Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения

Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) — это две отдельные ветви искусственного интеллекта (AI), которые в последние годы приобрели большую популярность. Благодаря достижениям в области AI эти две ветви теперь связаны теснее, чем когда-либо прежде.

Отличный пример — автоматическое создание описаний изображений. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и понимания содержимого изображения, а обработку естественного языка — для создания описания. Автоматическое создание описаний изображений часто используется на платформах социальных сетей для повышения доступности, а также в системах управления контентом, чтобы эффективно организовывать и помечать изображения.

Инновации в NLP и компьютерном зрении на базе AI привели к появлению множества подобных вариантов применения в самых разных отраслях. В этой статье мы подробнее рассмотрим NLP и компьютерное зрение и обсудим принципы их работы. Мы также изучим интересные приложения, использующие обе эти технологии вместе. Давайте начнём!

NLP и компьютерное зрение на базе AI: основные понятия#

NLP сосредоточен на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Он позволяет машинам осмысленно понимать, интерпретировать и создавать текст или речь. Его можно использовать для таких задач, как перевод, анализ тональности или суммаризация.

Тем временем 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. Технологии компьютерного зрения на базе AI позволяют машинам лучше понимать визуальный мир и взаимодействовать с ним.

Рис. 1. Пример классификации изображений.

При интеграции с компьютерным зрением NLP может придавать смысл визуальным данным, объединяя текст и изображения для более глубокого понимания. Как говорится, «одна картинка стоит тысячи слов», а в сочетании с текстом она становится ещё более выразительной и позволяет получать более содержательные выводы.

Примеры совместной работы NLP и компьютерного зрения#

Наверняка ты замечал совместную работу NLP и компьютерного зрения в повседневных инструментах, даже не задумываясь об этом, например когда телефон переводит текст на фотографии.

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 распознаёт и извлекает текст, а NLP переводит его на нужный тебе язык.

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

Рис. 2. Функция Translate от Google.

Вот ещё несколько примеров совместного применения NLP и компьютерного зрения:

• Беспилотные автомобили: CV можно использовать для обнаружения дорожных знаков, полос движения и препятствий, а NLP — для обработки голосовых команд или текста на дорожных знаках.
• Средства для чтения документов: компьютерное зрение на базе AI может распознавать текст в отсканированных документах или рукописных записях, а обработка естественного языка — интерпретировать и обобщать эту информацию.
• Визуальный поиск в приложениях для покупок: компьютерное зрение может идентифицировать товары на фотографиях, а NLP обрабатывает поисковые запросы, чтобы улучшить рекомендации.
• Образовательные инструменты: CV может распознавать рукописные заметки или визуальные данные, а NLP — предоставлять объяснения или обратную связь на основе содержимого.

Ключевые понятия, связывающие компьютерное зрение и NLP#

Теперь, когда мы рассмотрели применение компьютерного зрения и обработки естественного языка, давай разберёмся, как они объединяются для работы кросс-модального AI.

Кросс-модальный AI объединяет визуальное понимание компьютерного зрения с языковым пониманием NLP, чтобы обрабатывать и связывать информацию из текста и изображений. Например, в медицине кросс-модальный AI может помочь проанализировать рентгеновский снимок и создать понятное письменное резюме возможных проблем, помогая врачам быстрее принимать более точные решения.

Понимание естественного языка (NLU)#

Понимание естественного языка — это специальное подмножество NLP, сосредоточенное на интерпретации текста и извлечении его смысла посредством анализа намерения, контекста, семантики, тональности и структуры. Если NLP обрабатывает необработанный текст, NLU позволяет машинам эффективнее понимать человеческий язык. Например, синтаксический разбор — это метод NLU, преобразующий письменный текст в структурированный формат, понятный машинам.

Рис. 3. Взаимосвязь NLP и NLU.

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

Затем NLU обрабатывает извлечённый текст, чтобы понять его смысл, контекст и намерение. Благодаря такому сочетанию системы могут не только распознавать текст. Они могут классифицировать расходы по чекам или анализировать тональность и эмоциональную окраску. Вместе компьютерное зрение и NLU превращают визуальный текст в осмысленную информацию, пригодную для практического применения.

