Kết nối xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing - NLP) và thị giác máy tính (computer vision - CV) là hai nhánh riêng biệt của trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI) đã đạt được rất nhiều sự phổ biến trong những năm gần đây. Nhờ những tiến bộ trong AI, hai nhánh này hiện nay được kết nối với nhau hơn bao giờ hết.

Một ví dụ tuyệt vời về điều này là chú thích ảnh tự động. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích và hiểu nội dung của một hình ảnh, trong khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được sử dụng để tạo chú thích để mô tả nó. Chú thích ảnh tự động thường được sử dụng trên các nền tảng mạng xã hội để cải thiện khả năng truy cập và trong các hệ thống quản lý nội dung để giúp tổ chức và gắn thẻ hình ảnh một cách hiệu quả.

Những đổi mới trong NLP và Vision AI đã dẫn đến nhiều trường hợp sử dụng như vậy trong một loạt các ngành công nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về NLP và thị giác máy tính và thảo luận về cách cả hai hoạt động. Chúng ta cũng sẽ khám phá các ứng dụng thú vị sử dụng cả hai công nghệ này song song. Hãy bắt đầu nào!

Tìm hiểu về NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và thị giác AI

NLP tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Nó cho phép máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra văn bản hoặc lời nói một cách có ý nghĩa. Nó có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ như dịch thuật, phân tích cảm xúc hoặc tóm tắt. 

Trong khi đó, thị giác máy tính giúp máy móc phân tích và làm việc với hình ảnh và video. Nó có thể được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện đối tượng trong ảnh, nhận dạng khuôn mặt, theo dõi đối tượng hoặc phân loại ảnh. Công nghệ Vision AI cho phép máy móc hiểu và tương tác tốt hơn với thế giới hình ảnh.

‍

Khi được tích hợp với thị giác máy tính, NLP có thể thêm ý nghĩa cho dữ liệu trực quan bằng cách kết hợp văn bản và hình ảnh, cho phép hiểu sâu hơn. Như người ta thường nói, "một bức tranh đáng giá ngàn lời nói" và khi kết hợp với văn bản, nó thậm chí còn mạnh mẽ hơn, mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn.

Các ví dụ về NLP và thị giác máy tính phối hợp cùng nhau

Bạn có thể đã thấy NLP và thị giác máy tính hoạt động cùng nhau trong các công cụ hàng ngày mà thậm chí không nhận thấy, chẳng hạn như khi điện thoại của bạn dịch văn bản từ một bức ảnh.

Trên thực tế, Google Dịch sử dụng cả xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính để dịch văn bản từ hình ảnh. Khi bạn chụp ảnh biển báo đường phố bằng một ngôn ngữ khác, thị giác máy tính sẽ xác định và trích xuất văn bản, trong khi NLP dịch nó sang ngôn ngữ bạn muốn. 

NLP và CV phối hợp với nhau để làm cho quy trình trở nên trôi chảy và hiệu quả, cho phép người dùng hiểu và tương tác với thông tin trên nhiều ngôn ngữ theo thời gian thực. Sự tích hợp liền mạch của các công nghệ này phá vỡ các rào cản giao tiếp.

‍

Dưới đây là một số ứng dụng khác mà NLP và thị giác máy tính phối hợp cùng nhau:

• Xe tự lái: CV có thể được sử dụng để phát hiện các biển báo đường, làn đường và chướng ngại vật, trong khi NLP có thể xử lý các lệnh thoại hoặc văn bản trên biển báo đường.
  ‍
• Trình đọc tài liệu: Vision AI có thể nhận dạng văn bản từ các tài liệu được quét hoặc chữ viết tay và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể diễn giải và tóm tắt thông tin.
  ‍
• Tìm kiếm trực quan trong ứng dụng mua sắm: Thị giác máy tính có thể xác định sản phẩm trong ảnh, trong khi NLP xử lý các cụm từ tìm kiếm để cải thiện các đề xuất.
  ‍
• Công cụ giáo dục: CV có thể nhận dạng các ghi chú viết tay hoặc đầu vào trực quan và NLP có thể cung cấp giải thích hoặc phản hồi dựa trên nội dung.

