Scopri come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV) possono lavorare insieme per trasformare le industrie con sistemi di intelligenza artificiale più intelligenti e cross-modali.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV) sono due branche distinte dell'intelligenza artificiale (AI) che hanno guadagnato molta popolarità negli ultimi anni. Grazie ai progressi dell'IA, queste due branche sono oggi più interconnesse che mai.
Un ottimo esempio è rappresentato dalle didascalie automatiche delle immagini. La computer vision può essere utilizzata per analizzare e comprendere il contenuto di un'immagine, mentre l'elaborazione del linguaggio naturale può essere impiegata per generare una didascalia che la descriva. La didascalia automatica delle immagini è comunemente utilizzata sulle piattaforme dei social media per migliorare l'accessibilità e nei sistemi di gestione dei contenuti per aiutare a organizzare e taggare le immagini in modo efficiente.
Le innovazioni nel campo della PNL e dell'intelligenza artificiale hanno portato a molti casi d'uso di questo tipo in diversi settori. In questo articolo daremo un'occhiata più da vicino all'NLP e alla computer vision e discuteremo il funzionamento di entrambe. Esploreremo anche interessanti applicazioni che utilizzano entrambe le tecnologie in tandem. Iniziamo!
La PNL si concentra sull'interazione tra computer e linguaggio umano. Consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare testi o discorsi in modo significativo. Può essere utilizzata per eseguire compiti come la traduzione, l'analisi del sentimento o la sintesi.
La computer vision, invece, aiuta le macchine ad analizzare e lavorare con immagini e video. Può essere utilizzata per compiti come il rilevamento di oggetti in una foto, il riconoscimento facciale, il tracciamento di oggetti o la classificazione di immagini. La tecnologia Vision AI consente alle macchine di comprendere e interagire meglio con il mondo visivo.
Se integrata con la computer vision, la PNL può aggiungere significato ai dati visivi combinando testo e immagini, consentendo una comprensione più profonda. Come dice il proverbio, "un'immagine vale più di mille parole", e se abbinata al testo diventa ancora più potente, offrendo approfondimenti più ricchi.
Probabilmente hai visto la PNL e la computer vision lavorare insieme negli strumenti di tutti i giorni senza nemmeno accorgertene, come quando il tuo telefono traduce un testo da una foto.
Infatti, Google Translate utilizza sia l'elaborazione del linguaggio naturale che la computer vision per tradurre il testo dalle immagini. Quando scatti una foto di un cartello stradale in un'altra lingua, la computer vision identifica ed estrae il testo, mentre l'NLP lo traduce nella tua lingua preferita.
NLP e CV lavorano insieme per rendere il processo fluido ed efficiente, consentendo agli utenti di comprendere e interagire con le informazioni in tutte le lingue in tempo reale. Questa perfetta integrazione di tecnologie abbatte le barriere della comunicazione.
Ecco alcune altre applicazioni in cui NLP e computer vision lavorano insieme:
Ora che abbiamo visto come vengono utilizzate la computer vision e l'elaborazione del linguaggio naturale, analizziamo come si uniscono per consentire l'IA cross-modale.
L'IA cross-modale combina la comprensione visiva della computer vision con la comprensione linguistica dell'NLP per elaborare e collegare le informazioni tra testo e immagini. Ad esempio, nel settore sanitario, l'IA cross-modale può aiutare ad analizzare una radiografia e generare un riassunto chiaro e scritto dei potenziali problemi, aiutando i medici a prendere decisioni più rapide e accurate.
La comprensione del linguaggio naturale è un sottoinsieme speciale della PNL che si concentra sull'interpretazione e sull'estrazione del significato da un testo analizzandone l'intento, il contesto, la semantica, il tono e la struttura. Mentre la PNL elabora il testo grezzo, la NLU consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano in modo più efficace. Ad esempio, il parsing è una tecnica NLU che converte il testo scritto in un formato strutturato che le macchine possono comprendere.
L'NLU lavora con la computer vision quando i dati visivi contengono del testo che deve essere compreso. La computer vision, utilizzando tecnologie come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), estrae il testo da immagini, documenti o video. Può trattarsi di attività come la scansione di uno scontrino, la lettura del testo di un cartello o la digitalizzazione di note scritte a mano.
L'NLU elabora quindi il testo estratto per comprenderne il significato, il contesto e l'intento. Questa combinazione permette ai sistemi di fare molto di più che riconoscere il testo. Possono classificare le spese dalle ricevute o analizzare il tono e il sentimento. Insieme, la computer vision e la NLU trasformano il testo visivo in informazioni significative e fruibili.
