自然言語処理とコンピュータビジョンの架け橋

Natural language processing (NLP)とcomputer vision (CV)は、近年非常に人気を集めているartificial intelligence (AI)の2つの異なる分野です。AIの進歩のおかげで、これら2つの分野はこれまで以上に密接に結びついています。

その素晴らしい例が、自動のimage captioningです。Computer visionは画像の内容を分析して理解するために使用され、自然言語処理はそれを説明するキャプションをgenerateするために使用されます。自動画像キャプション作成は、accessibilityを向上させるためにsocial mediaプラットフォームで一般的に使用されており、またcontent管理システムで画像の整理とtag imagesを効率的に行うためにも使用されています。

NLPとVision AIの革新により、さまざまな産業においてこのような多くのユースケースが生まれています。この記事では、NLPとcomputer visionについて詳しく見ていき、それぞれの仕組みについて解説します。また、これら両方のテクノロジーを組み合わせて使用する興味深いアプリケーションについても探っていきます。それでは始めましょう！

NLPとVision AIの理解#

NLPは、コンピュータと人間の言語との間の対話に焦点を当てています。これにより、機械は意味のある方法でテキストや音声を理解、解釈、generate textすることができます。翻訳、sentiment analysis、summarizationなどのタスクを実行するために使用できます。

一方、コンピュータビジョンは、機械が画像や動画を分析して処理するのを助けます。写真内のdetecting objects、facial recognition、object tracking、image classificationなどのタスクに使用できます。Vision AIテクノロジーにより、機械は視覚世界をよりよく理解し、それと対話できるようになります。

Fig 1. 画像分類の例。

Computer visionと統合されたNLPは、テキストと画像を組み合わせることでvisual dataに意味を加え、より深い理解を可能にします。「百聞は一見にしかず」という言葉があるように、テキストとペアにすることでさらに強力になり、より豊かな洞察を提供します。

NLPとコンピュータビジョンが連携する例#

携帯電話が写真からテキストを翻訳するときのように、気づかないうちにNLPとコンピュータビジョンがeveryday toolsで連携して動作しているのを見たことがあるでしょう。

実際、Google Translateは、画像からテキストを翻訳するために自然言語処理とコンピュータビジョンの両方を使用しています。別の言語で書かれた道路標識の写真を撮ると、コンピュータビジョンがテキストを識別して抽出し、NLPがそれを希望の言語に翻訳します。

NLPとCVは連携してプロセスを円滑かつ効率的にし、ユーザーが言語の壁を越えてリアルタイムで情報を理解し、対話することを可能にします。このシームレスな技術統合により、コミュニケーションの障壁が取り除かれます。

Fig 2。Googleの翻訳機能。

その他、NLPとコンピュータビジョンが連携するアプリケーションをいくつか紹介します。

• Self-driving cars：CVは道路標識、車線、障害物を検出するために使用でき、NLPは音声コマンドや道路標識のテキストを処理できます。
• Document readers：Vision AIはスキャンされた文書や手書き文字からテキストを認識し、自然言語処理はその情報を解釈して要約できます。
• shopping appsでのビジュアル検索：コンピュータビジョンは写真内の商品を識別し、NLPは検索語を処理してレコメンデーションを改善します。
• Educational tools：CVは手書きのメモや視覚的な入力を認識でき、NLPはそのコンテンツに基づいて説明やフィードバックを提供できます。

コンピュータビジョンとNLPを結びつける重要な概念#

コンピュータビジョンと自然言語処理の活用例を見てきました。次に、これらがどのように融合してクロスモーダルAIを実現しているのかを探っていきましょう。

クロスモーダルAIは、コンピュータビジョンからの視覚的理解とNLPからの言語理解を組み合わせ、テキストと画像全体で情報を処理および接続します。たとえば、healthcareにおいて、クロスモーダルAIはX-rayの分析を支援し、潜在的な問題に関する明確な書面による要約を生成して、医師がより迅速かつ正確な決定を下すのを助けることができます。

自然言語理解 (NLU)#

Natural Language Understandingは、意図、文脈、意味論、トーン、構造を分析することで、テキストから意味を解釈して抽出することに焦点を当てた、NLPの特別なサブセットです。NLPが生のテキストを処理するのに対し、NLUは機械が人間の言語をより効果的に理解できるようにします。たとえば、構文解析は、書き言葉を機械が理解できる構造化された形式に変換するNLUテクニックです。

Fig 3。NLPとNLUの関係。

NLUは、視覚データに理解すべきテキストが含まれている場合に、コンピュータビジョンと連携します。コンピュータビジョンは、optical character recognition (OCR)などの技術を使用して、画像、文書、または動画からテキストを抽出します。レシートのスキャン、標識のテキストの読み取り、手書きのメモのデジタル化などのタスクが含まれます。

次にNLUが、抽出されたテキストの意味、文脈、意図を処理します。この組み合わせにより、システムは単にテキストを認識するだけでなく、領収書から経費を分類したり、トーンや感情を分析したりすることが可能になります。コンピュータビジョンとNLUが一体となることで、視覚的なテキストが意味のある実行可能な情報へと変換されます。

