Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения

Natural language processing (NLP) и computer vision (CV) — это две разные ветви artificial intelligence (AI), которые за последние годы завоевали огромную популярность. Благодаря достижениям в области AI эти две ветви стали теснее связаны друг с другом, чем когда-либо прежде.

Отличный пример тому — автоматическое image captioning. Computer vision можно использовать для анализа и понимания содержимого изображения, в то время как обработка естественного языка применяется для generate подписи к нему. Автоматическое создание описаний изображений широко используется на платформах social media для повышения accessibility, а также в системах управления content, чтобы эффективно организовывать и tag images.

Инновации в области NLP и Vision AI привели к множеству подобных сценариев использования в самых разных отраслях. В этой статье мы подробнее рассмотрим NLP и computer vision и обсудим, как они работают. Мы также изучим интересные приложения, использующие обе эти технологии в тандеме. Давайте начнем!

Понимание NLP и Vision AI#

NLP фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Эта технология позволяет машинам понимать, интерпретировать и generate text или речь осмысленным образом. Она применяется для выполнения таких задач, как перевод, sentiment analysis или summarization.

Между тем компьютерное зрение помогает машинам анализировать изображения и видео и работать с ними. Оно используется для таких задач, как detecting objects на фотографии, facial recognition, object tracking или image classification. Технология Vision AI позволяет машинам лучше понимать визуальный мир и взаимодействовать с ним.

Fig 1. Пример классификации изображений.

При интеграции с computer vision технология NLP может наполнять смыслом visual data, объединяя текст и изображения для более глубокого понимания. Как говорится, «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать», а в сочетании с текстом изображение становится еще мощнее, предлагая более ценные идеи.

Примеры совместной работы NLP и компьютерного зрения#

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

Фактически Google Translate использует как обработку естественного языка, так и компьютерное зрение для перевода текста с изображений. Когда ты делаешь фото дорожного знака на другом языке, компьютерное зрение распознает и извлекает текст, а NLP переводит его на твой родной 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.

Fig 2. Функция перевода от Google.

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

• Self-driving cars: CV можно использовать для обнаружения дорожных знаков, полос движения и препятствий, в то время как NLP способно обрабатывать голосовые команды или текст на дорожных знаках.
• Document readers: Vision AI умеет распознавать текст со сканированных документов или рукописного ввода, а обработка естественного языка способна интерпретировать информацию и составлять ее краткую выжимку.
• Visual search in shopping apps: компьютерное зрение способно идентифицировать товары на фотографиях, тогда как NLP обрабатывает поисковые запросы для улучшения рекомендаций.
• Educational tools: CV может распознавать рукописные заметки или визуальный ввод, а NLP — предоставлять пояснения или обратную связь на основе этого содержимого.

Ключевые 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.

Мультимодальный AI объединяет визуальное понимание из компьютерного зрения с языковым пониманием из NLP для обработки и связи информации между текстом и изображениями. Например, в сфере healthcare мультимодальный AI может помочь проанализировать X-ray и составить понятную письменную сводку о возможных проблемах, помогая врачам принимать решения быстрее и точнее.

Понимание естественного языка (NLU)#

Natural Language Understanding — это особый подраздел NLP, который фокусируется на интерпретации и извлечении смысла из текста путем анализа его намерения, контекста, семантики, тона и структуры. Если NLP обрабатывает необработанный текст, то NLU позволяет машинам эффективнее понимать человеческий язык. Например, синтаксический анализ — это метод NLU, который преобразует письменный текст в структурированный формат, понятный машинам.

Fig 3. Взаимосвязь между NLP и NLU.

NLU работает с компьютерным зрениемотдельным образом, когда визуальные данные содержат текст, который необходимо понять. Компьютерное зрение с использованием таких технологий, как optical character recognition (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.

