Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения

Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) — это две разные области искусственного интеллекта (AI), которые за последние годы стали очень популярными. Благодаря достижениям в области AI, эти две области теперь взаимосвязаны сильнее, чем когда-либо прежде.

Отличный пример этого — автоматическое создание подписей к изображениям. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и понимания содержимого изображения, в то время как обработка естественного языка применяется для генерации подписи, описывающей его. Автоматическое создание подписей к изображениям часто используется в социальных сетях для улучшения доступности и в системах управления контентом, чтобы помочь эффективно организовывать и тегировать изображения.

Инновации в NLP и Vision AI привели ко множеству таких сценариев использования в самых разных отраслях. В этой статье мы подробнее рассмотрим NLP и компьютерное зрение и обсудим, как они работают. Мы также изучим интересные приложения, которые используют обе эти технологии одновременно. Давай начнем!

Link to this sectionПонимание NLP и Vision AI#

NLP фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Оно позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать текст или речь осмысленным образом. Его можно использовать для выполнения таких задач, как перевод, анализ тональности или составление резюме.

Тем временем компьютерное зрение помогает машинам анализировать изображения и видео и работать с ними. Оно используется для таких задач, как обнаружение объектов на фото, распознавание лиц, отслеживание объектов или классификация изображений. Технология Vision AI позволяет машинам лучше понимать визуальный мир и взаимодействовать с ним.

Рис. 1. Пример классификации изображений.

При интеграции с компьютерным зрением, NLP может дополнять визуальные данные смыслом, объединяя текст и изображения, что обеспечивает более глубокое понимание. Как говорится, «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать», а в сочетании с текстом это становится еще мощнее, предлагая более глубокие инсайты.

Link to this sectionПримеры совместной работы NLP и компьютерного зрения#

Ты наверняка видел, как NLP и компьютерное зрение работают вместе в повседневных инструментах, даже не замечая этого, например, когда твой телефон переводит текст с картинки.

На самом деле Google Translate использует и обработку естественного языка, и компьютерное зрение для перевода текста с изображений. Когда ты фотографируешь дорожный знак на другом языке, компьютерное зрение находит и извлекает текст, а NLP переводит его на нужный тебе язык.

NLP и CV работают вместе, делая процесс плавным и эффективным, позволяя пользователям понимать информацию на разных языках и взаимодействовать с ней в реальном времени. Эта бесшовная интеграция технологий устраняет коммуникационные барьеры.

Рис. 2. Функция перевода Google.

Вот некоторые другие приложения, где NLP и компьютерное зрение работают вместе:

• Беспилотные автомобили: CV используется для обнаружения дорожных знаков, полос движения и препятствий, а NLP может обрабатывать голосовые команды или текст на дорожных знаках.
• Считыватели документов: Vision AI распознает текст из отсканированных документов или рукописных заметок, а обработка естественного языка интерпретирует и резюмирует информацию.
• Визуальный поиск в приложениях для покупок: Компьютерное зрение идентифицирует товары на фото, а NLP обрабатывает поисковые запросы для улучшения рекомендаций.
• Образовательные инструменты: CV может распознавать рукописные заметки или визуальные данные, а NLP — предоставлять объяснения или обратную связь на основе контента.

Link to this sectionКлючевые концепции, связывающие компьютерное зрение и NLP#

Теперь, когда мы увидели, как используются компьютерное зрение и обработка естественного языка, давай изучим, как они объединяются для обеспечения кросс-модального AI.

Кросс-модальный AI объединяет визуальное понимание из компьютерного зрения с пониманием языка из NLP для обработки и связи информации между текстом и изображениями. Например, в здравоохранении кросс-модальный AI может помочь проанализировать рентгеновский снимок и создать четкое письменное резюме потенциальных проблем, помогая врачам принимать решения быстрее и точнее.

Link to this sectionПонимание естественного языка (NLU)#

Понимание естественного языка (NLU) — это особая подмножество NLP, которое фокусируется на интерпретации и извлечении смысла из текста путем анализа его намерений, контекста, семантики, тона и структуры. В то время как NLP обрабатывает необработанный текст, NLU позволяет машинам более эффективно понимать человеческий язык. Например, синтаксический разбор — это метод NLU, который преобразует письменный текст в структурированный формат, понятный машинам.

Рис. 3. Взаимосвязь между NLP и NLU.

