28 ноября 2024 г.
Узнайте, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) могут работать вместе, чтобы преобразовать отрасли с помощью более интеллектуальных кросс-модальных систем ИИ.
Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) — это две отдельные ветви искусственного интеллекта (AI), которые приобрели большую популярность в последние годы. Благодаря достижениям в области ИИ эти две ветви теперь более взаимосвязаны, чем когда-либо прежде.
Отличным примером этого является автоматическое создание подписей к изображениям. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и понимания содержимого изображения, а обработку естественного языка можно использовать для генерации подписи для его описания. Автоматическое создание подписей к изображениям обычно используется на платформах социальных сетей для повышения доступности, а также в системах управления контентом, чтобы помочь эффективно организовывать и помечать изображения тегами.
Инновации в NLP и Vision AI привели ко многим подобным вариантам использования в различных отраслях. В этой статье мы подробнее рассмотрим NLP и компьютерное зрение и обсудим, как они работают. Мы также рассмотрим интересные приложения, в которых обе эти технологии используются в тандеме. Давайте начнем!
NLP фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Он позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать текст или речь осмысленным образом. Его можно использовать для выполнения таких задач, как перевод, анализ тональности или суммирование.
В то же время компьютерное зрение помогает машинам анализировать изображения и видео и работать с ними. Его можно использовать для таких задач, как обнаружение объектов на фотографии, распознавание лиц, отслеживание объектов или классификация изображений. Технология Vision AI позволяет машинам лучше понимать визуальный мир и взаимодействовать с ним.
При интеграции с компьютерным зрением NLP может добавить смысл к визуальным данным, объединяя текст и изображения, что позволяет получить более глубокое понимание. Как говорится, «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать», а в сочетании с текстом это становится еще более мощным, предлагая более глубокое понимание.
Вы, вероятно, видели, как NLP и компьютерное зрение работают вместе в повседневных инструментах, даже не замечая этого, например, когда ваш телефон переводит текст с картинки.
Фактически, Google Translate использует как обработку естественного языка, так и компьютерное зрение для перевода текста с изображений. Когда вы фотографируете дорожный знак на другом языке, компьютерное зрение идентифицирует и извлекает текст, а NLP переводит его на предпочитаемый вами язык.
NLP и CV работают вместе, чтобы сделать процесс плавным и эффективным, позволяя пользователям понимать информацию на разных языках и взаимодействовать с ней в режиме реального времени. Эта бесшовная интеграция технологий разрушает коммуникационные барьеры.
Вот еще несколько приложений, где NLP и компьютерное зрение работают вместе:
Теперь, когда мы увидели, как используются компьютерное зрение и обработка естественного языка, давайте рассмотрим, как они объединяются, чтобы обеспечить кросс-модальный AI.
Кросс-модальный AI объединяет визуальное понимание от компьютерного зрения с пониманием языка от NLP для обработки и соединения информации из текста и изображений. Например, в здравоохранении кросс-модальный AI может помочь проанализировать рентгеновский снимок и создать четкое письменное резюме потенциальных проблем, помогая врачам принимать более быстрые и точные решения.
Понимание естественного языка — это специальное подмножество NLP, которое фокусируется на интерпретации и извлечении смысла из текста путем анализа его намерения, 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 метод NLU, который преобразует письменный текст в структурированный формат, понятный машинам.
NLU работает с компьютерным зрением, когда визуальные данные содержат текст, который необходимо понять. Компьютерное зрение, использующее такие технологии, как оптическое распознавание символов (OCR), извлекает текст из изображений, документов или видео. Это может включать в себя такие задачи, как сканирование чека, чтение текста на знаке или оцифровка рукописных заметок.
Затем NLU обрабатывает извлеченный текст, чтобы понять его значение, контекст и намерение. Это сочетание позволяет системам делать больше, чем просто распознавать текст. Они могут классифицировать расходы из чеков или анализировать тон и настроение. Вместе компьютерное зрение и NLU превращают визуальный текст в значимую, действенную информацию.
