أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط: تحليل الصور والنصوص والصوت

الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط هو أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على فهم ومعالجة أنواع متعددة من البيانات (نص، صورة، صوت، فيديو). وقد قدمت نماذج مثل GPTV وGemini وClaude 3 تطورات كبيرة في هذا المجال.

أساسيات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

أنواع الوسائط

1. النص: اللغة الطبيعية، الشيفرة، البيانات المهيكلة
2. الرؤية: الصور، الرسومات، لقطات الشاشة
3. الصوت: الكلام، الموسيقى، الأصوات البيئية
4. الفيديو: مزيج من الصور المتحركة + الصوت

لماذا متعدد الوسائط؟

• التواصل البشري متعدد الوسائط بطبيعته
• فقدان معلومات السياق عند استخدام وسيط واحد
• استخراج معنى أكثر ثراءً
• ملاءمة للتطبيقات في العالم الحقيقي

نماذج الرؤية-اللغة

الأساليب المعمارية

1. التعلم التبايني (أسلوب CLIP)

1Image Encoder → Image Embedding
2Text Encoder → Text Embedding
3Contrastive Loss: Match(image, text)

2. التوليدي (أسلوب GPTV)

Image → Vision Encoder → Visual Tokens
Visual Tokens + Text Tokens → LLM → Response

3. الدمج عبر الانتباه المتبادل

Image Features ←Cross-Attention→ Text Features

أنواع مشفرات الرؤية

ترميز الصورة

تضمين المقاطع (Patch Embedding):

224×224 image → 14×14 patch grid → 196 visual tokens
Each patch: 16×16 pixel → Linear projection → Embedding

الدقة المتغيرة:

1Anyres approach:
21. Divide image into tiles
32. Encode each tile separately
43. Add global thumbnail
54. Concatenate all tokens

تنفيذ نماذج LLM متعددة الوسائط

استخدام GPTV

1from openai import OpenAI
2import base64
3
4client = OpenAI()
5
6def encode_image(image_path):
7    with open(image_path, "rb") as f:
8        return base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
9
10response = client.chat.completions.create(
11    model="gpt-4-vision-preview",
12    messages=[
13        {
14            "role": "user",
15            "content": [
16                {"type": "text", "text": "Analyze this image"},
17                {
18                    "type": "image_url",
19                    "image_url": {
20                        "url": f"data:image/jpeg;base64,{encode_image('image.webp')}",
21                        "detail": "high"  # low, high, auto
22                    }
23                }
24            ]
25        }
26    ],
27    max_tokens=1000
28)

نموذج Claude 3 Vision

1from anthropic import Anthropic
2import base64
3
4client = Anthropic()
5
6with open("image.webp", "rb") as f:
7    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
8
9message = client.messages.create(
10    model="claude-3-opus-20240229",
11    max_tokens=1024,
12    messages=[
13        {
14            "role": "user",
15            "content": [
16                {
17                    "type": "image",
18                    "source": {
19                        "type": "base64",
20                        "media_type": "image/jpeg",
21                       "use": image_data
22                    }
23                },
24                {"type": "text", "text": "What is in this image?"}
25            ]
26        }
27    ]
28)
29## معالجة الصوت
30
31### تحويل الكلام إلى نص (STT)
32
33**Whisper Model:**
34```python
35from openai import OpenAI
36
37client = OpenAI()
38
39with open("audio.mp3", "rb") as audio_file:
40    transcript = client.audio.transcriptions.create(
41        model="whisper-1",
42        file=audio_file,
43        language="en"
44    )
45    
46print(transcript.text)

تحويل النص إلى كلام (TTS)

1response = client.audio.speech.create(
2    model="tts-1-hd",
3    voice="alloy",  # alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
4    input="Hello, I am an AI assistant."
5)
6
7response.stream_to_file("output.mp3")

خط أنابيب الصوت في الزمن الحقيقي

1Microphone → VAD → Chunking → STT → LLM → TTS → Speaker
2             ↓
3        Voice Activity
4        Detection

فهم الفيديو

استراتيجيات أخذ عينات الإطارات

1. أخذ العينات المنتظم:

1def uniform_sample(video_path, num_frames=8):
2    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
3    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
4    indices = np.linspace(0, total_frames-1, num_frames, dtype=int)
5    
6    frames = []
7    for idx in indices:
8        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, idx)
9        ret, frame = cap.read()
10        if ret:
11            frames.append(frame)
12    
13    return frames

