تعلّم كيف يمكن أن تعمل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (CV) معًا لتحويل الصناعات بأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً ومتعددة الوسائط.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية (CV) هما فرعان متميزان من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) اكتسبا شعبية كبيرة في السنوات الأخيرة. وبفضل التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح هذان الفرعان الآن أكثر ترابطاً من أي وقت مضى.
ومن الأمثلة الرائعة على ذلك التسميات التوضيحية التلقائية للصور. يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل محتويات الصورة وفهمها، في حين يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لإنشاء تعليق توضيحي لوصفها. تُستخدم التسميات التوضيحية التلقائية للصور بشكل شائع على منصات التواصل الاجتماعي لتحسين إمكانية الوصول وفي أنظمة إدارة المحتوى للمساعدة في تنظيم الصور ووضع علامات عليها بكفاءة.
وقد أدت الابتكارات في مجال البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي للر ؤية إلى العديد من حالات الاستخدام هذه في مجموعة من الصناعات. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية ونناقش كيفية عمل كل منهما. سنستكشف أيضًا التطبيقات المثيرة للاهتمام التي تستخدم هاتين التقنيتين جنبًا إلى جنب. لنبدأ!
تركز البرمجة اللغوية العصبية على التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. وهو يمكّن الآلات من فهم وتفسير وتوليد النص أو الكلام بطريقة ذات معنى. ويمكن استخدامه لأداء مهام مثل الترجمة أو تحليل المشاعر أو التلخيص.
وفي الوقت نفسه، تساعد الرؤية الحاسوبية الآلات على تحليل الصور ومقاطع الفيديو والعمل معها. ويمكن استخدامها في مهام مثل اكتشاف الأشياء في الصورة، أو التعرف على الوجه، أو تتبع الأشياء، أو تصنيف الصور. تمكّن تقنية الرؤية والذكاء الاصطناعي الآلات من فهم العالم المرئي والتفاعل معه بشكل أفضل.
عند دمجها مع الرؤية الحاسوبية، يمكن أن تضيف البرمجة اللغوية العصبية معنى للبيانات المرئية من خلال الجمع بين النص والصور، مما يسمح بفهم أعمق. وكما يقول المثل، "الصورة تساوي ألف كلمة"، وعندما تقترن الصورة بالنص، تصبح أكثر قوة، وتقدم رؤى أكثر ثراءً.
ربما تكون قد رأيت البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية يعملان معاً في الأدوات اليومية دون أن تلاحظ ذلك، مثل عندما يترجم هاتفك نصاً من صورة.
في الواقع، يستخدم Google Translate كلاً من معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية لترجمة النص من الصور. عندما تلتقط صورة لإحدى لافتات الشوارع بلغة أخرى، تقوم الرؤية الحاسوبية بتحديد النص واستخراجه، بينما تقوم المعالجة اللغوية الطبيعية بترجمة النص إلى لغتك المفضلة.
تعمل كل من البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية معاً لجعل العملية سلسة وفعالة، مما يتيح للمستخدمين فهم المعلومات والتفاعل معها عبر اللغات في الوقت الفعلي. هذا التكامل السلس بين التقنيات يكسر حواجز التواصل.
فيما يلي بعض التطبيقات الأخرى التي تعمل فيها البرمجة اللغوية العصبية والرؤية الحاسوبية معاً:
والآن بعد أن رأينا كيف يتم استخدام الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية، دعونا نستكشف كيف يجتمعان معاً لتمكين الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.
يجمع الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط بين الفهم البصري من الرؤية الحاسوبية والفهم اللغوي من البرمجة اللغوية العصبية لمعالجة المعلومات وربطها عبر النصوص والصور. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في تحليل الأشعة السينية وتوليد ملخص واضح ومكتوب للمشاكل المحتملة، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة.
فهم اللغة الطبيعية هي مجموعة فرعية خاصة من البرمجة اللغوية العصبية تركز على تفسير واستخراج المعنى من النص من خلال تحليل مقصده وسياقه ودلالاته ونبرته وبنيته. بينما تعالج البرمجة اللغوية العصبية النص الخام، فإن وحدة معالجة اللغات الطبيعية تمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال، التحليل هو تقنية من تقنيات معالجة اللغات الطبيعية التي تحوّل النص المكتوب إلى صيغة منظمة يمكن للآلات فهمها.
تعمل NLU مع الرؤية الحاسوبية عندما تحتوي البيانات المرئية على نص يجب فهمه. تقوم الرؤية الحاسوبية، باستخدام تقنيات مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، باستخراج النص من الصور أو المستندات أو مقاطع الفيديو. ويمكن أن تشمل مهام مثل مسح إيصال ضوئي أو قراءة نص على لافتة أو رقمنة الملاحظات المكتوبة بخط اليد.
ثم تقوم وحدة معالجة اللغات الطبيعية بمعالجة النص المستخرج لفهم معناه وسياقه ومقصده. هذا المزيج يجعل من الممكن للأنظمة القيام بأكثر من مجرد التعرف على النص. حيث يمكنها تصنيف النفقات من الإيصالات أو تحليل النبرة والمشاعر. تعمل الرؤية الحاسوبية ووحدة معالجة اللغات الطبيعية معاً على تحويل النص المرئي إلى معلومات ذات معنى وقابلة للتنفيذ.
هندسة الموجهات هي عملية تصميم توجيهات واضحة ودقيقة ومفصلة للمدخلات لتوجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والنماذج اللغوية البصرية (VLMs)، في إنتاج المخرجات المطلوبة. تعمل هذه المطالبات كتعليمات تساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم نية المستخدم.
