Искусственный интеллект и нейросети: технологическое будущее или красивый маркетинг

Видеокарты, суперкомпьютеры и процессоры

Производители процессоров и чипов памяти, такие как Intel и AMD. Например, в 2017 году Intel стала первой компанией в мире, производящей чипы для искусственного интеллекта и машинного обучения и преодолевшей планку в миллиард долларов продаж чипов для использования в области искусственного интеллекта.

Пример. Алгоритмы компьютерного зрения, с которыми работает CV-инженер, используют в беспилотных автомобилях. С помощью камер, лидаров и ультразвуковых датчиков ИИ анализирует ситуацию на дороге — тротуары, знаки, другие машины. А потом передает команду автомобилю, например остановиться перед пешеходным переходом.

Модель искусственного интеллекта Hunyuan от Tencent заняла первое место с результатом 86,918 балла, за ним следует AliceMind от Alibaba с результатом 86,685 балла. На третьем месте оказалась группа людей, принимающих участие в тестировании, — они набрали 86,678 балла. Это первый случай, когда модели ИИ набрали больше баллов в CLUE, чем люди.

3. Появились новые профессии. Инженеры по машинному обучению, специалисты по данным, разработчики ИИ-решений и многие другие используют нейросеть в онлайн-профессиях. А согласно исследованию Всемирного экономического форума, к 2025 году появится 97 миллионов новых рабочих мест в профессиях, связанных с искусственным интеллектом и нейросетями.

По итогам 2022 года доход от центров обработки данных может превзойти доход от игровой индустрии. Кроме того, чипы компании используются в работе автономных автомобилей, которые должны обрабатывать огромные объемы данных с нескольких датчиков и камер в режиме реального времени: обнаруживать объекты дорожной инфраструктуры, пешеходов и другие транспортные средства и принимать сложные решения. Это требует огромных вычислительных мощностей, что и обеспечивают программные и аппаратные решения Nvidia.

Использование нейросети при написании кода сокращает время на его написание на 55%. Благодаря снижению стоимости обучения производительность труда программистов вырастет в десять раз к 2030 году. Согласно исследованию ARK Invest, искусственный интеллект должен повысить производительность работников умственного труда более чем в четыре раза к 2030 году.

Как нейросети влияют на рынок труда

Нейронные сети прямого назначения. Это прямолинейный вид нейросетей, в которых нет скрытых слоев, а передача данных происходит сразу от входного слоя к выходному. Такая особенность позволяет сразу начинать их обработку и быстро выдавать результат. Функционал сетей прямого назначения, как правило, ограничен несложными вычислениями, поэтому обычно они используются в комбинации с другими, более сложными типами;

Сверточные нейронные сети. Состоят из слоев пяти типов: входного, сверточного, объединяющего, подключенного и выходного. Каждый слой отвечает за распознавание отдельного фрагмента изображения, а на выходном слое вся аналитика по слоям соединяется в итоговое решение. Такие сети чаще всего используются для работы с визуалом;

Впервые идею о сходстве работы мозга и компьютера, которая лежит в основе этой технологии, высказали еще в 1943 году двое американских ученых— Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс. Их доводы для тех лет казались революционными — ведь даже такого привычного для нас понятия, как «искусственный интеллект», тогда не существовало. Поэтому от первых разговоров об ИИ до реального обучения математических моделей прошло много десятилетий, и только работа с большими данными начала эру нейронных сетей. Сейчас мы проживаем настоящий бум развития ИИ-технологий, которые уже давно используются не только для решения математических задач, но и проникают в совсем не технологические сферы — медицину, искусство, развлечения.

Самый яркий представитель в этом рейтинге — китайский страховой гигант Ping An. За 5 лет число патентов в области искусственного интеллекта в распоряжении компании выросло в 139 раз — с 46 до 6410. И это не просто патенты, а реальные технологии, применяемые в бизнесе компании.