Các khái niệm chính liên kết thị giác máy tính và NLP

Bây giờ chúng ta đã thấy cách thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng, hãy khám phá cách chúng kết hợp với nhau để cho phép AI đa phương thức. 

AI đa phương thức (Cross-modal AI) kết hợp khả năng hiểu hình ảnh từ thị giác máy tính với khả năng hiểu ngôn ngữ từ NLP để xử lý và kết nối thông tin giữa văn bản và hình ảnh. Ví dụ: trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI đa phương thức có thể giúp phân tích ảnh chụp X-quang và tạo ra một bản tóm tắt bằng văn bản rõ ràng về các vấn đề tiềm ẩn, giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Hiểu Ngôn ngữ Tự nhiên (NLU)

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding) là một tập hợp con đặc biệt của NLP, tập trung vào việc diễn giải và trích xuất ý nghĩa từ văn bản bằng cách phân tích ý định, ngữ cảnh, ngữ nghĩa, giọng điệu và cấu trúc của nó. Trong khi NLP xử lý văn bản thô, NLU cho phép máy móc hiểu ngôn ngữ của con người hiệu quả hơn. Ví dụ: phân tích cú pháp là một kỹ thuật NLU chuyển đổi văn bản viết thành một định dạng có cấu trúc mà máy móc có thể hiểu được. 

‍

NLU hoạt động với thị giác máy tính khi dữ liệu trực quan chứa văn bản cần được hiểu. Thị giác máy tính, sử dụng các công nghệ như nhận dạng ký tự quang học (OCR), trích xuất văn bản từ hình ảnh, tài liệu hoặc video. Nó có thể bao gồm các tác vụ như quét biên lai, đọc văn bản trên biển báo hoặc số hóa các ghi chú viết tay. 

Sau đó, NLU xử lý văn bản đã trích xuất để hiểu ý nghĩa, ngữ cảnh và mục đích của nó. Sự kết hợp này giúp các hệ thống có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ nhận dạng văn bản. Chúng có thể phân loại chi phí từ biên lai hoặc phân tích giọng điệu và cảm xúc. Cùng với nhau, thị giác máy tính và NLU biến văn bản trực quan thành thông tin có ý nghĩa và có thể hành động.

Kỹ thuật Prompt

Thiết kế prompt (Prompt engineering) là quá trình thiết kế các prompt đầu vào rõ ràng, chính xác và chi tiết để hướng dẫn các hệ thống AI tạo sinh, chẳng hạn như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM), tạo ra các đầu ra mong muốn. Các prompt này hoạt động như các hướng dẫn giúp mô hình AI hiểu được ý định của người dùng.

Để thiết kế prompt hiệu quả, cần hiểu rõ khả năng của mô hình và tạo ra các input tối ưu hóa khả năng tạo ra các phản hồi chính xác, sáng tạo hoặc sâu sắc. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô hình AI hoạt động với cả văn bản và hình ảnh.

Ví dụ, hãy xem xét mô hình DALL·E của OpenAI. Nếu bạn yêu cầu nó tạo ra “một hình ảnh siêu thực về một phi hành gia cưỡi ngựa,” nó có thể tạo ra chính xác hình ảnh đó dựa trên mô tả của bạn. Kỹ năng này cực kỳ hữu ích trong các lĩnh vực như thiết kế đồ họa, nơi các chuyên gia có thể nhanh chóng biến các ý tưởng văn bản thành bản dựng trực quan, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất.

‍

Bạn có thể thắc mắc điều này liên quan đến thị giác máy tính như thế nào - chẳng phải đây chỉ là AI tạo sinh? Thực tế, hai lĩnh vực này có mối quan hệ mật thiết. AI tạo sinh xây dựng trên nền tảng của thị giác máy tính để tạo ra các sản phẩm trực quan hoàn toàn mới.

Các mô hình AI tạo sinh tạo ra hình ảnh từ các câu lệnh văn bản được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn gồm hình ảnh được ghép nối với các mô tả bằng văn bản. Điều này cho phép chúng học các mối quan hệ giữa ngôn ngữ và các khái niệm trực quan như đối tượng, kết cấu và quan hệ không gian. 

