28 de noviembre de 2024
Descubra cómo el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador (VC) pueden trabajar juntos para transformar las industrias con sistemas de IA más inteligentes y multimodales.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador (VC ) son dos ramas distintas de la inteligencia artificial (IA) que han ganado mucha popularidad en los últimos años. Gracias a los avances en IA, estas dos ramas están ahora más interconectadas que nunca.
Un buen ejemplo es el subtitulado automático de imágenes. La visión por ordenador puede utilizarse para analizar y comprender el contenido de una imagen, mientras que el procesamiento del lenguaje natural puede utilizarse para generar un pie de foto que la describa. El subtitulado automático de imágenes se utiliza habitualmente en plataformas de redes sociales para mejorar la accesibilidad y en sistemas de gestión de contenidos para ayudar a organizar y etiquetar imágenes de forma eficiente.
Las innovaciones en PNL e IA de visión han dado lugar a muchos casos de uso de este tipo en diversos sectores. En este artículo examinaremos más de cerca la PNL y la visión por ordenador y analizaremos cómo funcionan ambas. También exploraremos aplicaciones interesantes que utilizan estas dos tecnologías a la vez. Empecemos.
La PNL se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar texto o voz con sentido. Puede utilizarse para tareas como la traducción, el análisis de sentimientos o el resumen.
Por su parte, la visión por ordenador ayuda a las máquinas a analizar y trabajar con imágenes y vídeos. Puede utilizarse para tareas como la detección de objetos en una foto, el reconocimiento facial, el seguimiento de objetos o la clasificación de imágenes. La tecnología de IA de visión permite a las máquinas comprender mejor el mundo visual e interactuar con él.
Cuando se integra con la visión por ordenador, la PNL puede añadir significado a los datos visuales combinando texto e imágenes, lo que permite una comprensión más profunda. Como dice el refrán, "una imagen vale más que mil palabras", y cuando se combina con texto, se vuelve aún más poderosa, ofreciendo perspectivas más ricas.
Probablemente haya visto cómo la PNL y la visión por ordenador trabajan juntas en herramientas cotidianas sin darse cuenta, como cuando su teléfono traduce texto a partir de una imagen.
De hecho, Google Translate utiliza tanto el procesamiento del lenguaje natural como la visión por ordenador para traducir texto a partir de imágenes. Cuando haces una foto de una señal de tráfico en otro idioma, la visión por ordenador identifica y extrae el texto, mientras que el procesamiento del lenguaje natural lo traduce a tu idioma preferido.
La PNL y el CV trabajan juntos para que el proceso sea fluido y eficaz, permitiendo a los usuarios comprender e interactuar con información en distintos idiomas en tiempo real. Esta perfecta integración de tecnologías rompe las barreras de la comunicación.
He aquí otras aplicaciones en las que la PNL y la visión por ordenador trabajan juntas:
Ahora que hemos visto cómo se utilizan la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural, vamos a explorar cómo se combinan para hacer posible la IA multimodal.
La IA multimodal combina la comprensión visual de la visión por ordenador con la comprensión lingüística de la PNL para procesar y conectar información de texto e imágenes. Por ejemplo, en el ámbito sanitario, la IA multimodal puede ayudar a analizar una radiografía y generar un resumen claro y escrito de los posibles problemas, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones más rápidas y precisas.
La comprensión del lenguaje natural es un subconjunto especial de la PNL que se centra en interpretar y extraer el significado de un texto analizando su intención, contexto, semántica, tono y estructura. Mientras que la PNL procesa el texto en bruto, la NLU permite a las máquinas comprender el lenguaje humano con mayor eficacia. Por ejemplo, el análisis sintáctico es una técnica de NLU que convierte el texto escrito en un formato estructurado que las máquinas pueden entender.
NLU funciona con visión por ordenador cuando los datos visuales contienen texto que es necesario comprender. La visión por ordenador, mediante tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), extrae texto de imágenes, documentos o vídeos. Puede tratarse de tareas como escanear un recibo, leer el texto de un cartel o digitalizar notas manuscritas.
A continuación, NLU procesa el texto extraído para comprender su significado, contexto e intención. Esta combinación permite a los sistemas hacer algo más que reconocer texto. Pueden clasificar gastos a partir de recibos o analizar el tono y el sentimiento. Juntos, la visión por ordenador y el NLU convierten el texto visual en información significativa y procesable.
La ingeniería de instrucciones es el proceso de diseñar instrucciones de entrada claras, precisas y detalladas para guiar a los sistemas generativos de IA, como los modelos de lenguaje extensos (LLM) y los modelos de visión-lenguaje (VLM), en la producción de los resultados deseados. Estas indicaciones actúan como instrucciones que ayudan al modelo de IA a comprender la intención del usuario.