Нейросети — одна из самых популярных технологий искусственного интеллекта, работающая с данными не хуже, чем человеческий мозг. Современные нейронные сети способны решать разные задачи — от простой классификации информации до более сложных процессов вроде визуализации текстовых запросов, распознавания естественной речи или прогнозирования будущего. Эксперты Just AI рассказывают, что представляют собой нейросети сегодня, по каким принципам работают и почему становятся все более популярны в абсолютно разных областях.

Одно из последних достижений в технологиях искусственного интеллекта — чат-боты на основе нейросети. В ноябре 2022 года американская компания OpenAI представила универсальный чат-бот ChatGPT, который может писать код, отвечать на вопросы, писать стихи и сценарии.

Рекуррентные нейронные сети. Работают по принципу циклической передачи информации по всем слоям до тех пор, пока не будет получен точный результат. Главная особенность рекуррентных нейросетей — возможность последовательно обрабатывать поступившие фрагменты информации и запоминать то, что уже было обработано на более ранних слоях. Они применяются для генерации текстовых материалов, распознавания изображений, речи и так далее;

Нейросети у всех на слуху — сегодня о них не слышали разве что те, кто совсем не имеет доступа в Интернет. Более того, большинство из вас уже используют их в работе — генерируют картинки или текст по запросу. Активное использование таких сервисов не эквивалентно знанию принципов их работы — только единицы могут объяснить их устройство.

Инженер по обработке естественного языка (NLP Engineer)

Пример. Компания разрабатывает чат-бота для службы поддержки клиентов. Он должен помогать пользователям решать часто возникающие задачи — восстановить пароль, проверить статус заказа, получить информацию о продуктах. Задача промпт-инженера — настроить запросы так, чтобы чат-бот мог правильно их распознавать и отвечал по делу.

Например, среди инструментов искусственного интеллекта, недавно разработанных компанией, есть программное обеспечение для анализа микровыражений лица — моргания глаз, непроизвольных подергиваний губами и так далее, — которое Ping An использует для оценки страховых требований, которые страхователи отправляют в компанию с помощью видео.

Нейронные сети способны решать широкий пул запросов. При этом далеко не всегда возможно четко разграничить их по типу задач — запросы могут быть комбинированными, то есть для их решения необходимо выполнить более одного действия. Однако в общем виде классификация задач, которые успешно решают нейросети, может быть следующей:

Классификация. Для выполнения такой задачи нейросети обрабатывают поступившие данные и делят их согласно заранее заданному признаку. Они могут классифицировать объекты по цветам или тексты — по жанрам, или среди тысяч клиентов банка выбрать самых надежных заемщиков, проанализировав кредитное «прошлое» каждого;

Скрытого — этот слой принято считать «сердцем» нейронной сети, ведь именно здесь происходит вся основная работа с данными. На скрытый слой они приходят из входного слоя или предыдущих скрытых слоев, если в нейросети их несколько. На каждом таком слое происходит дальнейший анализ информации предыдущего слоя, и далее — передача их на следующий слой;

Ядром будущего развития новых технологий в компании называют искусственный интеллект и нейросети, которые станут драйвером для роста других технологических отраслей, таких как автономные автомобили, интеллектуальные устройства, роботы, облачные сервисы, молекулярные исследования и так далее.

Обработка естественного языка. Функции перевода текста с одного языка на другой, а также анализ текста уже давно взяли на себя технологии искусственного интеллекта. Многие хотя бы раз пользовались популярным сервисом Google Translate — в основе его работы лежит нейронная сеть;

Модель искусственного интеллекта, лежащая в основе бота, разрабатывалась с 2019 года, а ее новейшее поколение обучено 260 млрд параметров, что сопоставимо с GPT3 — технологией, лежащей в основе ChatGPT. На фоне новостей о запуске собственного чат-бота акции Baidu выросли на 30% с начала 2023 года.