Узнай, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) могут работать вместе, чтобы преобразовать отрасли с помощью более умных, кросс-модальных систем искусственного интеллекта.
Обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение (CV) - две отдельные ветви искусственного интеллекта (ИИ), которые в последние годы приобрели большую популярность. Благодаря достижениям в области ИИ эти две ветви теперь взаимосвязаны как никогда раньше.
Отличный пример - автоматическое создание подписей к изображениям. Компьютерное зрение можно использовать для анализа и понимания содержимого изображения, а обработку естественного языка - для создания подписи к его описанию. Автоматические подписи к изображениям обычно используются на платформах социальных сетей для улучшения доступности, а также в системах управления контентом, чтобы помочь эффективно организовывать и помечать изображения.
Инновации в области NLP и Vision AI привели к появлению множества подобных примеров использования в самых разных отраслях. В этой статье мы подробнее рассмотрим NLP и компьютерное зрение и обсудим, как они оба работают. Также мы изучим интересные приложения, которые используют обе эти технологии в тандеме. Давай приступим!
НЛП фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Оно позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать текст или речь таким образом, чтобы они были осмысленными. С его помощью можно выполнять такие задачи, как перевод, анализ настроения или обобщение.
Между тем компьютерное зрение помогает машинам анализировать и работать с изображениями и видео. Оно может использоваться для таких задач, как обнаружение объектов на фотографии, распознавание лиц, отслеживание объектов или классификация изображений. Технология Vision AI позволяет машинам лучше понимать визуальный мир и взаимодействовать с ним.
При интеграции с компьютерным зрением НЛП может придать смысл визуальным данным, объединяя текст и изображения, что позволяет добиться более глубокого понимания. Как говорится, "картинка стоит тысячи слов", а в паре с текстом она становится еще более мощной, предлагая более глубокое понимание.
Ты наверняка видел, как НЛП и компьютерное зрение работают вместе в повседневных инструментах, даже не замечая этого, например, когда твой телефон переводит текст с картинки.
На самом деле Google Translate использует как обработку естественного языка, так и компьютерное зрение для перевода текста с изображений. Когда ты фотографируешь уличный знак на другом языке, компьютерное зрение идентифицирует и извлекает текст, а НЛП переводит его на предпочитаемый тобой язык.
NLP и CV работают вместе, чтобы сделать этот процесс плавным и эффективным, позволяя пользователям понимать информацию на разных языках и взаимодействовать с ней в режиме реального времени. Такая бесшовная интеграция технологий разрушает коммуникационные барьеры.
Вот некоторые другие приложения, в которых НЛП и компьютерное зрение работают вместе:
Теперь, когда мы увидели, как используются компьютерное зрение и обработка естественного языка, давай изучим, как они объединяются, чтобы создать кросс-модальный ИИ.
Кросс-модальный ИИ сочетает в себе визуальное понимание из компьютерного зрения с пониманием языка из NLP для обработки и соединения информации в тексте и изображениях. Например, в здравоохранении кросс-модальный ИИ может помочь проанализировать рентгеновский сни мок и составить четкое письменное резюме потенциальных проблем, помогая врачам принимать более быстрые и точные решения.
Понимание естественного языка - это специальное подразделение NLP, которое фокусируется на интерпретации и извлечении смысла из текста путем анализа его намерений, контекста, семантики, тона и структуры. В то время как NLP обрабатывает необработанный текст, NLU позволяет машинам более эффективно постигать человеческий язык. Например, синтаксический разбор - это техника NLU, которая преобразует письменный текст в структурированный формат, понятный машинам.
NLU работает с компьютерным зрением, когда визуальные данные содержат текст, который нужно понять. Компьютерное зрение, используя такие технологии, как оптическое распознавание символов (OCR), извлекает текст из изображений, документов или видео. Это может включать такие задачи, как сканирование чека, чтение текста на вывеске или оцифровка рукописных заметок.
Затем NLU обрабатывает извлеченный текст, чтобы понять его смысл, контекст и намерения. Такая комбинация позволяет системам делать больше, чем просто распознавать текст. Они могут классифицировать расходы по квитанциям или анализировать тон и настроение. Вместе компьютерное зрение и NLU превращают визуальный текст в осмысленную, пригодную к действию информацию.
