieren und gleichzeitig eine damit verbundene Frage verstehen, um eine genaue Antwort zu geben. Dies ist auch für Aufgaben wie die Beschriftung von Bildern nützlich.
Die Verknüpfung von natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision hat zu KI-Systemen geführt, die sowohl Text als auch Bilder verstehen können. Diese Kombination wird in vielen Branchen eingesetzt, von der Unterstützung selbstfahrender Autos beim Lesen von Straßenschildern bis hin zur Verbesserung medizinischer Diagnosen und zur Erhöhung der Sicherheit in sozialen Medien. Mit der weiteren Verbesserung dieser Technologien wird das Leben einfacher und es eröffnen sich neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von Bereichen.
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