Uniendo el procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la visión artificial (CV) son dos ramas distintas de la inteligencia artificial (IA) que han ganado mucha popularidad en los últimos años. Gracias a los avances en IA, estas dos ramas están ahora más interconectadas que nunca.

Un gran ejemplo de esto es el subtitulado automático de imágenes. La visión artificial se puede usar para analizar y comprender el contenido de una imagen, mientras que el procesamiento de lenguaje natural se puede usar para generar un subtítulo que la describa. El subtitulado automático de imágenes se usa comúnmente en plataformas de redes sociales para mejorar la accesibilidad y en sistemas de gestión de contenido para ayudar a organizar y etiquetar imágenes de manera eficiente.

Las innovaciones en NLP y Vision AI han dado lugar a muchos casos de uso de este tipo en diversos sectores. En este artículo, analizaremos más de cerca el NLP y la visión artificial y discutiremos cómo funcionan ambos. También exploraremos aplicaciones interesantes que utilizan ambas tecnologías conjuntamente. ¡Empecemos!

Link to this sectionComprender el NLP y la visión artificial#

El NLP se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Permite a las máquinas entender, interpretar y generar texto o voz de una manera que tenga sentido. Se puede utilizar para realizar tareas como la traducción, el análisis de sentimiento 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 detectar objetos en una foto, reconocimiento facial, seguimiento de objetos o clasificación de imágenes. La tecnología Vision AI permite a las máquinas comprender e interactuar mejor con el mundo visual.

Fig 1. Un ejemplo de clasificación de imágenes.

Cuando se integra con la visión artificial, el NLP 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 potente, ofreciendo información más rica.

Link to this sectionEjemplos de trabajo conjunto de NLP y visión artificial#

Probablemente hayas visto el NLP y la visión artificial trabajando juntos en herramientas cotidianas sin darte cuenta, como cuando tu teléfono traduce el texto de una imagen.

De hecho, Google Translate utiliza tanto el procesamiento de lenguaje natural como la visión artificial para traducir texto de imágenes. Cuando haces una foto de una señal de tráfico en otro idioma, la visión artificial identifica y extrae el texto, mientras que el NLP lo traduce a tu idioma preferido.

El NLP y la CV trabajan juntos para que el proceso sea fluido y eficiente, permitiendo a los usuarios comprender e interactuar con la información en diferentes idiomas en tiempo real. Esta integración perfecta de tecnologías elimina las barreras de comunicación.

Fig 2. Función de traducción de Google.

Aquí tienes otras aplicaciones donde el NLP y la visión artificial trabajan juntos:

• Coches autónomos: La CV se puede utilizar para detectar señales de tráfico, carriles y obstáculos, mientras que el NLP puede procesar comandos de voz o el texto de las señales de tráfico.
• Lectores de documentos: La Vision AI puede reconocer texto de documentos escaneados o escritura a mano, y el procesamiento de lenguaje natural puede interpretar y resumir la información.
• Búsqueda visual en aplicaciones de compra: La visión artificial puede identificar productos en fotos, mientras que el NLP procesa los términos de búsqueda para mejorar las recomendaciones.
• Herramientas educativas: La CV puede reconocer notas escritas a mano o entradas visuales, y el NLP puede proporcionar explicaciones o comentarios basados en el contenido.

Link to this sectionConceptos clave que vinculan la visión artificial y el NLP#

Ahora que hemos visto cómo se utilizan la visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural, exploremos cómo se unen para permitir la IA multimodal.

La IA multimodal combina la comprensión visual de la visión artificial con la comprensión del lenguaje del NLP para procesar y conectar información entre texto e imágenes. Por ejemplo, en atención médica, la IA multimodal puede ayudar a analizar una radiografía y generar un resumen claro y escrito de posibles problemas, ayudando a los médicos a tomar decisiones más rápidas y precisas.

Link to this sectionComprensión del lenguaje natural (NLU)#

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subconjunto especial del NLP que se centra en interpretar y extraer significado del texto analizando su intención, contexto, semántica, tono y estructura. Mientras que el NLP procesa texto sin procesar, la NLU permite a las máquinas comprender el lenguaje humano de manera más eficaz. Por ejemplo, el análisis sintáctico es una técnica de NLU que convierte texto escrito en un formato estructurado que las máquinas pueden entender.

