28 novembre 2024
Scopri come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV) possono lavorare insieme per trasformare i settori con sistemi di intelligenza artificiale cross-modale più intelligenti.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV) sono due rami distinti dell'intelligenza artificiale (AI) che hanno guadagnato molta popolarità negli ultimi anni. Grazie ai progressi dell'IA, questi due rami sono ora più interconnessi che mai.
Un ottimo esempio di questo è la generazione automatica di didascalie per immagini (image captioning). La computer vision può essere utilizzata per analizzare e comprendere il contenuto di un'immagine, mentre l'elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per generare una didascalia per descriverla. La generazione automatica di didascalie per immagini è comunemente utilizzata sulle piattaforme di social media per migliorare l'accessibilità e nei sistemi di gestione dei contenuti per aiutare a organizzare e taggare le immagini in modo efficiente.
Le innovazioni in NLP e Vision AI hanno portato a molti casi d'uso di questo tipo in una vasta gamma di settori. In questo articolo, esamineremo più da vicino NLP e computer vision e discuteremo come funzionano entrambi. Esploreremo anche interessanti applicazioni che utilizzano entrambe queste tecnologie in tandem. Iniziamo!
L'NLP si concentra sull'interazione tra computer e linguaggio umano. Consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare testo o parlato in modo significativo. Può essere utilizzato per eseguire attività come la traduzione, l'analisi del sentiment o la sintesi.
Nel frattempo, la computer vision aiuta le macchine ad analizzare e lavorare con immagini e video. Può essere utilizzata per attività come il rilevamento di oggetti in una foto, il riconoscimento facciale, l'object tracking o la classificazione di immagini. La tecnologia di Vision AI consente alle macchine di comprendere e interagire meglio con il mondo visivo.
Se integrato con la visione artificiale, l'NLP può aggiungere significato ai dati visivi combinando testo e immagini, consentendo una comprensione più profonda. Come dice il proverbio, "un'immagine vale più di mille parole", e quando abbinata al testo, diventa ancora più potente, offrendo approfondimenti più ricchi.
Probabilmente hai visto NLP e computer vision lavorare insieme negli strumenti di uso quotidiano senza nemmeno accorgertene, come quando il tuo telefono traduce il testo da un'immagine.
Infatti, Google Translate utilizza sia l'elaborazione del linguaggio naturale che la computer vision per tradurre il testo dalle immagini. Quando scatti una foto di un cartello stradale in un'altra lingua, la computer vision identifica ed estrae il testo, mentre l'NLP lo traduce nella tua lingua preferita.
NLP e CV lavorano insieme per rendere il processo fluido ed efficiente, consentendo agli utenti di comprendere e interagire con le informazioni in tutte le lingue in tempo reale. Questa perfetta integrazione di tecnologie abbatte le barriere comunicative.
Ecco alcune altre applicazioni in cui NLP e computer vision collaborano:
Ora che abbiamo visto come vengono utilizzati la computer vision e l'elaborazione del linguaggio naturale, esploriamo come si uniscono per abilitare l'AI cross-modale.
L'AI cross-modale combina la comprensione visiva della computer vision con la comprensione del linguaggio dell'NLP per elaborare e collegare le informazioni tra testo e immagini. Ad esempio, nel settore sanitario, l'AI cross-modale può aiutare ad analizzare una radiografia e generare un riepilogo scritto chiaro dei potenziali problemi, aiutando i medici a prendere decisioni più rapide e accurate.
La comprensione del linguaggio naturale è un sottoinsieme speciale dell'NLP che si concentra sull'interpretazione e l'estrazione del significato dal testo analizzandone l'intento, il contesto, la semantica, il tono e la struttura. Mentre l'NLP elabora il testo grezzo, l'NLU consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano in modo più efficace. Ad esempio, il parsing è una tecnica NLU che converte il testo scritto in un formato strutturato che le macchine possono comprendere.
L'NLU lavora con la computer vision quando i dati visivi contengono testo che deve essere compreso. La computer vision, utilizzando tecnologie come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), estrae il testo da immagini, documenti o video. Potrebbe includere attività come la scansione di una ricevuta, la lettura di un testo su un cartello o la digitalizzazione di note scritte a mano.
L'NLU elabora quindi il testo estratto per comprenderne il significato, il contesto e l'intento. Questa combinazione consente ai sistemi di fare qualcosa di più che riconoscere il testo. Possono classificare le spese dalle ricevute o analizzare il tono e il sentiment. Insieme, la computer vision e l'NLU trasformano il testo visivo in informazioni significative e fruibili.
L'ingegneria dei prompt è il processo di progettazione di prompt di input chiari, precisi e dettagliati per guidare i sistemi di IA generativa, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i modelli di visione-linguaggio (VLM), nella produzione degli output desiderati. Questi prompt fungono da istruzioni che aiutano il modello di IA a comprendere l'intento dell'utente.