Проектирование промптов — это процесс разработки четких, точных и подробных входных промптов для направления генеративных систем искусственного интеллекта, таких как большие языковые модели (LLM) и модели «зрение-язык» (VLM), в создании желаемых результатов. Эти промпты действуют как инструкции, которые помогают модели искусственного интеллекта понять намерение пользователя.
Для эффективной разработки промптов необходимо понимать возможности модели и создавать такие входные данные, которые максимально повышают ее способность генерировать точные, креативные или содержательные ответы. Это особенно важно, когда речь идет об AI-моделях, работающих как с текстом, так и с изображениями.
Возьмем, к примеру, модель DALL·E от OpenAI. Если вы попросите ее создать “фотореалистичное изображение астронавта, скачущего на лошади”, она сможет сгенерировать именно это 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 просто генеративный ИИ? На самом деле эти две области тесно связаны. Генеративный ИИ опирается на основы компьютерного зрения для создания совершенно новых визуальных результатов.
Генеративные AI-модели, создающие изображения из текстовых запросов, обучаются на больших наборах данных изображений в паре с текстовыми описаниями. Это позволяет им изучать взаимосвязи между языком и визуальными концепциями, такими как объекты, текстуры и пространственные отношения.
Эти модели интерпретируют визуальные данные не так, как традиционные системы компьютерного зрения, например, распознавание объектов в реальных изображениях. Вместо этого они используют свое усвоенное понимание этих концепций для создания новых визуальных образов на основе подсказок. Объединяя эти знания с хорошо разработанными подсказками, генеративный ИИ может создавать реалистичные и детализированные изображения, соответствующие запросу пользователя.
Системы ответов на вопросы предназначены для понимания вопросов на естественном языке и предоставления точных, релевантных ответов. Они используют такие методы, как поиск информации, семантическое понимание и глубокое обучение, чтобы интерпретировать запросы и отвечать на них.
Продвинутые модели, такие как GPT-4o от OpenAI, могут обрабатывать визуальные ответы на вопросы (VQA), что означает, что они могут анализировать изображения и отвечать на вопросы о них. Однако GPT-4o напрямую не выполняет задачи компьютерного зрения. Вместо этого он использует специализированный кодировщик изображений для обработки изображений, извлечения признаков и объединения их со своим пониманием языка для предоставления ответов.
Другие системы могут пойти еще дальше, полностью интегрируя возможности компьютерного зрения. Эти системы могут напрямую анализировать изображения или видео для идентификации объектов, сцен или текста. В сочетании с обработкой естественного языка они могут обрабатывать более сложные вопросы о визуальном контенте. Например, они могут ответить на вопрос: “Какие объекты находятся на этом изображении?” или “Кто изображен на этом видео?”, обнаруживая и интерпретируя визуальные элементы.
Обучение без единого примера (ZSL) — это метод машинного обучения, который позволяет AI-моделям справляться с новыми, невиданными задачами без специального обучения на них. Это достигается за счет использования дополнительной информации, такой как описания или семантические отношения, для связи того, что модель уже знает (виденные классы), с новыми, невиданными категориями.
В обработке естественного языка ZSL помогает моделям понимать темы, на которых они не были обучены, и работать с ними, опираясь на взаимосвязи между словами и понятиями. Аналогично, в компьютерном зрении ZSL позволяет моделям распознавать объекты или сцены, с которыми они никогда раньше не сталкивались, связывая визуальные признаки, такие как крылья или перья, с известными понятиями, такими как птицы.
ZSL соединяет NLP и CV, объединяя понимание языка с визуальным распознаванием, что делает его особенно полезным для задач, включающих и то, и другое. Например, в визуальном ответе на вопросы модель может анализировать изображение, одновременно понимая связанный с ним вопрос, чтобы дать точный ответ. Это также полезно для таких задач, как создание подписей к изображениям.
Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения привело к созданию AI-систем, которые могут понимать как текст, так и изображения. Эта комбинация используется во многих отраслях, от помощи самоуправляемым автомобилям в чтении дорожных знаков до улучшения медицинской диагностики и повышения безопасности в социальных сетях. По мере того, как эти технологии будут совершенствоваться, они будут продолжать облегчать жизнь и открывать новые возможности в самых разных областях.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите приложения AI в самоуправляемых автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
