28 de novembro de 2024
Aprenda como o processamento de linguagem natural (PNL) e a visão computacional (VC) podem trabalhar juntos para transformar indústrias com sistemas de IA intermodais mais inteligentes.
O processamento de linguagem natural (PNL) e a visão computacional (VC) são dois ramos distintos da inteligência artificial (IA) que ganharam muita popularidade nos últimos anos. Graças aos avanços na IA, esses dois ramos estão agora mais interconectados do que nunca.
Um ótimo exemplo disso é a legendagem automática de imagens. A visão computacional pode ser usada para analisar e entender o conteúdo de uma imagem, enquanto o processamento de linguagem natural pode ser usado para gerar uma legenda para descrevê-la. A legendagem automática de imagens é comumente usada em plataformas de mídia social para melhorar a acessibilidade e em sistemas de gerenciamento de conteúdo para ajudar a organizar e etiquetar imagens de forma eficiente.
Inovações em PNL e Visão de IA levaram a muitos casos de uso em diversas indústrias. Neste artigo, vamos analisar mais de perto a PNL e a visão computacional e discutir como ambas funcionam. Também exploraremos aplicações interessantes que usam ambas as tecnologias em conjunto. Vamos começar!
A PNL se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. Ela permite que as máquinas entendam, interpretem e gerem texto ou fala de uma forma que seja significativa. Ela pode ser usada para realizar tarefas como tradução, análise de sentimento ou sumarização.
Enquanto isso, a visão computacional ajuda as máquinas a analisar e trabalhar com imagens e vídeos. Ela pode ser usada para tarefas como detecção de objetos em uma foto, reconhecimento facial, rastreamento de objetos ou classificação de imagens. A tecnologia de Visão de IA permite que as máquinas entendam e interajam melhor com o mundo visual.
Quando integrada com a visão computacional, a PNL pode adicionar significado aos dados visuais combinando texto e imagens, permitindo uma compreensão mais profunda. Como diz o ditado, "uma imagem vale mais que mil palavras" e, quando combinada com texto, torna-se ainda mais poderosa, oferecendo insights mais ricos.
Você provavelmente já viu a PNL e a visão computacional trabalhando juntas em ferramentas do dia a dia sem nem perceber, como quando seu telefone traduz texto de uma imagem.
Na verdade, o Google Translate usa tanto o processamento de linguagem natural quanto a visão computacional para traduzir textos de imagens. Quando você tira uma foto de uma placa de rua em outro idioma, a visão computacional identifica e extrai o texto, enquanto a PNL o traduz para o seu idioma preferido.
A PNL e a VC trabalham juntas para tornar o processo suave e eficiente, permitindo que os usuários entendam e interajam com informações em diferentes idiomas em tempo real. Essa integração perfeita de tecnologias quebra as barreiras de comunicação.
Aqui estão algumas outras aplicações onde PNL e visão computacional trabalham juntas:
Agora que vimos como a visão computacional e o processamento de linguagem natural são usados, vamos explorar como eles se unem para permitir a IA intermodal.
A IA intermodal combina a compreensão visual da visão computacional com a compreensão da linguagem da PNL para processar e conectar informações entre texto e imagens. Por exemplo, na área da saúde, a IA intermodal pode ajudar a analisar um raio-x e gerar um resumo escrito claro de possíveis problemas, ajudando os médicos a tomar decisões mais rápidas e precisas.
A Compreensão da Linguagem Natural é um subconjunto especial da PNL que se concentra em interpretar e extrair significado do texto, analisando sua intenção, contexto, semântica, tom e estrutura. Enquanto a PNL processa o texto bruto, a CLN permite que as máquinas compreendam a linguagem humana de forma mais eficaz. Por exemplo, a análise sintática é uma técnica de CLN que converte texto escrito em um formato estruturado que as máquinas podem entender.
A CLN trabalha com visão computacional quando os dados visuais contêm texto que precisa ser compreendido. A visão computacional, usando tecnologias como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), extrai texto de imagens, documentos ou vídeos. Isso pode incluir tarefas como digitalizar um recibo, ler texto em uma placa ou digitalizar notas manuscritas.
A CLN então processa o texto extraído para entender seu significado, contexto e intenção. Essa combinação torna possível que os sistemas façam mais do que apenas reconhecer texto. Eles podem categorizar despesas de recibos ou analisar tom e sentimento. Juntas, a visão computacional e a CLN transformam texto visual em informações significativas e acionáveis.