2. استخراج الإطارات المفتاحية:

1def extract_keyframes(video_path, threshold=30):
2    # Finding keyframes with Scene change detection
3    pass

خط أنابيب Video-LLM

1Video → Frame Sampling → Per-frame Encoding → Temporal Aggregation → LLM
2                              ↓
3                        Audio Extraction → STT → Text

دمج الأنماط (Modality Fusion)

الدمج المبكر

دمج الأنماط عند إدخال النموذج:

[CLS] [IMG_1] ... [IMG_N] [SEP] [TXT_1] ... [TXT_M] [SEP]

الدمج المتأخر

معالجة كل نمط بشكل منفصل ثم دمج النتائج:

1Image → Image Model → Image Features ─┐
2                                       ├→ Fusion Layer → Output
3Text → Text Model → Text Features ────┘

الانتباه متعدد الأنماط

الانتباه بين الأنماط:

1Q = Text Features
2K, V = Image Features
3Cross_Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T/√d)V

OCR وفهم المستندات

خط أنابيب Document AI

1def process_document(image_path):
2    # 1. Layout Detection
3    layout = detect_layout(image)  # Headings, paragraphs, tables
4    
5    # 2. OCR
6    text_regions = ocr_extract(image)
7    
8    # 3. Structure Understanding
9    structured_doc = parse_structure(layout, text_regions)
10    
11    # 4. LLM Analysis
12    analysis = llm_analyze(structured_doc)
13    
14    return analysis

استخراج الجداول

1response = client.chat.completions.create(
2    model="gpt-4-vision-preview",
3    messages=[{
4        "role": "user",
5        "content": [
6            {"type": "image_url", "image_url": {"url": table_image_url}},
7            {"type": "text", "text": "Extract this table in JSON format"}
8        ]
9    }]
10)

تطبيقات متعددة الأنماط للمؤسسات

1. معالجة المستندات

• OCR للفواتير والإيصالات
• تحليل العقود
• استخراج بيانات النماذج

2. البحث المرئي

• البحث من صورة المنتج
• إيجاد الصور المتشابهة
• سؤال وجواب مرئي

3. مراقبة المحتوى

• اكتشاف الصور غير المناسبة
• التحقق من شعار العلامة التجارية
• اتساق النص + الصورة

4. دعم العملاء

• تحليل لقطات الشاشة
• استكشاف الأخطاء المرئي
• الدعم الصوتي

تحسين الأداء

معالجة الصور مسبقًا

1def optimize_image(image_path, max_size=1024, quality=85):
2    img = Image.open(image_path)
3    
4    # Resize
5    if max(img.size) > max_size:
6        ratio = max_size / max(img.size)
7        new_size = tuple(int(d * ratio) for d in img.size)
8        img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)
9    
10    # Compress
11    buffer = io.BytesIO()
12    img.save(buffer, format="JPEG", quality=quality)
13    
14    return buffer.getvalue()

المعالجة على دفعات

1async def batch_image_analysis(images, batch_size=5):
2    results = []
3    for i in range(0, len(images), batch_size):
4        batch = images[i:i+batch_size]
5        tasks = [analyze_image(img) for img in batch]
6        batch_results = await asyncio.gather(*tasks)
7        results.extend(batch_results)
8    return results

إدارة التكاليف

حساب الرموز (Vision)

1GPTV Token Cost:
2- Low detail: 85 token/image
3- High detail: 85 + 170 × tile_count
4
5Example (2048×1024, high):
6Tiles: ceil(2048/512) × ceil(1024/512) = 4 × 2 = 8
7Tokens: 85 + 170 × 8 = 1445 tokens

استراتيجيات التحسين

1. ضبط مستوى التفاصيل: لا تستخدم "high" إلا عند الحاجة
2. تقليل حجم الصورة: يقلل عدد الرموز
3. التخزين المؤقت: لا تعاود تحليل الصورة نفسها
4. عمليات الدُفعات: تقلل عدد نداءات الـ API

الخلاصة

يُعد الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط أقرب نهج إلى القدرة على الفهم الشبيه بالبشر في مجال الذكاء الاصطناعي. إن الجمع بين الصور والنص والصوت يجعل من الممكن إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر قوة وفائدة.

في Veni AI، نطوّر حلول ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط. تواصل معنا لمشاريعك.