Uniendo el procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador (CV) 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 en imágenes. La visión por ordenador se puede utilizar para analizar y comprender el contenido de una imagen, mientras que el procesamiento del lenguaje natural se puede emplear para generar un texto descriptivo. La generación automática de subtítulos se usa comúnmente en plataformas de redes sociales para mejorar la accesibilidad y en sistemas de gestión de contenidos para ayudar a organizar y etiquetar imágenes de manera eficiente.

Las innovaciones en PLN y Vision AI han dado lugar a muchos casos de uso similares en una amplia gama de sectores. En este artículo, analizaremos más de cerca el PLN y la visión por ordenador y explicaremos cómo funcionan ambos. También exploraremos aplicaciones interesantes que utilizan estas dos tecnologías conjuntamente. ¡Empecemos!

Comprender el NLP y la visión artificial#

El PLN se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar texto o voz de forma significativa. Se puede utilizar para realizar tareas como la traducción, el análisis de sentimientos o la sumarización.

Por su parte, la visión por ordenador 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 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 por ordenador, el PLN puede dotar de 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 al combinarla con texto, se vuelve aún más potente y ofrece perspectivas más ricas.

Ejemplos de trabajo conjunto de NLP y visión artificial#

Seguramente ya hayas visto el PLN y la visión por ordenador trabajando juntos en herramientas cotidianas sin darte cuenta, como cuando tu móvil traduce texto a partir de una foto.

De hecho, Google Translate utiliza tanto el procesamiento del lenguaje natural como la visión por ordenador para traducir texto de las imágenes. Cuando haces una foto a una señal de tráfico en otro idioma, la visión por ordenador identifica y extrae el texto, mientras que el PLN 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. La 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 PLN puede procesar comandos de voz o el texto de las señales de tráfico.
• Lectores de documentos: Vision AI puede reconocer texto de documentos escaneados o escritura a mano, y el procesamiento del lenguaje natural puede interpretar y resumir la información.
• Búsqueda visual en aplicaciones de compras: la visión por ordenador puede identificar productos en fotos, mientras que el PLN procesa los términos de búsqueda para mejorar las recomendaciones.
• Herramientas educativas: la CV puede reconocer notas escritas a mano o entradas visuales, y el PLN puede proporcionar explicaciones o comentarios basados en el contenido.

Conceptos 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 cross-modal combina la comprensión visual de la visión por ordenador con la comprensión del lenguaje del PLN para procesar y conectar información entre texto e imágenes. Por ejemplo, en el ámbito sanitario, la IA cross-modal puede ayudar a analizar una radiografía y generar un resumen escrito claro de los posibles problemas, ayudando a los médicos a tomar decisiones más rápidas y precisas.

Comprensión del lenguaje natural (NLU)#

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

Fig. 3. La relación entre el PLN y la NLU.

La NLU trabaja junto con la visión por ordenador cuando los datos visuales contienen texto que debe comprenderse. La visión por ordenador, mediante tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), extrae texto de imágenes, documentos o vídeos. Esto 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.

Ingeniería de prompts#

La ingeniería de prompts es el proceso de diseñar instrucciones de entrada claras, precisas y detalladas para guiar a los sistemas de IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y los modelos de visión y lenguaje (VLMs), en la producción de los resultados deseados. Estos prompts actúan como directrices 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 trabajan tanto con texto como con imágenes.

Toma 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 sumamente útil en campos como el diseño gráfico, donde los profesionales pueden transformar rápidamente ideas de texto en prototipos visuales, ahorrando tiempo y aumentando la productividad.

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

Puede que te preguntes cómo se conecta esto con la visión por ordenador; ¿no es esto simplemente IA generativa? En realidad, ambos conceptos están estrechamente relacionados. La IA generativa se basa en los cimientos de la visión por ordenador para crear resultados visuales completamente nuevos.

Los modelos de IA generativa que crean imágenes a partir de prompts de texto se entrenan con grandes conjuntos de datos de imágenes combinadas 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 por ordenador, 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 coinciden con la entrada del usuario.

Preguntas 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 las consultas y responder a ellas.

Los modelos avanzados como GPT-4o de OpenAI pueden gestionar la respuesta visual a preguntas (VQA), lo que significa que pueden analizar y responder preguntas sobre imágenes. Sin embargo, GPT-4o no realiza directamente tareas de visión por ordenador. En su lugar, utiliza un codificador de imágenes especializado para procesar las 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 por completo las capacidades de visión por ordenador. Estos sistemas pueden analizar directamente imágenes o vídeos para identificar objetos, escenas o texto. Cuando se combinan con el procesamiento del lenguaje natural, pueden gestionar preguntas más complejas sobre el contenido visual. Por ejemplo, pueden responder a “¿Qué objetos hay en esta imagen?” o “¿Quién aparece en esta grabación?” detectando e interpretando los elementos visuales.

Aprendizaje de disparo cero (ZSL)#

El aprendizaje zero-shot (ZSL) es un método de aprendizaje automático que permite a los modelos de IA gestionar tareas nuevas e inéditas sin haber sido entrenados específicamente en ellas. Para ello, utiliza información adicional, como descripciones o relaciones semánticas, para conectar lo que el modelo ya conoce (clases vistas) con categorías nuevas e inéditas.

En el procesamiento del 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. Del mismo modo, en la visión por ordenador, el ZSL permite a los modelos reconocer objetos o escenas con los que nunca se habían 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.

Conclusiones clave#

La integración del procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador ha dado lugar a sistemas de IA capaces de comprender tanto texto como imágenes. Esta combinación se está utilizando en numerosos 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 sigan mejorando, facilitarán aún más la vida y abrirán nuevas oportunidades en una amplia variedad de campos. Para obtener más información, visita nuestro repositorio de GitHub e interactúa con nuestra comunidad. Explora las aplicaciones de la IA en coches autónomos y agricultura en nuestras páginas de soluciones. 🚀