Существенное различие между классическим программным обеспечением и нейронными сетями заключается в том, что последние необходимо «обучать». Это позволяет выполнять множество задач, среди которых распознавание голоса, возможность создания изображений и многое другое. Столь современное направление позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе, медицине, маркетинге, производстве и других сферах. Давайте вместе разберемся в основных трендах нейронных сетей.
Для чего нужны нейронные сети?
Нейронные сети применяют во многих сферах жизни, особенно там, где важно добиться человеческой функциональности. Подобные ситуации связаны с отсутствием четкого алгоритма, который можно прописать скриптом. Входящая информация может быть любой, поэтому и нейросеть должна обработать любой возможный вариант. В настоящее время больше нейросети используют крупные компании, объекты здравоохранения и научные учреждения. Создание грамотной технологии, наделенной возможностью функционировать в сложных условиях, требует мощного оборудования и большого объема информации. По этой причине позволить внедрение и применение нейросетей могут не все компании.
Основные задачи разработок в области нейронных сетей следующие:
- Классификация. Нейронная сеть получает объект, распределяя его в конкретные классы. К примеру, группирует клиентов компании или размещает аудитории по их интересам. Сюда же относится фильтрация писем в электронной почте и реклама. Все примеры простые, но помогают понять задачу классификации.
- Распознавание. Задача нейросети состоит в определении конкретного объекта среди множества других, к примеру, лицо на изображении. По такому принципу действуют фильтры для фотографий. К распознаванию можно отнести поиск данных по фотографии, изображению, чтение текстовых файлов и т.д. Подобная задача стала очень полезной для людей с ограниченными возможностями, а также широко востребована технология в медицине, особенно в области диагностирования.
- Прогнозирование. В данном случае сети получают информацию, на базе которой могут анализировать и делать прогнозы. Зачастую такие схемы используются в финансовом секторе и маркетинге. Программы с возможностью дописать текст или дорисовать картину тоже можно отнести к прогнозированию. Аналогичным образом действуют и поисковые системы.
- Генерация. Нейросети уже способны самостоятельно создавать картины, музыку и выполнять другие комплексные задачи, так как программы ежегодно улучшаются и становятся умнее.
Ежегодно сфера применения нейросетей увеличивается. Согласно отчету компании Allied Analytics, в 2023 году рыночный объем нейросетей составит 39 млрд. долларов, что почти в 6 раз больше, чем в 2016 году.
Как работают нейронные сети?
У людей биологические нейронные сети подобны набору связей, позволяющих анализировать информацию и принимать решения. Технология нейросетей может решать аналогичные задачи, подобно другим моделям машинного обучения. Основная разница заключается в возможности обучить программу. Сложность широкого распространения технологии состоит в стоимости и процедуре обучения, поскольку важно пропускать через программу большие объемы данных. Это позволит нейросетям правильно анализировать и решать нужные задачи, без ошибок прошлого опыта. Алгоритм обучения нейросети состоит из нескольких этапов:
Предоставление данных, которые нужны для выполнения задач. Это обучающая выборка. Принято считать, что информации должно быть больше в 10 раз, чем объем нейронов. В ходе выполнения процесса машинам дают данные и объясняют, что это такое. Обучение проводится через формулы и числа, а не текстом.
Преобразование — следующий этап работы с нейросетью. Полученные данные сеть обрабатывает и отправляет дальше при помощи математики и формул. Это можно сравнить с изображением, которое видят глаза человека. Происходит нервный импульс, который дает сигнал в мозг и после обработки мы видим, что находится вокруг нас. Принцип с машинами аналогичен, но выполнен через математические коэффициенты. Далее выполняется обработка информации и выводы по ней.
Нейросети нужны в большей степени для аналитики или предсказаний, а также для определения объектов. Основная проблема носит название «состязательная атака», которая может стать причиной ложного ответа, ведь нейронная сеть будет обманута. Такой способ применяют ученые для проверки устойчивости к нестандартным ситуациям.
В чем заключаются особенности нейронных сетей?