تتطلب الهندسة الفورية الفعالة فهم قدرات النموذج وصياغة المدخلات التي تزيد من قدرته على توليد استجابات دقيقة ومبتكرة وذات بصيرة. وهذا مهم بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بنماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل مع كل من النصوص والصور.
خذ نموذج DALL-E من OpenAI على سبيل المثال. إذا طلبتَ منه إنشاء "صورة واقعية لرائد فضاء يمتطي حصاناً"، فيمكنه إنشاء ذلك بالضبط بناءً على وصفك. هذه المهارة مفيدة للغاية في مجالات مثل التصميم الجرافيكي، حيث يمكن للمحترفين تحويل الأفكار النصية بسرعة إلى نماذج مرئية، مما يوفر الوقت ويعزز الإنتاجية.
قد تتساءل كيف يرتبط هذا الأمر بالرؤية الحاسوبية - أليس هذا مجرد ذكاء اصطناعي توليدي؟ في الواقع الاثنان مرتبطان ارتباطًا وثيقًا. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على أسس الرؤية الحاسوبية لإنشاء مخرجات بصرية جديدة تمامًا.
يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تنشئ صورًا من المطالبات النصية على مجموعات بيانات كبيرة من الصور المقترنة بأوصاف نصية. وهذا يسمح لها بتعلم العلاقات بين اللغة والمفاهيم البصرية مثل الأشياء والقوام والعلاقات المكانية.
لا تقوم هذه النماذج بتفسير البيانات المرئية بنفس الطريقة التي تقوم بها أنظمة الرؤية الحاسوبية التقليدية، مثل التعرف على الأشياء في صور العالم الحقيقي. وبدلاً من ذلك، تستخدم هذه النماذج فهمها المكتسب لهذه المفاهيم لتوليد مرئيات جديدة بناءً على المطالبات. من خلال الجمع بين هذه المعرفة والمطالبات المصممة بشكل جيد، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج صور واقعية ومفصلة تتطابق مع مدخلات المستخدم.
تم تصميم أنظمة الإجابة على الأسئلة لفهم أسئلة اللغة الطبيعية وتقديم إجابات دقيقة وذات صلة. وهي تستخدم تقنيات مثل استرجاع المعلومات والفهم الدلالي والتعلم العميق لتفسير الاستفسارات والرد عليها.
يمكن للنماذج المتقدمة مثل GPT-4o من OpenAI التعامل مع الإجابة على الأسئلة المرئية (VQA)، مما يعني أنه يمكنها تحليل الأسئلة المتعلقة بالصور والإجابة عليها. ومع ذلك، لا يؤدي GPT-4o مهام الرؤية الحاسوبية مباشرةً. بدلاً من ذلك، يستخدم مشفر صور متخصص لمعالجة الصور واستخراج الميزات ودمجها مع فهمه اللغوي لتقديم إجابات.
يمكن للأنظمة الأخرى أن تخطو خطوة أبعد من ذلك من خلال دمج قدرات الرؤية الحاسوبية بشكل كامل. يمكن لهذه الأنظمة تحليل الصور أو مقاطع الفيديو مباشرةً لتحديد الأشياء أو المشاهد أو النصوص. عند دمجها مع معالجة اللغة الطبيعية، يمكنها التعامل مع أسئلة أكثر تعقيدًا حول المحتوى المرئي. على سبيل المثال، يمكنها الإجابة على سؤال "ما هي الأشياء الموجودة في هذه الصورة؟" أو "من في هذه اللقطات؟" من خلال اكتشاف العناصر المرئية وتفسيرها.
التعلم الصفري (ZSL ) هو أسلوب تعلم آلي يتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام الجديدة غير المرئية دون أن يتم تدريبها على وجه التحديد. وهي تقوم بذلك باستخدام معلومات إضافية، مثل الأوصاف أو العلاقات الدلالية، لربط ما يعرفه النموذج بالفعل (الفئات المرئية) بالفئات الجديدة غير المرئية.
في معالجة اللغة الطبيعية، تساعد ZSL النماذج على فهم المواضيع التي لم يتم تدريبها عليها والعمل معها من خلال الاعتماد على العلاقات بين الكلمات والمفاهيم. وبالمثل، في مجال الرؤية الحاسوبية، تسمح ZSL للنماذج بالتعرف على الأشياء أو المشاهد التي لم يسبق لها أن واجهتها من قبل من خلال ربط السمات البصرية، مثل الأجنحة أو الريش، بمفاهيم معروفة، مثل الطيور.
تربط ZSL بين البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية من خلال الجمع بين فهم اللغة والتعرف البصري، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص للمهام التي تتضمن كليهما. على سبيل المثال، في الإجابة عن الأسئلة المرئية، يمكن للنموذج تحليل صورة أثناء فهم سؤال ذي صلة لتقديم إجابة دقيقة. كما أنه مفيد أيضًا في مهام مثل التعليق على الصور.
لقد أدى الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها فهم كل من النصوص والصور. ويجري استخدام هذا المزيج في العديد من الصناعات، بدءاً من مساعدة السيارات ذاتية القيادة على قراءة إشارات الطرق إلى تحسين التشخيص الطبي وجعل وسائل التواصل الاجتماعي أكثر أماناً. ومع تحسن هذه التقنيات، ستستمر في تسهيل الحياة وفتح فرص جديدة في مجموعة واسعة من المجالات.
لمعرفة المزيد، قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا، وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀
