28 de noviembre de 2024
Descubra cómo el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la visión artificial (CV) pueden trabajar juntos para transformar industrias con sistemas de IA intermodales más inteligentes.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la visión artificial (VA) son dos ramas distintas de la inteligencia artificial (IA) que han ganado mucha popularidad en los últimos años. Gracias a los avances en la IA, estas dos ramas están ahora más interconectadas que nunca.
Un gran ejemplo de esto es la generación automática de subtítulos para imágenes. La visión artificial puede utilizarse para analizar y comprender el contenido de una imagen, mientras que el procesamiento del lenguaje natural puede utilizarse para generar un subtítulo para describirla. La generación automática de subtítulos para imágenes se utiliza comúnmente en las plataformas de redes sociales para mejorar la accesibilidad y en los sistemas de gestión de contenido para ayudar a organizar y etiquetar imágenes de forma eficiente.
Las innovaciones en PNL e IA de Visión han dado lugar a muchos casos de uso en una variedad de industrias. En este artículo, analizaremos más de cerca la PNL y la visión artificial y analizaremos cómo funcionan ambas. También exploraremos aplicaciones interesantes que utilizan ambas tecnologías en conjunto. ¡Empecemos!
El PNL se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar texto o voz de una manera significativa. Se puede utilizar para realizar tareas como la traducción, el análisis de sentimientos o el resumen.
Mientras tanto, la visión artificial ayuda a las máquinas a analizar y trabajar con imágenes y vídeos. Se puede utilizar para tareas como la detección de objetos en una foto, el reconocimiento facial, el seguimiento de objetos o la clasificación de imágenes. La tecnología de visión artificial permite a las máquinas comprender e interactuar mejor con el mundo visual.
Cuando se integra con la visión artificial, el PLN puede añadir significado a los datos visuales combinando texto e imágenes, lo que permite una comprensión más profunda. Como dice el refrán, "una imagen vale más que mil palabras", y cuando se combina con texto, se vuelve aún más poderosa, ofreciendo perspectivas más ricas.
Probablemente haya visto la PNL y la visión artificial trabajando juntas en herramientas cotidianas sin siquiera darse cuenta, como cuando su teléfono traduce texto de una imagen.
De hecho, Google Translate utiliza tanto el procesamiento del lenguaje natural como la visión artificial para traducir texto de imágenes. Cuando tomas una foto de una señal de calle en otro idioma, la visión artificial identifica y extrae el texto, mientras que el PLN lo traduce a tu idioma preferido.
El PNL y la CV trabajan juntos para que el proceso sea fluido y eficiente, lo que permite a los usuarios comprender e interactuar con la información en todos los idiomas en tiempo real. Esta perfecta integración de tecnologías rompe las barreras de comunicación.
Estas son algunas otras aplicaciones donde el PLN y la visión artificial trabajan juntos:
Ahora que hemos visto cómo se utilizan la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural, exploremos cómo se unen para permitir la IA intermodal.
La IA multimodal combina la comprensión visual de la visión artificial con la comprensión del lenguaje del PLN para procesar y conectar información a través de texto e imágenes. Por ejemplo, en la atención sanitaria, la IA multimodal puede ayudar a analizar una radiografía y generar un resumen escrito claro de los posibles problemas, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más rápidas y precisas.
La comprensión del lenguaje natural es un subconjunto especial del PNL que se centra en interpretar y extraer el significado del texto analizando su intención, contexto, semántica, tono y estructura. Mientras que el PNL procesa el texto sin formato, el CLN permite a las máquinas comprender el lenguaje humano de forma más eficaz. Por ejemplo, el análisis sintáctico es una técnica de CLN que convierte el texto escrito en un formato estructurado que las máquinas pueden entender.
El NLU trabaja con la visión artificial cuando los datos visuales contienen texto que necesita ser comprendido. La visión artificial, utilizando tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), extrae texto de imágenes, documentos o videos. Podría incluir tareas como escanear un recibo, leer texto en un letrero o digitalizar notas escritas a mano.
Luego, el NLU procesa el texto extraído para comprender su significado, contexto e intención. Esta combinación hace posible que los sistemas hagan algo más que simplemente reconocer texto. Pueden clasificar los gastos de los recibos o analizar el tono y el sentimiento. Juntos, la visión artificial y el NLU convierten el texto visual en información significativa y procesable.
La ingeniería de prompts es el proceso de diseñar prompts de entrada claros, precisos y detallados para guiar a los sistemas de IA generativa, como los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los modelos de lenguaje de visión (VLM), en la producción de los resultados deseados. Estos prompts actúan como instrucciones que ayudan al modelo de IA a comprender la intención del usuario.
Una ingeniería de prompts eficaz requiere comprender las capacidades del modelo y elaborar entradas que maximicen su capacidad para generar respuestas precisas, creativas o perspicaces. Esto es especialmente importante cuando se trata de modelos de IA que funcionan tanto con texto como con imágenes.
Tomemos como ejemplo el modelo DALL·E de OpenAI. Si le pides que cree “una imagen fotorrealista de un astronauta montando a caballo”, puede generar exactamente eso basándose en tu descripción. Esta habilidad es muy útil en campos como el diseño gráfico, donde los profesionales pueden convertir rápidamente ideas de texto en maquetas visuales, ahorrando tiempo y aumentando la productividad.
Puede que se pregunte cómo se relaciona esto con la visión artificial: ¿no es esto simplemente IA generativa? En realidad, ambos están estrechamente relacionados. La IA generativa se basa en los fundamentos de la visión artificial para crear resultados visuales completamente nuevos.
Los modelos de IA generativa que crean imágenes a partir de indicaciones de texto se entrenan con grandes conjuntos de datos de imágenes emparejadas con descripciones textuales. Esto les permite aprender las relaciones entre el lenguaje y los conceptos visuales como objetos, texturas y relaciones espaciales.
Estos modelos no interpretan los datos visuales de la misma manera que los sistemas tradicionales de visión artificial, como el reconocimiento de objetos en imágenes del mundo real. En cambio, utilizan su comprensión aprendida de estos conceptos para generar nuevas imágenes basadas en indicaciones. Al combinar este conocimiento con indicaciones bien elaboradas, la IA generativa puede producir imágenes realistas y detalladas que coincidan con la entrada del usuario.
Los sistemas de pregunta-respuesta están diseñados para comprender preguntas en lenguaje natural y proporcionar respuestas precisas y relevantes. Utilizan técnicas como la recuperación de información, la comprensión semántica y el aprendizaje profundo para interpretar y responder a las consultas.
Los modelos avanzados como GPT-4o de OpenAI pueden gestionar el visual question-answering (VQA), lo que significa que pueden analizar y responder preguntas sobre imágenes. Sin embargo, GPT-4o no realiza directamente tareas de visión artificial. En cambio, utiliza un codificador de imágenes especializado para procesar imágenes, extraer características y combinarlas con su comprensión del lenguaje para proporcionar respuestas.
Otros sistemas pueden ir un paso más allá integrando completamente capacidades de visión artificial. Estos sistemas pueden analizar directamente imágenes o vídeos para identificar objetos, escenas o texto. Cuando se combinan con el procesamiento del lenguaje natural, pueden manejar preguntas más complejas sobre el contenido visual. Por ejemplo, pueden responder a preguntas como “¿Qué objetos hay en esta imagen?” o “¿Quién aparece en este metraje?” detectando e interpretando los elementos visuales.
El aprendizaje zero-shot (ZSL) es un método de machine learning que permite a los modelos de IA manejar tareas nuevas y no vistas sin ser entrenados específicamente en ellas. Lo hace utilizando información adicional, como descripciones o relaciones semánticas, para conectar lo que el modelo ya conoce (clases vistas) con categorías nuevas y no vistas.
En el procesamiento del lenguaje natural, el ZSL ayuda a los modelos a comprender y trabajar con temas sobre los que no han sido entrenados, basándose en las relaciones entre palabras y conceptos. Del mismo modo, en la visión artificial, el ZSL permite a los modelos reconocer objetos o escenas que nunca antes habían encontrado, vinculando características visuales, como alas o plumas, a conceptos conocidos, como aves.
ZSL conecta el PNL y la CV combinando la comprensión del lenguaje con el reconocimiento visual, lo que lo hace especialmente útil para tareas que involucran ambos. Por ejemplo, en la respuesta visual a preguntas, un modelo puede analizar una imagen mientras comprende una pregunta relacionada para proporcionar una respuesta precisa. También es útil para tareas como la descripción de imágenes.
La unión del procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial ha dado lugar a sistemas de IA que pueden entender tanto texto como imágenes. Esta combinación se está utilizando en muchas industrias, desde ayudar a los coches autónomos a leer las señales de tráfico hasta mejorar los diagnósticos médicos y hacer que las redes sociales sean más seguras. A medida que estas tecnologías mejoren, seguirán facilitando la vida y abriendo nuevas oportunidades en una amplia gama de campos.
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