Разработчики и ученые выделяют несколько особенностей нейронных сетей, которые выходят из их архитектуры и методов функционирования:
- Нейросети закрытые. Сложно сказать, по каким характеристикам машина решает, что или кто изображен на картинке или что текст написан в форме стиха и т.д. Это автоматические процессы. Главное, чтобы создатель правильно описал структуру и формулы. По аналогии с человеком никто не может сказать, что происходит в мозгу. Любой может определить, что кошка — это кошка, даже если будет другая порода, отсутствие шерсти, хвоста, неестественный цвет. Это происходит автоматически, и правильный ответ дается по ряду параметров. Аналогично работают нейронные сети.
- Нейроны независимы и каждый из них в сети не связан с функционированием других. Они берут друг от друга данные, но внутри сети они независимы. Если один нейрон выходит из строя, другой будет работать без нарушения общего процесса. Такая устойчивость есть и у биологических нейронных сетей. Главный минус подобной независимости заключается в том, что все решения сложные, иногда хаотичные и их почти невозможно предсказать и оказать на них влияние.
- Гибкость нейросетей обусловлена независимостью нейронов, поэтому разработка эффективнее любого другого вида машинного обучения. Архитектура взяла в себя основные качества биологической нервной системы — самообучение, возможность приспособиться к новой информации и игнорировать неважные детали. За счет гибкости открываются широкие возможности для использования нейросетей с возможностью адаптации почти под любые обстоятельства.
- Любая модель искусственного интеллекта не превзойдет человека, ведь реальный мозг невозможно повторить, а у человека 86 млрд. нейронов. В мире нет сети, которая приближалась бы к этому числу, поэтому нейронные сети могут ошибаться и в современных разработках порядка 10 млрд. нейронов.
Рассматривая возможные ошибки инновационных машин, ученые выделяют 3 основные — забывчивость, переобучение и непредсказуемость. Все это характерно и для людей, поэтому можно использовать методы корректировки для решения проблем. Многие программы не могут нормально реагировать на обилие ситуаций, и происходит забывчивость. Если ситуации постоянно меняются, то искусственная нейросеть старается перестраиваться под новое событие. Как результат точность решений снижается.
Тренды нейронных сетей на 2023 год
При помощи нейросетей машины выполняют качественный анализ входящей информации, что позволяет устранить ошибки и элемент человеческого фактора. Подобные разработки, по мнению экспертов, должны облегчать жизнь людям, избавляя их от сложных, рутинных задач, но еще рано говорить о массовом и широком использовании инновации. Но на 2023 год есть ряд трендов, которые могут показать хорошую динамику в будущем пятилетии.
Понимание естественного языка
На данный момент самой продвинутой нейронной сетью на базе нейролингвистического программирования считается GPT-3. Она может создавать связный ответ на вопросы и общаться с человеком, поэтому многие ждут от искусственного интеллекта умения делать логические выводы. Однако самые современные модели с большим набором информации пока не могут понять смысла фраз или слов, которые создают. Их обучение нуждается в большом количестве данных, вычислений, что оставляет углеродный след. Следующая проблема — несовершенство данных, ведь информация в сети нередко искажена или манипулятивна. Перспективным направлением в 2023 году станет расширение области восприятия, включая возможность распознавать лица, изображения, отпечатки, голоса и звуки.
Ученые отмечают, что искусственному интеллекту недостаточно эмоциональной составляющей, чувств, чтобы быть ближе к людям. Человек способен не только освоить информацию и выдать готовое решение, но и учесть контекст, различные факторы и действовать при изменяющейся среде. Алгоритм AlphaGo от DeepMind может выиграть турнир по шахматам у чемпиона мира, но за пределы доски стратегия не может расшириться. Даже самые инновационные разработки, среди которых GPT-3, должны развиваться. Задача ученых — сформировать мультимодальную систему, позволяющую соединить сенсорное восприятие и распознавание текста для работы с данными и поиском решений. Компания OpenAI не так давно выпустила обновление для GPT-3 под названием Codex. Такая модель может делать текстовое редактирование, вставки, а не просто продолжать текст. В результате машина подходит для ускорения работы редакторов.
Следующим трендом на 2023 год станет внедрение в языковые нейросети знаний об окружающем мире при помощи «Википедии» и подобных источников. Это даст возможность во время оформления ответа применять не только информацию из обучающей выборки, но и прямо с фактологического источника. Ярким примером работы служит модель RETRO от DeepMind.