Para que la ingeniería de pronósticos sea eficaz, es necesario comprender las capacidades del modelo y elaborar entradas que maximicen su capacidad de generar respuestas precisas, creativas o perspicaces. Esto es especialmente importante cuando se trata de modelos de IA que trabajan tanto con texto como con imágenes.
Por ejemplo, el modelo DALL-E de OpenAI. Si le pides que cree "una imagen fotorrealista de un astronauta montando a caballo", puede generar exactamente eso basándose en tu descripción. Esta habilidad es muy útil en campos como el diseño gráfico, donde los profesionales pueden convertir rápidamente ideas de texto en maquetas visuales, ahorrando tiempo y aumentando la productividad.
Quizá se pregunte qué relación tiene esto con la visión por ordenador: ¿no se trata de IA generativa? En realidad, ambas están estrechamente relacionadas. La IA generativa se basa en los fundamentos de la visión por ordenador para crear resultados visuales totalmente nuevos.
Los modelos de IA generativa que crean imágenes a partir de indicaciones textuales se entrenan con grandes conjuntos de datos de imágenes emparejadas con descripciones textuales. Esto les permite aprender las relaciones entre el lenguaje y conceptos visuales como objetos, texturas y relaciones espaciales.
Estos modelos no interpretan los datos visuales del mismo modo que los sistemas tradicionales de visión por ordenador, como el reconocimiento de objetos en imágenes del mundo real. En su lugar, utilizan la comprensión que han adquirido de estos conceptos para generar nuevas imágenes basadas en instrucciones. Combinando estos conocimientos con instrucciones bien elaboradas, la IA generativa puede producir imágenes realistas y detalladas que se ajusten a las indicaciones del usuario.
Los sistemas de respuesta a preguntas están diseñados para comprender preguntas en lenguaje natural y ofrecer respuestas precisas y pertinentes. Utilizan técnicas como la recuperación de información, la comprensión semántica y el aprendizaje profundo para interpretar y responder a las consultas.
Los modelos avanzados como GPT-4o de OpenAI pueden responder a preguntas visuales (VQA), lo que significa que pueden analizar y responder a preguntas sobre imágenes. Sin embargo, GPT-4o no realiza directamente tareas de visión por ordenador. En su lugar, utiliza un codificador de imágenes especializado para procesar imágenes, extraer características y combinarlas con su comprensión del lenguaje para proporcionar respuestas.
Otros sistemas pueden ir un paso más allá integrando plenamente las capacidades de la visión por ordenador. Estos sistemas pueden analizar directamente imágenes o vídeos para identificar objetos, escenas o texto. Combinados con el procesamiento del lenguaje natural, pueden responder a preguntas más complejas sobre contenidos visuales. Por ejemplo, pueden responder a las preguntas "¿Qué objetos hay en esta imagen?" o "¿Quién aparece en esta grabación?" detectando e interpretando los elementos visuales.
El aprendizaje cero (ZSL) es un método de aprendizaje automático que permite a los modelos de IA manejar tareas nuevas y desconocidas sin haber sido entrenados específicamente para ello. Para ello, utiliza información adicional, como descripciones o relaciones semánticas, para conectar lo que el modelo ya conoce (clases vistas) con categorías nuevas y desconocidas.
En el procesamiento del lenguaje natural, la ZSL ayuda a los modelos a comprender y trabajar con temas para los que no han sido entrenados, basándose en las relaciones entre palabras y conceptos. Del mismo modo, en visión por ordenador, la ZSL permite a los modelos reconocer objetos o escenas con los que nunca se han topado relacionando características visuales, como alas o plumas, con conceptos conocidos, como pájaros.
La ZSL conecta la PNL y la CV combinando la comprensión lingüística con el reconocimiento visual, lo que la hace especialmente útil para tareas que implican ambas cosas. Por ejemplo, en la respuesta a preguntas visuales, un modelo puede analizar una imagen mientras comprende una pregunta relacionada para ofrecer una respuesta precisa. También es útil para tareas como el subtitulado de imágenes.
La unión del procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador ha dado lugar a sistemas de IA capaces de comprender tanto textos como imágenes. Esta combinación se está utilizando en muchos sectores, desde ayudar a los coches autoconducidos a leer las señales de tráfico hasta mejorar los diagnósticos médicos y hacer más seguras las redes sociales. A medida que estas tecnologías mejoren, seguirán haciendo la vida más fácil y abriendo nuevas oportunidades en una amplia gama de campos.
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