Соединяя обработку естественного языка и компьютерное зрение

Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) - две разные ветви искусственного интеллекта (AI), которые приобрели большую популярность в последние годы. Благодаря достижениям в области ИИ эти две ветви теперь взаимосвязаны как никогда раньше.

Отличный пример - автоматическое создание подписей к изображениям. Компьютерное зрение может быть использовано для анализа и понимания содержимого изображения, а обработка естественного языка - для создания подписи к нему. Автоматические подписи к изображениям широко используются на платформах социальных сетей для улучшения доступности, а также в системах управления контентом для эффективной организации и маркировки изображений.

Инновации в области НЛП и искусственного зрения привели к появлению множества подобных примеров использования в самых разных отраслях. В этой статье мы подробнее рассмотрим НЛП и компьютерное зрение и обсудим, как они работают. Мы также рассмотрим интересные приложения, использующие обе эти технологии в тандеме. Давайте начнем!

Понимание НЛП и искусственного интеллекта

НЛП фокусируется на взаимодействии компьютеров и человеческого языка. Оно позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать текст или речь таким образом, чтобы они были осмысленными. С его помощью можно выполнять такие задачи, как перевод, анализ настроения или обобщение. 

Компьютерное зрение помогает машинам анализировать и работать с изображениями и видео. Оно может использоваться для решения таких задач, как обнаружение объектов на фотографии, распознавание лиц, отслеживание объектов или классификация изображений. Технология искусственного зрения позволяет машинам лучше понимать и взаимодействовать с визуальным миром.

‍

При интеграции с компьютерным зрением НЛП может придать смысл визуальным данным, объединяя текст и изображения, что позволяет глубже их понять. Как говорится, "картинка стоит тысячи слов", а в паре с текстом она становится еще более мощной, предлагая более глубокое понимание.

Примеры совместной работы НЛП и компьютерного зрения

Вы наверняка видели, как НЛП и компьютерное зрение работают вместе в повседневных инструментах, даже не замечая этого, например, когда ваш телефон переводит текст с картинки.

На самом деле Google Translate использует обработку естественного языка и компьютерное зрение для перевода текста с изображений. Когда вы фотографируете уличный знак на другом языке, компьютерное зрение идентифицирует и извлекает текст, а НЛП переводит его на нужный вам язык. 

НЛП и CV работают вместе, чтобы сделать этот процесс плавным и эффективным, позволяя пользователям понимать информацию на разных языках и взаимодействовать с ней в режиме реального времени. Такая бесшовная интеграция технологий разрушает коммуникационные барьеры.

‍

Вот некоторые другие приложения, в которых НЛП и компьютерное зрение работают вместе:

• Самоуправляемые автомобили: CV может использоваться для обнаружения дорожных знаков, полос движения и препятствий, а NLP - для обработки устных команд или текста на дорожных знаках.
  ‍
• Документ Считыватели: ИИ зрения может распознавать текст отсканированных документов или рукописный текст, а обработка естественного языка - интерпретировать и обобщать информацию.
  ‍
• Визуальный поиск в приложения для покупок: Компьютерное зрение позволяет идентифицировать товары на фотографиях, а НЛП обрабатывает поисковые запросы для улучшения рекомендаций.
  ‍
• Образовательные инструменты: CV может распознавать рукописные заметки или визуальные данные, а НЛП - давать пояснения или обратную связь на основе их содержания.

Ключевые концепции, связывающие компьютерное зрение и НЛП

Теперь, когда мы увидели, как используются компьютерное зрение и обработка естественного языка, давайте рассмотрим, как они объединяются, чтобы создать кросс-модальный ИИ. 

Кросс-модальный ИИ сочетает в себе визуальное восприятие с помощью компьютерного зрения и понимание языка с помощью НЛП для обработки и соединения информации в тексте и изображениях. Например, в здравоохранении кросс-модальный ИИ может помочь проанализировать рентгеновский сни мок и составить четкое письменное резюме потенциальных проблем, помогая врачам принимать более быстрые и точные решения.

Понимание естественного языка (NLU)

Понимание естественного языка - это особый раздел NLP, который занимается интерпретацией и извлечением смысла из текста путем анализа его смысла, контекста, семантики, тона и структуры. В то время как NLP обрабатывает необработанный текст, NLU позволяет машинам более эффективно понимать человеческий язык. Например, синтаксический анализ - это техника NLU, которая преобразует письменный текст в структурированный формат, понятный машинам. 

‍

NLU работает с компьютерным зрением, когда визуальные данные содержат текст, который необходимо понять. Компьютерное зрение, используя такие технологии, как оптическое распознавание символов (OCR), извлекает текст из изображений, документов или видео. Это может включать такие задачи, как сканирование чека, чтение текста на вывеске или оцифровка рукописных заметок. 