Мультимодальные нейронные сети
Модели такого рода получили популярность в 2021 году, и тенденция в 2023 году сохранится. Они работают с текстом и картинкой. В 2022 году компанией OpenAI была представлена сеть DaLL-E-2, которая может создавать изображения реалистичного вида и формата фэнтези. Качество изображений предоставляется на максимально высоком уровне и генерируется все при помощи небольшого текстового описания. Сразу после OpenAI корпорация Google показала собственную модель Imagen.
Подобная тенденция может стать полезной для дизайнеров и художников в цифровой области. Так они могут легко найти вдохновение, ускорить работу над уникальными картинами.
Речевые технологии
Современные нейронные сети, созданные для голосового синтеза, не отличить от естественной речи. Кроме того, модели включают интонацию и эмоции. Подобный тренд позволяет убрать преграду внедрения голосовых помощников в бытовую жизнь. Программы активно внедряются в мобильные приложения, «умные» технологии и автомобили. В B2B-сфере это позволяет полноценно автоматизировать call-центры. Также есть возможность внедрить Text-To-Speech в медиа, чтобы на основании текста создавать аудиозапись.
Компьютерное зрение
Модель нейронной сети, которая помогает определять лица, объекты, генерировать изображения и другие объекты. Распознавание лиц используется много лет, особенно в видеонаблюдении, на производствах широко используют нейросети для определения объектов. Сюда же относится улучшение картинки во время съемки при помощи телефона. В 2023 году и последующие 5-10 лет будет большой интерес к тематике метавселенных и виртуальной реальности. Нейронные сети нужны и здесь, ведь могут генерировать 3D-персонажей при помощи компьютерного зрения, определять движения, мимику и т.д.
Беспилотные аппараты — одна из основных сфер, где используют компьютерное зрение. Ряд автомобильных производителей уже готовы заменять водителей. Яркий тому пример — Tesla. Достижение успеха в сфере распознавания лиц поможет заменить реальных продавцов. К примеру, в Amazon Go содержимое корзины сканируется нейронной сетью, а списание оплаты проводится в автоматическом режиме, когда человек выходит из магазина. Актуальная модель существует и для области здравоохранения — анализ нейросетью снимков МРТ, рентгенов, поиск раковых опухолей и т.д. В сфере косметологии модель применяют для контроля состояния кожи и как решение нейросеть предлагает варианты борьбы со старением.
Тенденция разработок и применения компьютерного зрения на стройке также актуальна для 2023 года. Все это по причине высокой смертности строителей на своих рабочих местах. Согласно статистике, количество смертей в 5 раз больше на стройке, чем при работе на иных специальностях. Это может быть удар, падение, поражение током и другие причины. Нейронные сети в этой области, а также техника машинного обучения позволят использовать «умные» камеры, следящие за безопасностью людей. Монтаж подобных устройств на строительной площадке позволяет получать непрерывный поток видео с трансляцией на отдельные сервера. Все ролики делятся на кадры, после чего нейросеть начинает проводить анализ. Подобная технология дает возможность быстро найти возгорание, определить сотрудников, которые не используют защитную экипировку, обнаружить нарушение пропускного режима, следить за движениями специализированного транспорта и т.д. На рынке уже есть несколько систем подобного рода, которые могут определить конкретного сотрудника, после чего предупредить о нарушениях или опасности через микрофон. Подобная инновация позволяет застройщикам автоматизировать множество процессов, касающихся безопасности персонала.
Искусственный интеллект для ученых
Нейронные сети были и остаются полезными для научной деятельности. При помощи искусственного интеллекта решаются задачи в сфере генной инженерии, биологии, квантовой химии и математики. Модель АlphaFhold от DeepMind смогла предсказать полностью структуру белка. В настоящее время активно развиваются графовые нейросети. С их помощью получают данные о связи узлов и их свойствах.
