28. November 2024
Erfahren Sie, wie Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) zusammenarbeiten können, um Branchen mit intelligenteren, crossmodalen KI-Systemen zu transformieren.
Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) sind zwei unterschiedliche Zweige der künstlichen Intelligenz (KI), die in den letzten Jahren stark an Popularität gewonnen haben. Dank der Fortschritte in der KI sind diese beiden Zweige heute stärker miteinander verbunden als je zuvor.
Ein gutes Beispiel hierfür ist die automatische Bildunterschriftung. Computer Vision kann verwendet werden, um den Inhalt eines Bildes zu analysieren und zu verstehen, während die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden kann, um eine Beschriftung zu generieren, um es zu beschreiben. Die automatische Bildunterschriftung wird häufig auf Social-Media-Plattformen verwendet, um die Barrierefreiheit zu verbessern, sowie in Content-Management-Systemen, um Bilder effizient zu organisieren und zu taggen.
Innovationen in NLP und Vision AI haben zu vielen solchen Anwendungsfällen in einer Reihe von Branchen geführt. In diesem Artikel werden wir uns NLP und Computer Vision genauer ansehen und erörtern, wie beide funktionieren. Wir werden auch interessante Anwendungen untersuchen, die beide Technologien gemeinsam nutzen. Fangen wir an!
NLP konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache. Es ermöglicht Maschinen, Text oder Sprache auf eine Weise zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren, die sinnvoll ist. Es kann verwendet werden, um Aufgaben wie Übersetzung, Sentimentanalyse oder Zusammenfassung durchzuführen.
Unterdessen hilft Computer Vision Maschinen, Bilder und Videos zu analysieren und mit ihnen zu arbeiten. Es kann für Aufgaben wie die Erkennung von Objekten in einem Foto, Gesichtserkennung, Objektverfolgung oder Bildklassifizierung verwendet werden. Die Vision-KI-Technologie ermöglicht es Maschinen, die visuelle Welt besser zu verstehen und mit ihr zu interagieren.
In Kombination mit Computer Vision kann NLP visuellen Daten Bedeutung verleihen, indem es Text und Bilder kombiniert und so ein tieferes Verständnis ermöglicht. Wie das Sprichwort sagt: "Ein Bild sagt mehr als tausend Worte", und in Verbindung mit Text wird es noch aussagekräftiger und bietet reichhaltigere Einblicke.
Sie haben wahrscheinlich schon erlebt, wie NLP und Computer Vision in alltäglichen Werkzeugen zusammenarbeiten, ohne es überhaupt zu bemerken, z. B. wenn Ihr Telefon Text aus einem Bild übersetzt.
Tatsächlich verwendet Google Translate sowohl natürliche Sprachverarbeitung 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 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 und es den Benutzern zu ermöglichen, Informationen über Sprachen hinweg in Echtzeit zu verstehen und mit ihnen zu interagieren. Diese nahtlose Integration von Technologien überwindet Kommunikationsbarrieren.
Hier sind einige andere Anwendungen, bei denen NLP und Computer Vision zusammenarbeiten:
Nachdem wir nun gesehen haben, wie Computer Vision und Natural Language Processing eingesetzt werden, wollen wir untersuchen, wie sie zusammenkommen, um Cross-Modal AI zu ermöglichen.
Crossmodale KI kombiniert visuelles Verständnis aus Computer Vision mit Sprachverständnis aus NLP, um Informationen über Text und Bilder hinweg zu verarbeiten und zu verbinden. Zum Beispiel kann crossmodale KI im Gesundheitswesen helfen, ein Röntgenbild zu analysieren und eine klare, schriftliche Zusammenfassung potenzieller Probleme zu erstellen, wodurch Ärzte schnellere und genauere Entscheidungen treffen können.
Natural Language Understanding ist eine spezielle Untergruppe von NLP, die sich auf die Interpretation und Extraktion von Bedeutung aus Text konzentriert, indem sie dessen Absicht, Kontext, Semantik, Ton und Struktur analysiert. Während NLP Rohtext verarbeitet, ermöglicht NLU Maschinen, die menschliche Sprache effektiver zu verstehen. Parsing ist beispielsweise eine NLU-Technik, die geschriebenen Text in ein strukturiertes Format umwandelt, das Maschinen verstehen können.
NLU arbeitet mit Computer Vision zusammen, wenn visuelle Daten Text enthalten, der verstanden werden muss. Computer Vision extrahiert mithilfe von Technologien wie der optischen Zeichenerkennung (OCR) Text aus Bildern, Dokumenten oder Videos. Dies kann Aufgaben wie das Scannen einer Quittung, das Lesen von Text auf einem Schild oder das Digitalisieren von handschriftlichen Notizen umfassen.
NLU verarbeitet dann den extrahierten Text, um seine Bedeutung, seinen Kontext und seine Absicht zu verstehen. Diese Kombination ermöglicht es Systemen, mehr zu tun, als nur Text zu erkennen. Sie können Ausgaben von Quittungen kategorisieren oder Ton und Stimmung analysieren. Zusammen verwandeln Computer Vision und NLU visuellen Text in aussagekräftige, umsetzbare Informationen.
