了解自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）如何通过更智能的跨模态人工智能系统共同改变各行各业。
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）是人工智能（AI）的两个不同分支，近年来广受欢迎。由于人工智能的进步，这两个分支现在比以往任何时候都更加相互关联。
自动图像字幕就是一个很好的例子。计算机视觉可用于分析和理解图像内容，而自然语言处理可用于生成描述图像的标题。自动图像标题通常用于社交媒体平台，以提高可访问性，也用于内容管理系统，以帮助有效地组织和标记图像。
NLP 和视觉人工智能的创新已经在各行各业中产生了许多这样的用例。在本文中，我们将更深入地了解 NLP 和计算机视觉，并讨论它们的工作原理。我们还将探讨同时使用这两种技术的有趣应用。让我们开始吧！
NLP 专注于计算机与人类语言之间的互动。它使机器能够以有意义的方式理解、解释和生成文本或语音。它可用于执行翻译、情感分析或总结等任务。
同时，计算机视觉可以帮助机器分析和处理图像和视频。它可用于检测照片中的物体、面部识别、物体跟踪或图像分类等任务。视觉人工智能技术能让机器更好地理解视觉世界并与之互动。
当与计算机视觉相结合时，NLP 可以通过结合文本和图像来增加视觉数据的意义，从而加深理解。俗话说，"一图胜千言"，如果与文本搭配，效果会更加强大，能提供更丰富的见解。
您可能已经在不知不觉中看到了 NLP 和计算机视觉在日常工具中的协同工作，比如您的手机从图片中翻译文字。
事实上，Google Translate使用自然语言处理和计算机视觉来翻译图像中的文本。当你拍摄一张另一种语言的路牌照片时，计算机视觉会识别并提取文字，而自然语言处理会将其翻译成你喜欢的语言。
NLP 和 CV 相互配合，使这一过程变得顺畅高效，让用户能够实时理解跨语言信息并与之互动。这种技术的无缝整合打破了沟通障碍。
以下是 NLP 和计算机视觉共同发挥作用的其他一些应用：
既然我们已经了解了计算机视觉和自然语言处理是如何使用的，那么让我们来探讨一下它们是如何结合起来实现跨模态人工智能的。
跨模态人工智能将计算机视觉中的视觉理解与 NLP 中的语言理解相结合，处理并连接文本和图像中的信息。例如，在医疗保健领域，跨模态人工智能可以帮助分析X 光片，并就潜在问题生成清晰的书面摘要，从而帮助医生做出更快、更准确的决定。
自然语言理解是 NLP 的一个特殊子集，侧重于通过分析文本的意图、上下文、语义、语气和结构来解释和提取文本的含义。NLP 处理原始文本，而 NLU 则使机器能够更有效地理解人类语言。例如，解析是一种 NLU 技术，可将书面文本转换为机器可以理解的结构化格式。
当视觉数据包含需要理解的文本时，NLU 就会与计算机视觉相结合。计算机视觉利用光学字符识别（OCR）等技术从图像、文档或视频中提取文本。这可能包括扫描收据、阅读标志上的文字或将手写笔记数字化等任务。
然后，NLU 对提取的文本进行处理，以理解其含义、上下文和意图。这种组合使系统不仅仅能识别文本。它们可以对收据中的支出进行分类，或分析语气和情感。计算机视觉和 NLU 可以将可视文本转化为有意义、可操作的信息。
提示工程是指设计清晰、准确和详细的输入提示，以指导生成式人工智能系统（如大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM））生成所需的输出结果。这些提示就像指令一样，帮助人工智能模型理解用户的意图。
有效的提示工程需要了解模型的能力，并精心设计输入，最大限度地提高其生成准确、有创意或有洞察力的回复的能力。这一点对于同时处理文本和图像的人工智能模型尤为重要。
以OpenAI 的DALL-E 模型为例。如果你要求它创建 "宇航员骑马的逼真图像"，它就能根据你的描述准确生成。这项技能在平面设计等领域非常实用，专业人士可以快速将文字创意转化为可视化模型，从而节省时间并提高工作效率。
你可能想知道这与计算机视觉有什么联系--这不就是 生成式人工智能吗？实际上，两者密切相关。生成式人工智能以计算机视觉为基础，创造出全新的视觉输出。
根据文本提示创建图像的人工智能生成模型是在配对了文本描述的大型图像数据集上训练出来的。这使它们能够学习语言与视觉概念（如物体、纹理和空间关系）之间的关系。
这些模型并不像传统计算机视觉系统那样解释视觉数据，例如识别真实世界图像中的物体。相反，它们利用对这些概念的理解，根据提示生成新的视觉效果。通过将这些知识与精心设计的提示相结合，生成式人工智能可以生成与用户输入相匹配的逼真、细致的图像。
问题解答系统旨在理解自然语言问题，并提供准确、相关的答案。它们使用信息检索、语义理解和深度学习等技术来解释和回应查询。
像OpenAI 的 GPT-4o这样的高级模型可以处理视觉问题解答（VQA），这意味着它们可以分析和回答有关图像的问题。不过，GPT-4o并不直接执行计算机视觉任务。相反，它使用专门的图像编码器来处理图像、提取特征，并将这些特征与语言理解相结合来提供答案。
其他系统则更进一步，完全集成了计算机视觉功能。这些系统可以直接分析图像或视频，以识别物体、场景或文本。当与自然语言处理相结合时，它们可以处理有关视觉内容的更复杂的问题。例如，它们可以通过检测和解释视觉元素来回答 "这幅图像中有哪些物体？"或 "这段视频中有谁？"。
零点学习 （Zero-shot learning ，ZSL）是一种机器学习方法，可让人工智能模型处理新的、未见过的任务，而无需对其进行专门训练。它通过使用额外的信息，如描述或语义关系，将模型已经知道的内容（已见类别）与新的、未见的类别联系起来。
在自然语言处理中，ZSL依靠词语和概念之间的关系，帮助模型理解和处理它们未接受过训练的主题。同样，在计算机视觉中，ZSL 通过将视觉特征（如翅膀或羽毛）与已知概念（如鸟类）联系起来，使模型能够识别它们从未遇到过的物体或场景。
ZSL 将语言理解与视觉识别相结合，从而将 NLP 与 CV 联系起来，特别适用于同时涉及语言理解与视觉识别的任务。例如，在视觉问题解答中，模型可以在分析图像的同时理解相关问题，从而提供准确的回答。这对图像字幕等任务也很有用。
自然语言处理和计算机视觉的结合，催生了既能理解文本又能理解图像的人工智能系统。从帮助自动驾驶汽车读取路标，到改善医疗诊断和提高社交媒体安全性，许多行业都在使用这种组合。
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