A engenharia de prompts é o processo de criar instruções de entrada claras, precisas e detalhadas para orientar sistemas de IA generativa, como modelos de linguagem grandes (LLMs) e modelos de linguagem visual (VLMs), na produção dos resultados desejados. Esses prompts funcionam como instruções que ajudam o modelo de IA a entender a intenção do usuário.
A engenharia de prompts eficaz requer a compreensão das capacidades do modelo e a criação de entradas que maximizem sua capacidade de gerar respostas precisas, criativas ou perspicazes. Isso é especialmente importante quando se trata de modelos de IA que trabalham com texto e imagens.
Considere o modelo DALL·E da OpenAI, por exemplo. Se você pedir para ele criar “uma imagem fotorrealista de um astronauta montando um cavalo”, ele pode gerar exatamente isso com base na sua descrição. Essa habilidade é muito útil em áreas como design gráfico, onde os profissionais podem transformar rapidamente ideias textuais em mockups visuais, economizando tempo e aumentando a produtividade.
Você deve estar se perguntando como isso se conecta à visão computacional - não é apenas IA generativa? Os dois estão, na verdade, intimamente relacionados. A IA generativa se baseia nos fundamentos da visão computacional para criar saídas visuais totalmente novas.
Os modelos de IA generativa que criam imagens a partir de prompts de texto são treinados em grandes conjuntos de dados de imagens emparelhadas com descrições textuais. Isso permite que eles aprendam as relações entre a linguagem e os conceitos visuais, como objetos, texturas e relações espaciais.
Esses modelos não interpretam os dados visuais da mesma forma que os sistemas tradicionais de visão computacional, como reconhecer objetos em imagens do mundo real. Em vez disso, eles usam seu entendimento aprendido desses conceitos para gerar novos visuais com base em prompts. Ao combinar esse conhecimento com prompts bem elaborados, a IA generativa pode produzir imagens realistas e detalhadas que correspondem à entrada do usuário.
Os sistemas de resposta a perguntas são projetados para entender perguntas em linguagem natural e fornecer respostas precisas e relevantes. Eles usam técnicas como recuperação de informações, compreensão semântica e aprendizado profundo para interpretar e responder às consultas.
Modelos avançados como o GPT-4o da OpenAI podem lidar com o question answering visual (VQA), o que significa que eles podem analisar e responder a perguntas sobre imagens. No entanto, o GPT-4o não executa diretamente tarefas de visão computacional. Em vez disso, ele usa um codificador de imagem especializado para processar imagens, extrair recursos e combiná-los com sua compreensão da linguagem para fornecer respostas.
Outros sistemas podem ir um passo além, integrando totalmente recursos de visão computacional. Esses sistemas podem analisar diretamente imagens ou vídeos para identificar objetos, cenas ou texto. Quando combinados com o processamento de linguagem natural, eles podem lidar com perguntas mais complexas sobre o conteúdo visual. Por exemplo, eles podem responder: “Quais objetos estão nesta imagem?” ou “Quem está nesta filmagem?”, detectando e interpretando os elementos visuais.
O aprendizado zero-shot (ZSL) é um método de aprendizado de máquina que permite que os modelos de IA lidem com tarefas novas e inéditas sem serem especificamente treinados nelas. Ele faz isso usando informações extras, como descrições ou relações semânticas, para conectar o que o modelo já conhece (classes vistas) a categorias novas e inéditas.
No processamento de linguagem natural, o ZSL ajuda os modelos a entender e trabalhar com tópicos nos quais não foram treinados, confiando nas relações entre palavras e conceitos. Da mesma forma, em visão computacional, o ZSL permite que os modelos reconheçam objetos ou cenas que nunca encontraram antes, vinculando características visuais, como asas ou penas, a conceitos conhecidos, como pássaros.
O ZSL conecta PNL e VC combinando a compreensão da linguagem com o reconhecimento visual, tornando-o especialmente útil para tarefas que envolvem ambos. Por exemplo, na resposta a perguntas visuais, um modelo pode analisar uma imagem enquanto entende uma pergunta relacionada para fornecer uma resposta precisa. Também é útil para tarefas como legendagem de imagens.
A união do processamento de linguagem natural e da visão computacional levou a sistemas de IA que podem entender tanto texto quanto imagens. Essa combinação está sendo usada em muitos setores, desde ajudar carros autônomos a ler placas de trânsito até melhorar diagnósticos médicos e tornar as mídias sociais mais seguras. À medida que essas tecnologias melhoram, elas continuarão a facilitar a vida e a abrir novas oportunidades em uma ampla gama de áreas.
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