De integratie van ChatGPT en computer vision roept interessante vragen op over de synergie tussen taalverwerking en visuele waarneming. Hoewel deze twee domeinen op het eerste gezicht heel verschillend lijken, zijn er potentieel waardevolle voordelen en uitdagingen verbonden aan het samenvoegen ervan. Daarom is men binnen de OpenCV community aan de slag gegaan met het integreren van de twee omgevingen.
Allereerst echter iets meer over de integratie van een op een Large Language Model gebaseerde tool als ChatGPT en een computer vision framework of library. Wat zouden daar eigenlijk de voordelen van kunnen zijn? En zitten er wellicht ook nadelen aan?
Voor- en nadelen van ChatGPT plus OpenCV
1. Verrijking van interactie - Het combineren van taalverwerking en computer vision kan resulteren in een meer rijke en natuurlijke interactie tussen mens en machine. Dit zou kunnen leiden tot een meer intuïtieve en mensachtige communicatie, waarbij gebruikers niet alleen tekst invoeren, maar ook afbeeldingen en visuele context kunnen delen.
2. Contextueel begrip - Door computer vision toe te voegen aan een taalmodel kan ChatGPT visuele context begrijpen en verwerken bij het genereren van antwoorden. Dit kan resulteren in relevantere en contextueel nauwkeurigere reacties op basis van zowel tekstuele als visuele informatie.
3. Multimodale toepassingen - De integratie van ChatGPT en computer vision kan leiden tot nieuwe mogelijkheden voor multimodale toepassingen. Denk aan systemen die niet alleen tekst begrijpen, maar ook afbeeldingen en video's kunnen analyseren, waardoor bijvoorbeeld chatbots kunnen worden gecreëerd die visuele aanwijzingen begrijpen. Dit kan bijvoorbeeld van pas komen in productieomgevingen waarbij de HMI zowel tekst als beeld omvat.
Er zijn wellicht ook nadelen aan een integratie van ChatGPT en computer vision. Denk bijvoorbeeld aan:
1. Complexiteit - Het samenvoegen van taalverwerking en computer vision kan leiden tot complexere modellen en implementaties. Dit kan het ontwikkelingsproces bemoeilijken en de benodigde rekenkracht verhogen.
2. Gegevensvereisten - Het trainen van modellen voor gecombineerde taal- en visuele verwerking vereist een aanzienlijke hoeveelheid geannoteerde gegevens die zowel tekst als beeld bevatten. Het verkrijgen van dergelijke gegevens kan uitdagend en tijdrovend zijn.
3. Interpretatie en fouten - Bij integratie kunnen fouten in de visuele verwerking invloed hebben op de nauwkeurigheid van de antwoorden van het taalmodel. Bovendien kunnen interpretatiekwesties optreden bij het verbinden van visuele en tekstuele context, wat kan leiden tot verwarrende of onjuiste antwoorden.
Onderzoek van OpenCV
Eventuele integratie van ChatGPT en computer vision kent dus zowel veelbelovende voordelen als uitdagingen. Het vermogen om visuele informatie te begrijpen en te verwerken in combinatie met tekst kan leiden tot meer intuïtieve en rijke interacties, juist ook in productieomgevingen. Daar staat tegenover dat het ook technische vraagstukken met zich mee brengt.
Om hier meer over te weten te komen, is de OpenCV community een onderzoek begonnen naar een mogelijke integratie van ChatGPT en deze computer vision-omgeving. Hier doet Abduragim Shtanchaev, Computer Vision Engineer bij OpenCV.ai, verslag van zijn ervaringen.
Engineers en ontwikkelaars van vision-toepassingen worden vaak geconfronteerd met zowel vertrouwde als onbekende ontwikkelomgevingen en gereedschappen, zo stelt hij. Terwijl er gevestigde informatiebronnen beschikbaar zijn voor de meeste situaties, zijn er momenten waarop nieuwe tools uitdagend en tijdrovend kunnen zijn om te leren. Op zulke momenten kan de aanwezigheid van virtuele hulp, zoals Large Language Models als ChatGPT, erg handig zijn.
Handleidingen genereren
Het project van Shtanchaev om dit te onderzoeken, begon met het bouwen van een OpenCV-toepassing, waarbij hij uitprobeerde hoe ChatGPT installatiehandleidingen kan genereren voor verschillende platforms (Windows, Linux of Mac) via op maat gemaakte aanwijzingen. Daarbij ontdekte hij echter dat de antwoorden van ChatGPT soms verwarrend kunnen zijn, zodat het raadzaam is voorzichtig en oplettend te blijven. Dit onderstreept het belang van het gebruiken van specifieke aanwijzingen om nauwkeurige resultaten te verkrijgen.
Het begrijpen van de structuur van onbekende software-bibliotheken voor vision-toepassingen is cruciaal en ChatGPT kan hierbij helpen, meent Shtanchaev. Hij gaat in zijn artikel dieper in op het gebruik van ChatGPT om uitleg te geven over de opbouw van de OpenCV-bibliotheek. Hoewel de antwoorden van ChatGTP over het algemeen informatief zijn, is ook duidelijk dat complexere vragen soms kunnen leiden tot onnauwkeurige of onvolledige informatie.
Om te illustreren hoe ChatGPT kan helpen bij het oplossen van problemen, deelde de auteur een specifiek technisch probleem dat zich voordeed bij het parsen van een ONNX-grafiek met OpenCV voor een LSTM-model, oftewel een model voor beeldclassificatie. De assistentie van ChatGPT hielp bij het identificeren dat een specifieke fout in de LSTM-parser. Shtanchaev zocht uitleg over de vraag hoe OpenCV ONNX-grafieken parst en dook in de ONNX Importer-klasse. Hoewel de antwoorden van ChatGPT nuttig waren, was een onafhankelijke beoordeling van de code door een developer of engineer essentieel om het probleem nauwkeurig te traceren.
Veel hulp van ChatGTP
Uiteindelijk concludeerde Shtanchaev dat het probleem lag bij de LSTM-parser, en stelde een oplossing voor. Het proces van debuggen dat daarop volgde, werd aanzienlijk vergemakkelijkt door ChatGPT, dat hielp bij het begrijpen van de werking van de relevante componenten en het identificeren van een levensvatbare oplossing. Shtanchaev benadrukt echter dat ChatGTP wel degelijk aangevuld zal moeten worden met conventionele testmethoden.
Shtanchaev eindigt zijn artikel met te benadrukken hoe waardevol het is om de kracht van Large Language Models als ChatGTP te combineren met gevestigde debug-methoden. Hoewel deze op LLM gebaseerde AI-tools bijzonder nuttig kunnen zijn bij het aanpakken van complexe problemen, blijven het begrijpen van de onderliggende code en het grondig verifiëren van oplossingen cruciale aspecten van effectief debuggen. De conclusie is dan ook dat het benutten van de mogelijkheden van ChatGTP en vergelijkbare tools naast traditionele praktijken het oplossen van problemen versnelt, terwijl een grondige en voorzichtige aanpak gewenst blijft.
Is daarmee de combinatie van computer vision-bibliotheken en -frameworks met ChatGPT een aanrader? Ondanks de beperkingen biedt deze combinatie dus wel degelijk voordelen. Bijvoorbeeld om snel informatie beschikbaar te krijgen voor onbekende of nieuwe problemen. Het lijkt echter nog te vroeg om ChatGTP-achtige tools nu al beschikbaar te maken in productielijnen. De antwoorden zijn simpelweg nog niet betrouwbaar en compleet genoeg om ChatGTP onderdeel te maken van een Human Machine Interface in productie- en procesomgevingen.