Fig 3. La relación entre NLP y NLU.

La NLU trabaja con la visión artificial cuando los datos visuales contienen texto que debe ser comprendido. La visión artificial, utilizando tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), extrae texto de imágenes, documentos o vídeos. Puede incluir tareas como escanear un recibo, leer texto en una señal o digitalizar notas escritas a mano.

La NLU procesa entonces el texto extraído para entender su significado, contexto e intención. Esta combinación permite a los sistemas hacer más que simplemente reconocer texto. Pueden categorizar gastos de recibos o analizar el tono y el sentimiento. Juntos, la visión artificial y la NLU convierten el texto visual en información significativa y procesable.

Link to this sectionIngeniería de prompts#

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 de gran tamaño (LLMs) y los modelos de lenguaje visual (VLMs), para producir los resultados deseados. Estos prompts actúan como instrucciones que ayudan al modelo de IA a comprender la intención del usuario.

Una ingeniería de prompts efectiva 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 súper 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.

Fig 4. Una imagen creada usando DALL-E de OpenAI.

Quizás te preguntes cómo se conecta esto con la visión artificial: ¿no es esto simplemente IA generativa? Ambos están en realidad 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 prompts de texto están entrenados en 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 su lugar, utilizan su comprensión aprendida de estos conceptos para generar nuevos elementos visuales basados en prompts. Al combinar este conocimiento con prompts bien elaborados, la IA generativa puede producir imágenes realistas y detalladas que coincidan con la entrada del usuario.

Link to this sectionPreguntas y respuestas (QA)#

Los sistemas de preguntas y respuestas 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.

Modelos avanzados como GPT-4o de OpenAI pueden manejar preguntas y respuestas visuales (VQA), lo que significa que pueden analizar y responder preguntas sobre imágenes. Sin embargo, GPT-4o no realiza directamente tareas de visión artificial. En su lugar, utiliza un codificador de imágenes especializado para procesar imágenes, extraer características y combinarlas con su comprensión del lenguaje para proporcionar respuestas.

Fig 5. Capacidad de preguntas y respuestas visuales de ChatGPT. Imagen del autor.

Otros sistemas pueden ir un paso más allá integrando completamente las capacidades de visión artificial. Estos sistemas pueden analizar directamente imágenes o vídeos para identificar objetos, escenas o texto. Cuando se combinan con el procesamiento de lenguaje natural, pueden manejar preguntas más complejas sobre contenido visual. Por ejemplo, pueden responder: "¿Qué objetos hay en esta imagen?" o "¿Quién aparece en este vídeo?" detectando e interpretando los elementos visuales.

Link to this sectionAprendizaje de disparo cero (ZSL)#

El aprendizaje de disparo cero (ZSL) es un método de aprendizaje automático que permite a los modelos de IA manejar tareas nuevas e invisibles sin haber sido entrenados específicamente en ellas. Lo hace mediante el uso de información adicional, como descripciones o relaciones semánticas, para conectar lo que el modelo ya conoce (clases vistas) con categorías nuevas e invisibles.

En el procesamiento de lenguaje natural, el ZSL ayuda a los modelos a comprender y trabajar con temas en los que no han sido entrenados, basándose en las relaciones entre palabras y conceptos. De manera similar, en la visión artificial, el ZSL permite a los modelos reconocer objetos o escenas con los que nunca se han encontrado antes vinculando características visuales, como alas o plumas, a conceptos conocidos, como aves.

El ZSL conecta el NLP 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 las preguntas y respuestas visuales, un modelo puede analizar una imagen mientras comprende una pregunta relacionada para proporcionar una respuesta precisa. También es útil para tareas como el subtitulado de imágenes.

Link to this sectionConclusiones clave#

Reunir el procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial ha llevado a sistemas de IA que pueden entender tanto texto como imágenes. Esta combinación se está utilizando en muchos sectores, desde ayudar a los coches autónomos a leer 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. Para obtener más información, visita nuestro repositorio de GitHub e interactúa con nuestra comunidad. Explora las aplicaciones de IA en coches autónomos y agricultura en nuestras páginas de soluciones. 🚀