Нейросети в диагностике и медицине
Согласно данным IBM, 90% информации в сфере здравоохранения содержат изображения, а количество их постоянно растет, если сравнить с объемом других медицинских данных. В результате нейросеть очень пригодилась в медицине для обработки визуальной информации. Тенденция применения технологии дает ряд преимуществ, включая определение области радиологии, экономию времени и экономию средств медицинских учреждений. После получения снимка МРТ, КТ или изображений от иных исследований доктору следует начинать анализ, определяющий отклонения, патологии и т.д. Диагностика серьезных болезней требует сразу нескольких визуальных исследований. Нейронные сети могут быстро проводить анализ снимков и сообщать о выявленных патологиях, к примеру, опухолях, которые доктора могут не увидеть в силу человеческого фактора. Подобная система определяет закономерности, обеспечивая медиков полной информацией об отклонениях. Подход существенно упрощает работу медиков, экономя их время. В ситуациях, если у больных несколько изображений за разные временные промежутки, искусственный интеллект поможет разглядеть динамику лечения или развития заболевания. В Google проводили тестирование, в результате которого оказалось, что анализ по снимкам искусственный интеллект делал лучше, чем сертифицированные радиологи. Машина увидела на 5% больше раковых опухолей чем человек, а ложные диагнозы удалось сократить на 11% при помощи нейронной сети.
Нейронные сети для маркетинга
Маркетологи активнее всего используют большие потоки информации в бизнесе. Реклама — одна из главных сфер использования Big Data, а нейронные сети помогают покупать рекламу и группируют аудиторию. Рынку этого достаточно, но в 2023 году и последующие 5 лет положение может резко измениться, а спрос на нейронные сети увеличится в несколько раз. Этот фактор в будущем начнет определять успешность рекламной кампании и маркетинга.
различных аспектов маркетингового продвижения
Машины, алгоритмы могут существенно облегчить работу, забирая выполнение рутинных задач на себя, а людям придется учиться работать с нейронными системами. Изменения о которых идет речь:
- Увеличение количества данных. Каждый год объем новых данных растет на 30%, а человек ежедневно смотрит на сотню рекламных сообщений. Завоевать своего клиента становится сложнее, и суть маркетолога в таких обстоятельствах — искать узкий сегмент людей, после чего доносить информацию с посылом, конкретно для этой категории клиентов, чтобы вызвать максимальный интерес.
- Персонализация коммуникаций. Современные пользователи ожидают больше персонального общения и связи. По данным McKinsey, 80% клиентов предпочитают работу с компаниями, которые имеют персонализированный подход и 77% из них готовы платить больше за их услуги и товары.
- Создание закрытых рекламных вертикалей. Под маской анонимности клиента и защиты данных крупные корпорации ограничивают обмен информацией между аналитиками и площадками. Среди них Safari, Firefox, а в 2023 году и Chrome начнет блокировать сторонние cookies. Основное последствие подобных действий заключается не в безопасности людей, а в формировании нового типа рекламного рынка, где крупные компании станут монополистами. Любая экосистема на базе браузера или социальной сети сможет собрать аналитику только на своем инструментарии, без доступа к данным на других площадках. Подобная вертикаль стремится узнать больше о потребителях за пределами своей экосистемы.
Описанные тенденции могут привести людей в 2023 году к тому, что брендам и предприятиям нужно будет создавать под каждую рекламную кампанию множество креативов и сообщений, чтобы охватить узкий сегмент целевой аудитории. Для повышения эффективности нужно будет еще адресовать сообщения отдельным людям или сегменту. Именно в этом процессе должна помочь нейронная сеть, поэтому нельзя не использовать столь инновационное решение.
Генерация персональных сообщений
Маркетологи несколько лет работают над тем, чтобы группировать аудиторию на различные рекламные сегменты. К примеру, запуск рекламы для аудитории 18-55 лет становится неэффективным и такой возрастной критерий можно поделить на 3-5 видов, но это редко делают маркетологи по причине недостатка информации и возможностей для создания контента. Подобная проблема актуальна для 2023 года по причине трендов на сегментацию пользователей, диверсификацию каналов и персонализацию контента. Нейросети, способные создавать картинку из текста или фразы, в этом процессе будут помогать. В качестве примера можно представить журнал Cosmopolitan, обложка которого вышла от машины DALL-E 2. Нейронные сети могут не просто создавать изображение из текста, но и выполнять анализ текстовой составляющей, предоставляя варианты для какой целевой аудитории, какого возраста такая реклама будет актуальной.