Промпт-инжиниринг#

Prompt engineering — это процесс разработки четких, точных и подробных вводных подсказок для направления генеративных систем AI, таких как большие языковые модели (LLM) и визуально-языковые модели (VLM), на получение желаемых результатов. Эти подсказки действуют как инструкции, помогающие модели AI понять намерение пользователя.

Эффективный промпт-инжиниринг требует понимания возможностей модели и создания таких входных данных, которые максимизируют ее способность выдавать точные, креативные или глубокие ответы. Это особенно важно для AI models, работающих как с текстом, так и с изображениями.

В качестве примера возьмем модель DALL·E от OpenAI's. Если попросить ее создать «фотореалистичное изображение астронавта, скачущего на лошади», она выдаст именно это на основе твоего описания. Этот навык чрезвычайно полезен в таких областях, как graphic design, где профессионалы могут быстро превращать текстовые идеи в визуальные макеты, экономя время и повышая продуктивность.

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

Тебе может быть интересно, как это связано с компьютерным зрениемотдельным образом — разве это не просто generative AI? На самом деле они тесно связаны. Генеративный AI опирается на основы компьютерного зрения для создания совершенно новых визуальных результатов.

Generative AI models, создающие изображения по текстовым подсказкам, 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 соотношения.

Эти модели не интерпретируют визуальные данные так же, как традиционные системы компьютерного зрения, например при recognizing objects на реальных изображениях. Вместо этого они используют свое усвоенное понимание этих концепций для генерации новых визуальных эффектов на основе подсказок. Сочетая эти знания с грамотно составленными подсказками, генеративный AI может создавать реалистичные и детализированные изображения, соответствующие вводу пользователя.

Ответы на вопросы (QA)#

Системы Question-answering созданы для понимания вопросов на естественном языке и выдачи точных, релевантных ответов. Они используют такие методы, как извлечение информации, семантическое понимание и глубокое обучение, для интерпретации запросов и ответов на них.

Продвинутые модели, такие как OpenAI’s GPT-4o, умеют работать с визуальными вопросами и ответами (VQA), то есть могут анализировать изображения и отвечать на вопросы о них. Тем не менее GPT-4o не выполняет напрямую computer vision tasks. Вместо этого модель использует специализированный кодировщик изображений для обработки картинок, extract features и объединяет их со своим пониманием языка для выдачи ответов.

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

Другие системы могут пойти дальше, полностью интегрируя computer vision capabilities. Эти системы способны напрямую анализировать изображения или видео для идентификации объектов, сцен или текста. 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 запечатлен на этой видеозаписи?», обнаруживая и интерпретируя визуальные элементы.

Обучение с нулевым примером (Zero-Shot Learning, ZSL)#

Обучение с нулевым занулением (ZSL) — это метод машинного обучения, который позволяет моделям AI справляться с новыми, ранее не встречавшимися задачами без предварительного обучения на них. Это достигается за счет использования дополнительной информации, такой как описания или семантические связи, для соединения того, что модель уже знает (виденные классы), с новыми, невидимыми категориями.

В обработке естественного языка ZSL помогает моделям понимать темы, на которых они не обучались, и работать с ними, опираясь на связи между словами и понятиями. Аналогичным образом в компьютерном зрении ZSL позволяет моделям recognize objects или сцены, с которыми они никогда раньше не сталкивались, связывая визуальные признаки (например, крылья или перья) с известными понятиями, такими как birds.

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.

Основные выводы#

Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения привело к созданию систем AI, способных понимать как текст, так и изображения. Это сочетание применяется во многих отраслях: от помощи беспилотным автомобилям в чтении дорожных знаков до улучшения медицинской диагностики и обеспечения безопасности в социальных сетях. По мере совершенствования этих технологий они будут и дальше облегчать жизнь и открывать новые возможности в самых разных сферах. Чтобы узнать больше, посети наш GitHub repository и общайся с нашим community. Изучай приложения AI в сфере self-driving cars и agriculture на страницах наших решений. 🚀