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

Затем NLU обрабатывает извлеченный текст, чтобы понять его смысл, контекст и намерения. Эта комбинация позволяет системам делать больше, чем просто распознавать текст. Они могут классифицировать расходы по чекам или анализировать тон и тональность. Вместе компьютерное зрение и NLU превращают визуальный текст в значимую, полезную информацию.

Link to this sectionПромпт-инжиниринг#

Промпт-инжиниринг — это процесс разработки четких, точных и подробных входных запросов (промптов) для управления генеративными AI-системами, такими как большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели (VLM), с целью получения желаемых результатов. Эти промпты действуют как инструкции, которые помогают AI-модели понять намерения пользователя.

Эффективный промпт-инжиниринг требует понимания возможностей модели и создания таких входных данных, которые максимизируют её способность выдавать точные, творческие или глубокие ответы. Это особенно важно, когда речь идет об AI-моделях, которые работают как с текстом, так и с изображениями.

Возьмем, к примеру, модель DALL·E от OpenAI. Если попросить её создать «фотореалистичное изображение астронавта верхом на лошади», она сгенерирует именно это на основе твоего описания. Этот навык очень удобен в таких областях, как графический дизайн, где профессионалы могут быстро превращать текстовые идеи в визуальные макеты, экономя время и повышая продуктивность.

Рис. 4. Изображение, созданное с помощью DALL-E от OpenAI.

Ты, возможно, задаешься вопросом, как это связано с компьютерным зрением — разве это не просто генеративный AI? На самом деле они тесно связаны. Генеративный AI опирается на фундамент компьютерного зрения для создания совершенно новых визуальных результатов.

Генеративные AI-модели, создающие изображения по текстовым промптам, обучаются на больших наборах данных, состоящих из 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 не интерпретируют визуальные данные так же, как традиционные системы компьютерного зрения, например, при распознавании объектов на реальных изображениях. Вместо этого они используют свое усвоенное понимание этих концепций для генерации новых визуальных данных на основе промптов. Сочетая эти знания с хорошо составленными промптами, генеративный AI может создавать реалистичные и детализированные изображения, соответствующие вводу пользователя.

Link to this sectionОтветы на вопросы (QA)#

Системы ответов на вопросы спроектированы для понимания вопросов на естественном языке и предоставления точных, релевантных ответов. Они используют такие методы, как поиск информации, семантическое понимание и глубокое обучение для интерпретации запросов и ответов на них.

Продвинутые модели, такие как GPT-4o от OpenAI, могут справляться с визуальными вопросами-ответами (VQA), что означает, что они могут анализировать изображения и отвечать на вопросы о них. Однако GPT-4o не выполняет напрямую 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.

Рис. 5. Возможности визуальных ответов на вопросы ChatGPT. Изображение от автора.

Другие системы могут пойти 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: «Какие объекты есть на этом изображении?» или «Кто в этом видео?», обнаруживая и интерпретируя визуальные элементы.

Link to this sectionОбучение с нулевым примером (Zero-Shot Learning, ZSL)#

Обучение с нулевым примером (ZSL) — это метод машинного обучения, который позволяет AI-моделям справляться с новыми, невиданными ранее 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 (известные классы), с новыми, неизвестными категориями.

В обработке естественного языка ZSL помогает моделям понимать темы, на которых они не обучались, опираясь на связи между словами и концепциями. Аналогично, в компьютерном зрении ZSL позволяет моделям распознавать объекты или сцены, с которыми они никогда не сталкивались, связывая визуальные признаки, такие как крылья или перья, с известными концепциями, например, птицами.

ZSL связывает NLP и CV, объединяя понимание языка с визуальным распознаванием, что делает его особенно полезным для задач, включающих и то, и другое. Например, при визуальных ответах на вопросы модель может проанализировать изображение, одновременно понимая связанный с ним вопрос, чтобы дать точный ответ. Это также полезно для задач вроде создания подписей к изображениям.

Link to this sectionОсновные выводы#

Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения привело к созданию AI-систем, способных понимать как текст, так и изображения. Эта комбинация используется во многих отраслях: от помощи беспилотным автомобилям в чтении дорожных знаков до улучшения медицинской диагностики и повышения безопасности в социальных сетях. По мере совершенствования этих технологий они будут продолжать облегчать жизнь и открывать новые возможности в широком спектре областей. Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий GitHub и общайся с нашим сообществом. Изучи приложения AI в беспилотных автомобилях и сельском хозяйстве на наших страницах решений. 🚀