Prompt Engineering ist der Prozess des Entwerfens klarer, präziser und detaillierter Eingabeaufforderungen, um generative KI-Systeme, wie z. B. große Sprachmodelle (LLMs) und Vision-Language-Modelle (VLMs), bei der Erzeugung gewünschter Ausgaben zu unterstützen. Diese Prompts fungieren als Anweisungen, die dem KI-Modell helfen, die Absicht des Benutzers zu verstehen.
Effektives Prompt Engineering erfordert ein Verständnis der Fähigkeiten des Modells und die Erstellung von Eingaben, die seine Fähigkeit maximieren, genaue, kreative oder aufschlussreiche Antworten zu generieren. Dies ist besonders wichtig, wenn es um KI-Modelle geht, 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 Astronauten auf einem Pferd“ zu erstellen, kann es genau das basierend auf Ihrer Beschreibung generieren. Diese Fähigkeit ist in Bereichen wie Grafikdesign sehr nützlich, wo Fachleute Textideen schnell in visuelle Mockups umwandeln und so Zeit sparen und die Produktivität steigern können.
Sie fragen sich vielleicht, wie das mit Computer Vision zusammenhängt - ist das nicht einfach nur generative KI? Die beiden sind tatsächlich eng miteinander verbunden. Generative KI baut auf den Grundlagen der Computer Vision auf, um völlig neue visuelle Ausgaben zu erstellen.
Generative KI-Modelle, die Bilder aus Textvorgaben erstellen, werden auf großen Datensätzen von Bildern trainiert, die mit Textbeschreibungen gepaart sind. Dies ermöglicht es ihnen, die Beziehungen zwischen Sprache und visuellen Konzepten wie Objekten, Texturen und räumlichen Beziehungen zu erlernen.
Diese Modelle interpretieren visuelle Daten nicht auf die gleiche Weise wie traditionelle Computer-Vision-Systeme, z. B. durch das Erkennen von Objekten in realen Bildern. Stattdessen nutzen sie ihr erlerntes Verständnis dieser Konzepte, um neue Visualisierungen auf der Grundlage von Prompts zu generieren. Durch die Kombination dieses Wissens mit gut formulierten Prompts kann generative KI realistische und detaillierte Bilder erzeugen, die der Eingabe des Benutzers entsprechen.
Question-Answering-Systeme sind so konzipiert, dass sie Fragen in natürlicher Sprache verstehen und genaue, relevante Antworten liefern. Sie verwenden Techniken wie Information Retrieval, Semantic Understanding und Deep Learning, um Anfragen zu interpretieren und zu beantworten.
Fortschrittliche Modelle wie OpenAIs GPT-4o können visuelles Frage-Antwort (VQA) verarbeiten, d. h. sie können Fragen zu Bildern analysieren und beantworten. GPT-4o führt jedoch keine Computer-Vision-Aufgaben direkt aus. Stattdessen verwendet es einen speziellen Bild-Encoder, um Bilder zu verarbeiten, Merkmale zu extrahieren und diese mit seinem Sprachverständnis zu kombinieren, um Antworten zu geben.
Andere Systeme können noch einen Schritt weitergehen, indem sie Computer Vision-Funktionen vollständig integrieren. Diese Systeme können Bilder oder Videos direkt analysieren, um Objekte, Szenen oder Text zu identifizieren. In Kombination mit Natural Language Processing können sie komplexere Fragen zu visuellen Inhalten beantworten. Zum Beispiel können sie beantworten: „Welche Objekte befinden sich in diesem Bild?“ oder „Wer ist in diesem Filmmaterial?“ 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 darauf trainiert zu werden. Dies geschieht durch die Verwendung zusätzlicher Informationen, wie z. B. Beschreibungen oder semantische Beziehungen, um das, was das Modell bereits weiß (gesehene Klassen), mit neuen, ungesehenen Kategorien zu verbinden.
In der Verarbeitung natürlicher Sprache hilft ZSL Modellen, Themen zu verstehen und zu bearbeiten, mit denen sie nicht trainiert wurden, indem sie sich auf Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten verlassen. In ähnlicher Weise ermöglicht ZSL in der Computer Vision Modellen, Objekte zu erkennen oder Szenen, 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, indem es Sprachverständnis mit visueller Erkennung kombiniert, was es besonders nützlich für Aufgaben macht, die beides beinhalten. Zum Beispiel kann ein Modell bei der visuellen Fragebeantwortung ein Bild analysieren und gleichzeitig eine zugehörige Frage verstehen, um eine genaue Antwort zu geben. Es ist auch nützlich für Aufgaben wie die Bildunterschrift.
Die Zusammenführung von Verarbeitung natürlicher Sprache 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 Verkehrsschildern bis hin zur Verbesserung medizinischer Diagnosen und der Erhöhung der Sicherheit in sozialen Medien. Da diese Technologien immer besser werden, werden sie das Leben weiterhin erleichtern und neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von Bereichen eröffnen.
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