プロンプトエンジニアリング#

Prompt engineeringは、大規模言語モデル（LLMs）や視覚言語モデル（VLMs）などの生成AIシステムをガイドして目的の出力を生成させるための、明確で正確かつ詳細な入力プロンプトを設計するプロセスです。これらのプロンプトは、AIモデルがユーザーの意図を理解するのに役立つ指示として機能します。

効果的なプロンプトエンジニアリングには、モデルの機能を理解し、正確で創造的、または洞察に満ちた応答を生成する能力を最大化する入力を作成することが求められます。これは、テキストと画像の両方を処理するAI modelsに関して特に重要です。

たとえば、OpenAI'sのDALL·Eモデルを取り上げてみましょう。「宇宙飛行士が馬に乗っているフォトリアルな画像」を作成するように依頼すると、説明に基づいてまさにその通りの画像を生成できます。このスキルはgraphic designなどの分野で非常に便利であり、専門家はテキストのアイデアを視覚的なモックアップに素早く変換し、時間を節約して生産性を向上させることができます。

Fig 4。OpenAIのDALL-Eを使用して作成された画像。

これがコンピュータビジョンとどのように結びついているのか疑問に思われるかもしれません。これは単なるgenerative AIではないでしょうか？実際、この2つは密接に関連しています。生成AIは、コンピュータビジョンの基盤の上に構築され、全く新しい視覚的出力を生み出します。

テキストプロンプトから画像を生成するGenerative AI modelsは、テキストの説明とペアになった画像の膨大なデータセットでトレーニングされています。これにより、言語と、オブジェクト、テクスチャ、空間関係などの視覚的概念との間の関係性を学習することができます。

これらのモデルは、現実世界の画像におけるrecognizing objectsのような従来のコンピュータビジョンシステムと同じ方法で視覚データを解釈するわけではありません。その代わり、学習したこれらの概念の理解を使用して、プロンプトに基づいて新しいビジュアルを生成します。この知識とよく練られたプロンプトを組み合わせることで、生成AIはユーザーの入力に一致するリアルで詳細な画像を生成できます。

質疑応答 (QA)#

Question-answeringシステムは、自然言語の質問を理解し、正確で関連性のある回答を提供するように設計されています。情報検索、意味的理解、ディープラーニングなどの技術を使用して、クエリを解釈して応答します。

OpenAI’s GPT-4oのような高度なモデルは、視覚的質問応答（VQA）を処理できます。つまり、画像を分析してそれについての質問に答えることができます。ただし、GPT-4oは直接computer vision tasksを実行するわけではありません。その代わり、専用の画像エンコーダーを使用して画像を処理し、extract featuresを抽出して、言語理解と組み合わせて回答を提供します。

図 5. ChatGPTの視覚的質疑応答機能。画像提供：著者。

他のシステムでは、computer vision capabilitiesを完全に統合することで、さらに一歩進めることができます。これらのシステムは、画像や動画を直接分析して、オブジェクト、シーン、またはテキストを識別できます。自然言語処理と組み合わせることで、視覚的コンテンツに関するより複雑な質問を処理できます。たとえば、視覚的要素を検出して解釈することで、「この画像には何が写っていますか？」や「この映像には誰が写っていますか？」といった質問に答えることができます。

ゼロショット学習 (ZSL)#

ゼロショット学習（ZSL）は、AIモデルが特にトレーニングを受けていない新しい未確認のタスクを処理できるようにする機械学習の手法です。説明や意味的関係などの追加情報を使用して、モデルがすでに知っていること（既知のクラス）を新しい未確認のカテゴリに接続することでこれを実現します。

In natural language processing, ZSL helps models understand and work with topics they haven’t been trained on by relying on relationships between words and concepts. Similarly, in computer vision, ZSL allows models to recognize objects or scenes they’ve never encountered before by linking visual features, like wings or feathers, to known concepts, such as birds.

ZSLは、言語理解と視覚認識を組み合わせることでNLPとCVをつなぎ、両者を含むタスクにおいて特に有用です。例えば、視覚的質疑応答では、モデルは関連する質問を理解しながら画像を分析して正確な回答を提供できます。また、画像キャプション生成などのタスクにも有用です。

重要なポイント#

自然言語処理とコンピュータビジョンを組み合わせることで、テキストと画像の両方を理解できるAIシステムが誕生しました。この組み合わせは、自動運転車が道路標識を読み取るのを助けることから、医療診断の改善、ソーシャルメディアの安全性の向上まで、多くの産業で使用されています。これらのテクノロジーが向上するにつれて、生活がさらに便利になり、幅広い分野で新しい機会が開かれるでしょう。詳細については、GitHub repositoryにアクセスし、communityにご参加ください。ソリューションページで、self-driving carsやagricultureにおけるAIアプリケーションを探索してください。🚀