Проектирование подсказок - это процесс разработки ясных, точных и подробных входных подсказок, которые направляют генеративные системы ИИ, такие как большие языковые модели (БЯМ) и модели на языке зрения (МЯЗ), на получение желаемых результатов. Эти подсказки выступают в роли инструкций, которые помогают модели ИИ понять намерения пользователя.
Эффективная разработка подсказок требует понимания возможностей модели и создания входных данных, которые максимально повышают ее способность генерировать точные, креативные или проницательные ответы. Это особенно важно, когда речь идет о моделях ИИ, которые работают как с текстом, так и с изображениями.
Возьми, к примеру, модель DALL-E от OpenAI. Если ты попросишь его создать "фотореалистичное изображение астронавта, скачущего на лошади", он сможет сгенерировать именно такое изображение на основе твоего описания. Этот навык очень удобен в таких областях, как графический дизайн, где профессионалы могут быстро превращать текстовые идеи в визуальные макеты, экономя время и повышая производительность.
Тебе может быть интересно, как это связано с компьютерным зрением - разве это не просто генеративный ИИ? На самом деле эти два понятия тесно связаны. Генеративный ИИ опирается на основы компьютерного зрения, чтобы создавать совершенно новые визуальные результаты.
Генеративные модели ИИ, создающие изображения по текстовым подсказкам, обучаются на больших массивах данных изображений, сопряженных с текстовыми описаниями. Это позволяет им изучать взаимосвязи между языком и визуальными понятиями, такими как объекты, текстуры и пространственные отношения.
Эти модели не интерпретируют визуальные данные так, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, например, распознавая объекты на изображениях реального мира. Вместо этого они используют свое усвоенное понимание этих концепций для генерации новых визуальных образов на основе подсказок. Сочетая эти знания с хорошо продуманными подсказками, генеративный ИИ может создавать реалистичные и детализированные изображения, которые соответствуют введенным пользователем данным.
Системы, отвечающие на вопросы, предназначены для понимания вопросов на естественном языке и предоставления точных, релевантных ответов. Они используют такие техники, как поиск информации, семантическое понимание и глубокое обучение, чтобы интерпретировать и отвечать на запросы.
Продвинутые модели вроде GPT-4o от OpenAI могут работать с визуальными вопросами-ответами (VQA), то есть анализировать и отвечать на вопросы об изображениях. Однако GPT-4o не выполняет напрямую задачи компьютерного зрения. Вместо этого он использует специализированный кодировщик изображений для обработки изображений, извлечения особенностей и объединения их с пониманием языка для предоставления ответов.
Другие системы могут пойти на шаг дальше, полностью интегрировав возможности компьютерного зрения. Эти системы могут напрямую анализировать изображения или видео, чтобы идентифицировать объекты, сцены или текст. 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 находится на этих кадрах?", обнаружив и интерпретировав визуальные элементы.
Zero-shot learning (ZSL) - это метод машинного обучения, который позволяет моделям ИИ справляться с новыми, невиданными задачами, не будучи специально обученными на них. Для этого используется дополнительная информация, например описания или семантические отношения, чтобы связать то, что модель уже знает (увиденные классы), с новыми, невиданными категориями.
В обработке естественного языка ЗСЛ помогает моделям понимать и работать с темами, которым они не обучались, опираясь на связи между словами и понятиями. Аналогично, в компьютерном зрении ZSL позволяет моделям распознавать объекты или сцены, с которыми они никогда раньше не сталкивались, связывая визуальные особенности, например крылья или перья, с известными понятиями, такими как птицы.
ZSL соединяет NLP и CV, объединяя понимание языка и визуальное распознавание, что делает ее особенно полезной для задач, в которых задействовано и то, и другое. Например, при визуальном ответе на вопрос модель может анализировать изображение, одновременно понимая связанный с ним вопрос, чтобы дать точный ответ. Это также полезно для таких задач, как создание подписей к изображениям.
Объединение обработки естественного языка и компьютерного зрения привело к появлению систем искусственного интеллекта, которые могут понимать как текст, так и изображения. Эта комбинация используется во многих отраслях: от помощи самодвижущимся автомобилям в чтении дорожных знаков до улучшения медицинских диагнозов и повышения безопасности социальных сетей. По мере совершенствования этих технологий они будут продолжать делать жизнь проще и открывать новые возможности в самых разных областях.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в самодвижущихся автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