SMS или изображение для рекламы чаще создают люди, используя личный опыт и другие факторы. Нейросети могут предсказать CTR подобного сообщения для конкретного человека или группы лиц. Зная о возможной конверсии, нейросеть можно научить давать рекомендации, улучшая текст или изображение, после чего написать алгоритмы для самостоятельного составления креативов и рекламных текстов. Это упрощает генерацию сотни сообщений, особенно в случае создания персональных предложений. Роботы при помощи алгоритмов быстро подстроятся под конкретного клиента, что будет полезно не только в 2023 году, но и будущем.
Нейронные сети на страже закона
Социологи и специалисты по обработке данных из Чикагского университета разработали новый алгоритм, который предсказывает преступность, изучая временные и географические закономерности на основе общедоступных данных о преступлениях. Нейросеть видит взаимосвязи между преступлениями в разных частях города, которые на первый взгляд неподвластны пониманию человека.
Нейросети для развлечений
Искусственными нейронными сетями сейчас пользуются люди, далекие от сложных математических моделей. Когда создатели поняли, что нейросети — это как минимум весело, рынок приложений для смартфонов наводнился программами для работы с изображениями на основе искусственных нейронных сетей. На самом деле, это весомое оружие в век социальных сетей. Приложения типа знаменитого FaceApp могут не только позабавить, но с ними можно и здорово изменить внешность: нанести профессиональный мейкап, изменить волосы, скорректировать черты лица и даже добавить эмоции и мимику. Причем сейчас все это выглядит настолько натуралистично, что едва ли с первого взгляда заподозришь подвох.
Уже сейчас нейросети знают многое о человеческих лицах. По фотографии они могут определить возраст, пол, настроение, спрогнозировать как лицо будет выглядеть в старости, анимировать статическое изображение. По фотографии теперь можно найти человека, а китайские нейросети Megvii даже ищут собак по изображению носа. Причем нейросети работают не только с изображениями, но и со звуком. Массачусетский технологический институт недавно представил нейросеть Speech2Face, определяющую национальность, пол и возраст человека по голосу.
Все ли так оптимистично?
Есть ли сценарии, при которых эта технология может нанести вред человечеству? Вот несколько самых актуальных проблем на сегодняшний день:
- Фейки. Благодаря возможностям нейросетей появились программы для замены лиц и даже времени года на фото и видео, как, например, нейросеть NVIDIA на основе генеративной состязательной сети GAN. Также нейросеть может на основе короткого фрагмента голоса создать синтетический голос, полностью идентичный оригиналу.
- Трудности понимания. Когда процесс обучения нейросети завершается, человеку становится трудно понять, на каких основаниях она принимает решения. До сих пор непонятно, как у нейросети получилось обыграть лучшего игрока мира в Го.
- Оружие хакеров и мошенников. Считается, что хакеры могут использовать возможности нейросетей для преодоления систем антивирусной защиты и создания нового поколения вредоносных программ. Также нейросети соблазнительны для мошенников, например, искусственный интеллект, способный имитировать общение с живым человеком и заполучать доверие.
- Безработица. Уже сейчас в Сети можно встретить немало тестов на тему «заменят ли роботы, искусственный интеллект и нейросети вашу профессию». Безусловно, как бы это жутко не звучало, нейросети способны оставить без работы дизайнеров, художников, моделей, копирайтеров, административных служащих среднего звена. И это только малый перечень того, где искусственный интеллект показывает сегодня вполне впечатляющие результаты.
Выводы и прогнозы
Нейросети стремятся сделать мир более персонализированным. Каждому из нас будут предлагаться блюда, музыка, фильмы и литература по вкусу, а в сериалах мы сможем выбирать развитие сюжета, над чем уже экспериментирует Netflix. Так как искусственный интеллект уже начал выполнять человеческие задачи, миллионы квалифицированных специалистов могут постепенно лишаться рабочих мест. Работодателю будет проще запустить нейросеть, чем нанимать человека, ведь нейросети не уходят на пенсию, не страдают алкоголизмом и депрессией. Однако искусственный интеллект по-прежнему не может заменить человеческий мозг.