Các mô hình này không diễn giải dữ liệu trực quan theo cách mà các hệ thống thị giác máy tính truyền thống thực hiện, chẳng hạn như nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh thế giới thực. Thay vào đó, chúng sử dụng sự hiểu biết đã học được về các khái niệm này để tạo ra các hình ảnh mới dựa trên lời nhắc. Bằng cách kết hợp kiến thức này với các lời nhắc được tạo tốt, AI tạo sinh có thể tạo ra những hình ảnh chân thực và chi tiết phù hợp với đầu vào của người dùng. 

Trả lời câu hỏi (QA)

Các hệ thống Hỏi-đáp (Question-answering) được thiết kế để hiểu các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp các câu trả lời chính xác, phù hợp. Chúng sử dụng các kỹ thuật như truy xuất thông tin, hiểu ngữ nghĩa và học sâu để giải thích và trả lời các truy vấn. 

Các mô hình tiên tiến như GPT-4o của OpenAI có thể xử lý trả lời câu hỏi trực quan (VQA), nghĩa là chúng có thể phân tích và trả lời các câu hỏi về hình ảnh. Tuy nhiên, GPT-4o không trực tiếp thực hiện các tác vụ thị giác máy tính. Thay vào đó, nó sử dụng bộ mã hóa hình ảnh chuyên dụng để xử lý hình ảnh, trích xuất các đặc trưng và kết hợp chúng với khả năng hiểu ngôn ngữ của nó để đưa ra câu trả lời.

‍

Các hệ thống khác có thể tiến thêm một bước bằng cách tích hợp đầy đủ khả năng thị giác máy tính. Các hệ thống này có thể trực tiếp phân tích hình ảnh hoặc video để xác định các đối tượng, cảnh hoặc văn bản. Khi kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chúng có thể xử lý các câu hỏi phức tạp hơn về nội dung trực quan. Ví dụ: chúng có thể trả lời, "Những đối tượng nào trong hình ảnh này?" hoặc "Ai trong đoạn phim này?" bằng cách phát hiện và diễn giải các yếu tố trực quan. 

Học không cần dữ liệu huấn luyện (Zero-Shot Learning - ZSL)

Học không cần dữ liệu huấn luyện (Zero-shot learning - ZSL) là một phương pháp học máy cho phép các mô hình AI xử lý các tác vụ mới, chưa từng thấy mà không cần được huấn luyện cụ thể về chúng. Nó thực hiện điều này bằng cách sử dụng thông tin bổ sung, chẳng hạn như mô tả hoặc quan hệ ngữ nghĩa, để kết nối những gì mô hình đã biết (các lớp đã thấy) với các danh mục mới, chưa từng thấy. 

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ZSL giúp các mô hình hiểu và làm việc với các chủ đề mà chúng chưa được huấn luyện bằng cách dựa vào các mối quan hệ giữa các từ và khái niệm. Tương tự, trong thị giác máy tính, ZSL cho phép các mô hình nhận dạng các đối tượng hoặc cảnh mà chúng chưa từng gặp trước đây bằng cách liên kết các đặc điểm trực quan, như cánh hoặc lông vũ, với các khái niệm đã biết, chẳng hạn như chim.

ZSL kết nối NLP và CV bằng cách kết hợp khả năng hiểu ngôn ngữ với nhận dạng hình ảnh, làm cho nó đặc biệt hữu ích cho các tác vụ liên quan đến cả hai. Ví dụ: trong trả lời câu hỏi bằng hình ảnh, một mô hình có thể phân tích hình ảnh đồng thời hiểu câu hỏi liên quan để đưa ra phản hồi chính xác. Nó cũng hữu ích cho các tác vụ như tạo chú thích ảnh.

Những điều cần nhớ

Việc kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính đã tạo ra các hệ thống AI có thể hiểu cả văn bản và hình ảnh. Sự kết hợp này đang được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, từ việc giúp xe tự lái đọc biển báo đường bộ đến cải thiện chẩn đoán y tế và làm cho mạng xã hội an toàn hơn. Khi các công nghệ này ngày càng tốt hơn, chúng sẽ tiếp tục làm cho cuộc sống dễ dàng hơn và mở ra những cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực.
‍
Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