L'ingegneria dei prompt è il processo di progettazione di messaggi di input chiari, precisi e dettagliati per guidare i sistemi generativi di intelligenza artificiale, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e i modelli linguistici di visione (VLM), nella produzione degli output desiderati. Questi suggerimenti agiscono come istruzioni che aiutano il modello di intelligenza artificiale a comprendere le intenzioni dell'utente.
Un prompt engineering efficace richiede la comprensione delle capacità del modello e la creazione di input che massimizzino la sua capacità di generare risposte accurate, creative o perspicaci. Questo è particolarmente importante quando si tratta di modelli di intelligenza artificiale che lavorano sia con il testo che con le immagini.
Prendiamo ad esempio il modello DALL-E di OpenAI. Se gli chiedi di creare "un'immagine fotorealistica di un astronauta che cavalca un cavallo", è in grado di generare esattamente questo sulla base della tua descrizione. Questa abilità è utilissima in campi come il graphic design, dove i professionisti possono trasformare rapidamente le idee testuali in mockup visivi, risparmiando tempo e aumentando la produttività.
Ti starai chiedendo in che modo questo si collega alla computer vision: non si tratta solo di AI generativa? In realtà le due cose sono strettamente collegate. L'intelligenza artificiale generativa si basa sulle basi della computer vision per creare risultati visivi completamente nuovi.
I modelli di intelligenza artificiale generativa che creano immagini a partire da suggerimenti testuali vengono addestrati su grandi set di immagini abbinate a descrizioni testuali. In questo modo imparano le relazioni tra il linguaggio e i concetti visivi come gli oggetti, le texture e le relazioni spaziali.
Questi modelli non interpretano i dati visivi come fanno i tradizionali sistemi di visione computerizzata, ad esempio riconoscendo gli oggetti nelle immagini del mondo reale. Utilizzano invece la loro comprensione appresa di questi concetti per generare nuove immagini sulla base di suggerimenti. Combinando queste conoscenze con suggerimenti ben fatti, l'IA generativa può produrre immagini realistiche e dettagliate che corrispondono agli input dell'utente.
I sistemi di risposta alle domande sono progettati per comprendere le domande in linguaggio naturale e fornire risposte accurate e pertinenti. Utilizzano tecniche come il recupero di informazioni, la comprensione semantica e l'apprendimento profondo per interpretare e rispondere alle domande.
Modelli avanzati come GPT-4o di OpenAI sono in grado di gestire le domande visive (VQA), ovvero di analizzare e rispondere a domande sulle immagini. Tuttavia, GPT-4o non esegue direttamente compiti di computer vision. Utilizza invece un codificatore di immagini specializzato per elaborare le immagini, estrarre le caratteristiche e combinarle con la comprensione del linguaggio per fornire risposte.
Altri sistemi possono fare un passo avanti integrando completamente le funzionalità di computer vision. Questi sistemi possono analizzare direttamente le immagini o i video per identificare oggetti, scene o testi. Se combinati con l'elaborazione del linguaggio naturale, possono gestire domande più complesse sui contenuti visivi. Ad esempio, possono rispondere alla domanda "Quali oggetti ci sono in questa immagine?" o "Chi c'è in questo filmato?" rilevando e interpretando gli elementi visivi.
L'apprendimento a colpo zero (ZSL) è un metodo di apprendimento automatico che consente ai modelli di intelligenza artificiale di gestire compiti nuovi e sconosciuti senza essere specificamente addestrati su di essi. Lo fa utilizzando informazioni aggiuntive, come descrizioni o relazioni semantiche, per collegare ciò che il modello già conosce (classi già viste) a nuove categorie inedite.
Nell'elaborazione del linguaggio naturale, la ZSL aiuta i modelli a comprendere e lavorare con argomenti su cui non sono stati addestrati, basandosi sulle relazioni tra parole e concetti. Allo stesso modo, nella computer vision, la ZSL permette ai modelli di riconoscere oggetti o scene che non hanno mai incontrato prima collegando caratteristiche visive, come ali o piume, a concetti noti, come gli uccelli.
ZSL collega NLP e CV combinando la comprensione del linguaggio con il riconoscimento visivo, rendendolo particolarmente utile per compiti che coinvolgono entrambi. Ad esempio, nella risposta alle domande visive, un modello può analizzare un'immagine e comprendere una domanda correlata per fornire una risposta accurata. È utile anche per compiti come la didascalia delle immagini.
L'unione dell'elaborazione del linguaggio naturale e della computer vision ha portato a sistemi di intelligenza artificiale in grado di comprendere sia il testo che le immagini. Questa combinazione viene utilizzata in molti settori, dall'aiutare le auto a guida autonoma a leggere i segnali stradali al migliorare le diagnosi mediche e a rendere più sicuri i social media. Man mano che queste tecnologie migliorano, continueranno a semplificare la vita e ad aprire nuove opportunità in un'ampia gamma di settori.
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