Проектирование промптов#

Проектирование промптов — это процесс создания ясных, точных и подробных входных инструкций, которые направляют генеративные AI-системы, такие как большие языковые модели (LLMs) и зрительно-языковые модели (VLMs), при формировании нужных результатов. Эти промпты служат инструкциями, помогающими AI-модели понять намерение пользователя.

Эффективное проектирование промптов требует понимания возможностей модели и создания входных данных, которые максимально повышают её способность генерировать точные, творческие или содержательные ответы. Это особенно важно для AI-моделей, работающих одновременно с текстом и изображениями.

Например, возьмём модель DALL·E от OpenAI. Если попросить её создать «фотореалистичное изображение астронавта, скачущего на лошади», она сможет сгенерировать именно это на основе твоего описания. Такой навык особенно полезен в таких областях, как графический дизайн, где специалисты могут быстро превращать текстовые идеи в визуальные макеты, экономя время и повышая продуктивность.

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

Возможно, ты задаёшься вопросом, как это связано с компьютерным зрением: разве это не просто генеративный AI? На самом деле эти технологии тесно связаны. Генеративный AI опирается на основы компьютерного зрения, чтобы создавать совершенно новые визуальные результаты.

Генеративные AI-модели, создающие изображения по текстовым промптам, обучаются на больших наборах данных, состоящих из изображений и соответствующих им текстовых описаний. Это позволяет им изучать связи между языком и визуальными понятиями, такими как объекты, текстуры и пространственные отношения.

Эти модели интерпретируют визуальные данные не так, как традиционные системы компьютерного зрения, например распознающие объекты на реальных изображениях. Вместо этого они используют полученное понимание этих понятий для создания новых визуальных материалов на основе промптов. Объединяя эти знания с грамотно составленными промптами, генеративный AI может создавать реалистичные и подробные изображения, соответствующие запросу пользователя.

Ответы на вопросы (QA)#

Системы ответов на вопросы предназначены для понимания вопросов на естественном языке и предоставления точных, релевантных ответов. Для интерпретации запросов и формирования ответов они используют такие методы, как информационный поиск, семантическое понимание и глубокое обучение.

Продвинутые модели, такие как GPT-4o от OpenAI, могут обрабатывать визуальные вопросы и ответы (VQA), то есть анализировать изображения и отвечать на вопросы о них. Однако GPT-4o не выполняет задачи компьютерного зрения напрямую. Вместо этого модель использует специализированный кодировщик изображений для обработки изображений, извлечения признаков и их объединения со своим языковым пониманием для формирования ответов.

Рис. 5. Возможность ChatGPT отвечать на вопросы по изображениям. Изображение создано автором.

Другие системы могут пойти ещё дальше, полностью интегрировав возможности компьютерного зрения. Такие системы могут напрямую анализировать изображения или видео, чтобы выявлять объекты, сцены или текст. В сочетании с обработкой естественного языка они способны обрабатывать более сложные вопросы о визуальном содержимом. Например, они могут ответить «Какие объекты находятся на этом изображении?» или «Кто запечатлён на этой записи?», обнаруживая и интерпретируя визуальные элементы.

Обучение без примеров (ZSL)#

Обучение без примеров (ZSL) — это метод машинного обучения, позволяющий AI-моделям решать новые, ранее не встречавшиеся задачи без специального обучения на них. Для этого используются дополнительные сведения, такие как описания или семантические связи, чтобы связать уже известные модели данные (известные классы) с новыми, ранее не встречавшимися категориями.

В обработке естественного языка ZSL помогает моделям понимать темы и работать с ними, даже если модели не обучались на этих темах, опираясь на связи между словами и понятиями. 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 понятиями, например птицами.

ZSL связывает NLP и CV, объединяя понимание языка с визуальным распознаванием, что делает его особенно полезным для задач, включающих оба типа данных. Например, при ответах на вопросы по изображениям модель может анализировать изображение и одновременно понимать связанный с ним вопрос, чтобы дать точный ответ. Это также полезно для таких задач, как создание описаний изображений.

Основные выводы#

Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения привело к появлению AI-систем, способных понимать и текст, и изображения. Это сочетание используется во многих отраслях: от помощи беспилотным автомобилям в чтении дорожных знаков до улучшения медицинской диагностики и повышения безопасности социальных сетей. По мере развития этих технологий они будут и дальше упрощать жизнь и открывать новые возможности в самых разных областях. Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение AI в беспилотных автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