NLU обрабатывает извлеченный текст, чтобы понять его смысл, контекст и намерения. Такое сочетание позволяет системам не просто распознавать текст. Они могут классифицировать расходы по квитанциям или анализировать тон и настроение. Вместе компьютерное зрение и NLU превращают визуальный текст в осмысленную информацию, которую можно использовать на практике.

Оперативное проектирование

Проектирование подсказок - это процесс разработки ясных, точных и подробных подсказок для генеративных систем ИИ, таких как большие языковые модели (БЯМ) и модели на языке зрения (МЯЗ), для получения желаемых результатов. Эти подсказки выступают в качестве инструкций, которые помогают модели ИИ понять намерения пользователя.

Эффективная разработка подсказок требует понимания возможностей модели и создания входных данных, которые максимально повышают ее способность генерировать точные, креативные или проницательные ответы. Это особенно важно, когда речь идет о моделях ИИ, работающих как с текстом, так и с изображениями.

Возьмем, к примеру, модель DALL-E от OpenAI. Если вы попросите его создать "фотореалистичное изображение астронавта, скачущего на лошади", он сможет сгенерировать именно такое изображение на основе вашего описания. Этот навык очень полезен в таких областях, как графический дизайн, где профессионалы могут быстро превращать текстовые идеи в визуальные макеты, экономя время и повышая производительность.

‍

Вы можете задаться вопросом, как это связано с компьютерным зрением - разве это не генеративный ИИ? На самом деле эти два понятия тесно связаны. Генеративный ИИ опирается на основы компьютерного зрения для создания совершенно новых визуальных результатов.

Генеративные модели ИИ, создающие изображения по текстовым подсказкам, обучаются на больших массивах данных изображений, сопряженных с текстовыми описаниями. Это позволяет им изучать взаимосвязи между языком и визуальными понятиями, такими как объекты, текстуры и пространственные отношения. 

Эти модели не интерпретируют визуальные данные так, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, например, распознавая объекты на реальных изображениях. Вместо этого они используют свое понимание этих концепций для создания новых визуальных образов на основе подсказок. Комбинируя эти знания с хорошо продуманными подсказками, генеративный ИИ может создавать реалистичные и детализированные изображения, которые соответствуют введенным пользователем данным. 

Ответы на вопросы (QA)

Системы, отвечающие на вопросы, предназначены для понимания вопросов на естественном языке и предоставления точных и релевантных ответов. Они используют такие методы, как поиск информации, семантическое понимание и глубокое обучение, чтобы интерпретировать и отвечать на запросы. 

Продвинутые модели, такие как GPT-4o от OpenAI, могут работать с визуальными вопросами-ответами (VQA), то есть анализировать и отвечать на вопросы об изображениях. Однако GPT-4o не выполняет задачи компьютерного зрения напрямую. Вместо этого он использует специализированный кодировщик изображений для обработки изображений, извлечения особенностей и объединения их с пониманием языка для предоставления ответов.

‍

Другие системы могут пойти еще дальше, полностью интегрировав возможности компьютерного зрения. Такие системы могут напрямую анализировать изображения или видео, чтобы идентифицировать объекты, сцены или текст. В сочетании с обработкой естественного языка они могут решать более сложные вопросы о визуальном контенте. Например, они могут ответить на вопрос "Какие объекты находятся на этом изображении?" или "Кто находится на этом кадре?", обнаружив и интерпретировав визуальные элементы. 

Zero-Shot Learning (ZSL)

Zero-shot learning (ZSL) - это метод машинного обучения, позволяющий моделям ИИ решать новые, невидимые задачи без специального обучения. Для этого используется дополнительная информация, например описания или семантические отношения, чтобы связать то, что модель уже знает (видимые классы), с новыми, невидимыми категориями. 

В обработке естественного языка ZSL помогает моделям понимать и работать с темами, которым они не обучались, опираясь на связи между словами и понятиями. Аналогично, в компьютерном зрении ZSL позволяет моделям распознавать объекты или сцены, с которыми они никогда раньше не сталкивались, связывая визуальные особенности, например крылья или перья, с известными понятиями, такими как птицы.

ZSL соединяет НЛП и CV, объединяя понимание языка и визуальное распознавание, что делает ее особенно полезной для задач, в которых задействованы оба компонента. Например, при визуальном ответе на вопрос модель может проанализировать изображение и понять связанный с ним вопрос, чтобы дать точный ответ. Это также полезно для таких задач, как создание подписей к изображениям.

Основные выводы

Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения привело к созданию систем искусственного интеллекта, способных понимать как текст, так и изображения. Эта комбинация используется во многих отраслях: от помощи самодвижущимся автомобилям в чтении дорожных знаков до улучшения медицинской диагностики и повышения безопасности социальных сетей. По мере совершенствования этих технологий они будут и дальше облегчать жизнь и открывать новые возможности в самых разных областях.
‍
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в самоуправляемых автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