Un'ingegneria dei prompt efficace richiede la comprensione delle capacità del modello e la creazione di input che massimizzino la sua capacità di generare risposte accurate, creative o perspicaci. Questo è particolarmente importante quando si tratta di modelli di IA che lavorano sia con testo che con immagini.
Prendiamo ad esempio il modello DALL·E di OpenAI. Se gli chiedi di creare “un'immagine fotorealistica di un astronauta a cavallo”, può generare esattamente questo in base alla tua descrizione. Questa competenza è estremamente utile in settori come il graphic design, dove i professionisti possono trasformare rapidamente idee testuali in mockup visivi, risparmiando tempo e aumentando la produttività.
Potresti chiederti come questo si collega alla computer vision: non è forse solo AI generativa? Le due cose sono in realtà strettamente correlate. L'AI generativa si basa sulle fondamenta della computer vision per creare output visivi completamente nuovi.
I modelli di IA generativa che creano immagini da prompt testuali sono addestrati su ampi set di dati di immagini abbinate a descrizioni testuali. Ciò consente loro di apprendere le relazioni tra il linguaggio e i concetti visivi come oggetti, texture e relazioni spaziali.
Questi modelli non interpretano i dati visivi nello stesso modo in cui lo fanno i sistemi di computer vision tradizionali, come ad esempio il riconoscimento di oggetti in immagini del mondo reale. Invece, utilizzano la loro comprensione appresa di questi concetti per generare nuove immagini basate su prompt. Combinando questa conoscenza con prompt ben elaborati, l'IA generativa può produrre immagini realistiche e dettagliate che corrispondono all'input dell'utente.
I sistemi di domanda-risposta sono progettati per comprendere domande in linguaggio naturale e fornire risposte accurate e pertinenti. Utilizzano tecniche come il recupero di informazioni, la comprensione semantica e il deep learning per interpretare e rispondere alle domande.
Modelli avanzati come GPT-4o di OpenAI possono gestire il visual question-answering (VQA), ovvero sono in grado di analizzare e rispondere a domande sulle immagini. Tuttavia, GPT-4o non esegue direttamente compiti di computer vision. Invece, utilizza un encoder di immagini specializzato per elaborare le immagini, estrarre le caratteristiche e combinarle con la sua comprensione del linguaggio per fornire risposte.
Altri sistemi possono fare un ulteriore passo avanti integrando completamente le capacità di computer vision. Questi sistemi possono analizzare direttamente immagini o video per identificare oggetti, scene o testo. Se combinati con l'elaborazione del linguaggio naturale, possono gestire domande più complesse sui contenuti visivi. Ad esempio, possono rispondere a domande come "Quali oggetti sono presenti in questa immagine?" o "Chi è presente in questo filmato?" rilevando e interpretando gli elementi visivi.
L'apprendimento zero-shot (ZSL) è un metodo di machine learning che consente ai modelli di intelligenza artificiale di gestire attività nuove e mai viste prima senza essere specificamente addestrati su di esse. Lo fa utilizzando informazioni aggiuntive, come descrizioni o relazioni semantiche, per collegare ciò che il modello già conosce (classi viste) a categorie nuove e mai viste.
Nell'elaborazione del linguaggio naturale, lo ZSL aiuta i modelli a comprendere e lavorare con argomenti su cui non sono stati addestrati, basandosi sulle relazioni tra parole e concetti. Allo stesso modo, nella computer vision, lo ZSL consente ai modelli di riconoscere oggetti o scene che non hanno mai incontrato prima, collegando caratteristiche visive, come ali o piume, a concetti noti, come uccelli.
Lo ZSL collega NLP e CV combinando la comprensione del linguaggio con il riconoscimento visivo, rendendolo particolarmente utile per le attività che coinvolgono entrambi. Ad esempio, nel visual question answering, un modello può analizzare un'immagine comprendendo al contempo una domanda correlata per fornire una risposta accurata. È utile anche per attività come la didascalia di immagini.
L'unione dell'elaborazione del linguaggio naturale e della visione artificiale ha portato a sistemi di IA in grado di comprendere sia il testo che le immagini. Questa combinazione viene utilizzata in molti settori, dall'aiuto alle auto a guida autonoma nella lettura dei segnali stradali al miglioramento delle diagnosi mediche e alla maggiore sicurezza dei social media. Con il miglioramento di queste tecnologie, continueranno a semplificare la vita e ad aprire nuove opportunità in una vasta gamma di settori.
Per saperne di più, visita il nostro repository GitHub e interagisci con la nostra community. Esplora le applicazioni dell'IA nelle auto a guida autonoma e nell'agricoltura sulle nostre pagine delle soluzioni. 🚀
