OpenAI lade nyligen till visionfunktioner till sin ChatGPT AI-modell. Användare kan ladda upp bilder och artificiell intelligens kan bearbeta och analysera dokument, fotografier, grafik och mer, vilket gör att användarna kan förbättra sina meddelanden och applikationer ytterligare. Om du vill veta hur du lägger till maskinseendefunktioner till din webbplats, appar eller nästa projekt. Du kommer att bli glad att veta att AI Jason har skapat en intressant video som visar hur maskinseende kan implementeras.
Maskinseende, eller datorseende, hänvisar till området artificiell intelligens som tillåter maskiner att tolka och fatta beslut baserat på visuella data. Tekniken använder ofta maskininlärningsalgoritmer för att känna igen mönster, identifiera objekt och till och med förstå scener i bilder och videor. Möjligheterna för maskinseende har avancerat avsevärt under de senaste åren, tack vare förbättringar i neurala nätverk, särskilt konvolutionella neurala nätverk (CNN).
Lägg till artificiell syn till dina projekt
Machine vision kan avsevärt förbättra funktionaliteten, effektiviteten och användarupplevelsen av applikationer, mjukvara och webbplatser, särskilt i SaaS-modellen (Software as a Service). För användare kan funktioner som objektigenkänning, ansiktsautentisering och personlig innehållskurering ge en mer sömlös och engagerande interaktion med plattformen. Till exempel kan en SaaS för dokumenthantering använda optisk teckenigenkänning (OCR) för att automatiskt klassificera, tagga och indexera uppladdade dokument, vilket sparar användarnas manuella ansträngningar och minskar antalet fel. På samma sätt kan e-handelsprogram använda bildklassificering för att automatiskt kategorisera produkter, vilket gör det lättare för kunder att hitta det de letar efter.
Tillämpningar av artificiell intelligens inom synfältet
- Objektidentifiering: Identifiera och lokalisera objekt i en bild- eller videosekvens. Denna teknik används i applikationer som säkerhetsövervakning och detaljhandelsanalys.
- Bildklassificering: Klassificera bilder i fördefinierade kategorier. Denna teknik är grundläggande för uppgifter som bildsökmotorer och medicinsk diagnos.
- Ansiktsigenkänning: Identifiera eller verifiera individer baserat på deras ansiktsdrag. Denna teknik används inom områdena säkerhet och identitetsverifiering.
- Semantisk segmentering: Klassificering av varje pixel i en bild i en viss kategori, användbart för autonoma fordon och jordbruksövervakning.
- Optical Character Recognition (OCR): Konvertera olika typer av dokument, såsom skannade pappersdokument, PDF-filer eller bilder som tagits med en digitalkamera, till redigerbara och sökbara data.
- Rörelseanalys: Spåra rörelser i videodata, som ofta används i sportanalys och videoövervakning.
- Scenrekonstruktion: Skapa en 3D-modell från visuell data, som ofta används inom robotik och augmented reality.
- Anomalidetektering: Identifiera onormala mönster i visuella data, vilket är avgörande inom områden som sjukvård och tillverkning för kvalitetskontroll.
- Gesture Recognition: Förstå mänskliga gester, som kan användas i interaktiva applikationer eller interaktioner mellan människa och robot.
- Känsloanalys: Tolkning av mänskliga känslor från ansiktsuttryck, vilket ofta används i system för feedback från kunder eller i tillämpningar för mental hälsa.
Ur ett utvecklarperspektiv kan integration av AI-visionsfunktioner förenkla många komplexa uppgifter och automatisera rutinprocesser. Till exempel, istället för att manuellt koda regler för sortering eller klassificering av visuell data, kan utvecklare använda förtränade maskininlärningsmodeller för att göra det mer effektivt och exakt. Detta kan påskynda utvecklingsprocessen, minska sannolikheten för fel och göra det möjligt för programvaran att hantera ett mycket bredare utbud av uppgifter än vad som skulle vara möjligt med regelbaserad programmering. Dessutom kan analyser som härrör från AI-vision ge värdefulla insikter om användarbeteende och preferenser, som kan användas för ytterligare optimering.
Konkurrensfördelar i SaaS
Att lägga till maskinseende kan dessutom ge en konkurrensfördel på den fullsatta SaaS-marknaden. Användare förväntar sig alltmer smartare, mer automatiserade och mer personliga upplevelser, och maskinseende kan hjälpa till att möta dessa förväntningar. Till exempel kan en SaaS-plattform för fastigheter använda bildigenkänning för att automatiskt identifiera och markera nyckelfunktioner i fastighetsfoton, som en pool eller öppen spis, och därigenom förbättra användarupplevelsen och öka potentiella konverteringar.
Visionsförmågan hos AI fortsätter att expandera med utvecklingen av mer sofistikerade algoritmer och datorresurser. Det är dock viktigt att notera att dessa system vanligtvis tränas på stora datamängder och deras prestanda kan variera beroende på kvaliteten och mångfalden av de data som de tränades på. Som alltid kommer vi att hålla dig uppdaterad med all ny utveckling i världen av artificiell intelligens genom att informera dig om de senaste AI-modellerna, teknikerna och integrationerna samt de senaste utgåvorna från de ledande teknikföretagen som driver utvecklingen av AI. AI, som Microsoft, OpenAI och Google.
Läs mer Guide:
- 100+ möjliga applikationer och användningsfall av ChatGPT Vision
- Hur man använder ChatGPT Vision – Nybörjarguide
- Hur man använder ChatGPT-4 Vision för att analysera bilder
- En annan titt på alla nya ChatGPT-funktioner
- Använd Gemini Pro API för att bygga AI-appar i Google AI Studio
- Analys och skapande av bilder i ChatGPT DallE 3
