Tìm hiểu cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (CV) có thể phối hợp với nhau để chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng các hệ thống AI đa phương thức thông minh hơn.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (CV) là hai nhánh riêng biệt của trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở nên rất phổ biến trong những năm gần đây. Nhờ những tiến bộ trong AI, hai nhánh này hiện được kết nối với nhau nhiều hơn bao giờ hết.
Một ví dụ tuyệt vời về điều này là chú thích hình ảnh tự động. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích và hiểu nội dung của hình ảnh, trong khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được sử dụng để tạo chú thích để mô tả hình ảnh đó. Chú thích hình ảnh tự động thường được sử dụng trên các nền tảng truyền thông xã hội để cải thiện khả năng truy cập và trong các hệ thống quản lý nội dung để giúp sắp xếp và gắn thẻ hình ảnh hiệu quả.
Những đổi mới trong NLP và Vision AI đã dẫn đến nhiều trường hợp sử dụng như vậy trong nhiều 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 thức hoạt động của cả hai. Chúng ta cũng sẽ khám phá các ứng dụng thú vị sử dụng cả hai công nghệ này cùng lúc. Hãy bắt đầu nào!
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 theo cách có ý nghĩa. Nó có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như dịch thuật, phân tích tình cảm hoặc tóm tắt .
Trong khi đó, thị giác máy tính giúp máy phân tích và làm việc với hình ảnh và video. Nó có thể được sử dụng cho các tác vụ như phát hiện vật thể trong ảnh, nhận dạng khuôn mặt , theo dõi vật thể hoặc phân loại hình ảnh . Công nghệ AI thị giác cho phép máy hiểu và tương tác tốt hơn với thế giới trực quan.
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 câu nói, "một bức tranh đáng giá ngàn lời nói", và khi kết hợp với văn bản, nó trở nên mạnh mẽ hơn nữa, mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn.
Bạn có thể đã thấy NLP và thị giác máy tính hoạt động cùng nhau trong các công cụ hàng ngày mà không hề để ý, chẳng hạn như khi điện thoại của bạn dịch văn bản từ hình 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 ngôn ngữ khác, thị giác máy tính sẽ nhận dạng và trích xuất văn bản, trong khi NLP dịch nó sang ngôn ngữ bạn muốn.
NLP và CV hoạt động cùng nhau để làm cho quá trình trở nên trơn tru 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 rào cản giao tiếp.
Sau đây là một số ứng dụng khác mà NLP và thị giác máy tính hoạt động cùng nhau:
Bây giờ chúng ta đã thấy cách sử dụng thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hãy cùng khám phá cách chúng kết hợp với nhau để tạo ra AI đa phương thức.
AI đa phương thức kết hợp sự hiểu biết trực quan từ thị giác máy tính với sự hiểu biết ngôn ngữ từ NLP để xử lý và kết nối thông tin trên văn bản và hình ảnh. Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe , AI đa phương thức có thể giúp phân tích X-quang và tạo ra bản tóm tắt rõ ràng, bằng văn bản về các vấn đề tiềm ẩn, giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn.
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên 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 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 định dạng có cấu trúc mà máy 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 được trích xuất để hiểu ý nghĩa, ngữ cảnh và mục đích của nó. Sự kết hợp này giúp các hệ thống có thể làm nhiều 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 nhau, thị giác máy tính và NLU biến văn bản trực quan thành thông tin có ý nghĩa, có thể hành động.
Kỹ thuật nhắc nhở là quá trình thiết kế các lời nhắc nhập dữ liệu rõ ràng, chính xác và chi tiết để hướng dẫn các hệ thống AI tạo sinh, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM), trong việc tạo ra các đầu ra mong muốn. Các lời nhắc này đóng vai trò là hướng dẫn giúp mô hình AI hiểu được ý định của người dùng.
Kỹ thuật nhắc nhở hiệu quả đòi hỏi phải hiểu khả năng của mô hình và tạo ra các đầu vào giúp tối đa hóa khả năng tạo ra các phản hồi chính xác, sáng tạo hoặc sâu sắc. Điều này đặc biệt quan trọng khi nói đến các mô hình AI hoạt động với cả văn bản và hình ảnh.
Lấy ví dụ về mô hình DALL·E của OpenAI . Nếu bạn yêu cầu nó tạo ra "hình ảnh chân thực về một phi hành gia đang 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 ý tưởng văn bản thành bản mô phỏng trực quan, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất.
Bạn có thể tự hỏi điều này liên quan thế nào đến thị giác máy tính - đây không phải chỉ là AI tạo sinh sao? Hai thứ này thực sự có liên quan chặt chẽ với nhau. AI tạo sinh xây dựng trên nền tảng của thị giác máy tính để tạo ra các đầu ra trực quan hoàn toàn mới.
Các mô hình AI tạo ra hình ảnh từ lời nhắc văn bản được đào tạo trên các tập dữ liệu hình ảnh lớn được ghép nối với mô tả văn bản. Điều này cho phép chúng tìm hiểu mối quan hệ giữa ngôn ngữ và các khái niệm trực quan như đối tượng, kết cấu và mối quan hệ không gian.
Các mô hình này không diễn giải dữ liệu trực quan theo cùng cách mà các hệ thống thị giác máy tính truyền thống làm, 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 hình ảnh mới dựa trên các lời nhắc. Bằng cách kết hợp kiến thức này với các lời nhắc được thiết kế tốt, AI tạo ra có thể tạo ra hình ảnh thực tế và chi tiết phù hợp với đầu vào của người dùng.
Hệ thống trả lời câu hỏi được thiết kế để hiểu các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp câu trả lời chính xác, có liên quan. Chúng sử dụng các kỹ thuật như truy xuất thông tin, hiểu ngữ nghĩa và học sâu để diễn giải và trả lời các truy vấn.
Các mô hình tiên tiến như GPT-4o của OpenAI có thể xử lý câu hỏi trả lời 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 tính năng và kết hợp chúng với khả năng hiểu ngôn ngữ của nó để cung cấp câu trả lời.
Các hệ thống khác có thể tiến xa hơn một bước bằng cách tích hợp đầy đủ các 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 có trong hình ảnh này?" hoặc "Ai có trong cảnh quay này?" bằng cách phát hiện và diễn giải các yếu tố trực quan.
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 đào tạo cụ thể về chúng. Nó thực hiện điều này bằng cách sử dụng thông tin bổ sung, như mô tả hoặc mối 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 đào tạo bằng cách dựa vào mối quan hệ giữa các từ và khái niệm. Tương tự như vậy, trong thị giác máy tính, ZSL cho phép các mô hình nhận dạng các vật thể 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 hiểu ngôn ngữ với nhận dạng trực quan, khiến nó đặc biệt hữu ích cho các tác vụ liên quan đến cả hai. Ví dụ, trong trả lời câu hỏi trực quan, một mô hình có thể phân tích hình ảnh trong khi hiểu một câu hỏi liên quan để đưa ra phản hồi chính xác. Nó cũng hữu ích cho các tác vụ như chú thích hình ảnh.
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 khoa và làm cho phương tiện truyền thông xã hội an toàn hơn. Khi các công nghệ này trở nên tốt hơn, chúng sẽ tiếp tục giúp 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 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. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
