Куда уже внедрили нейросети

Интернет-поиск

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: сначала все ринулись заменять лица одних актеров на другие (вставляя Юрия Никулина в «Криминальное чтиво», например), потом бросились узнавать, как они будут выглядеть в другом гендерном обличии в приложении Snapchat .

Нейронные сети – это одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Не единственное, но очень популярное из-за своих возможностей в сфере развлечения. Сейчас о них говорят на каждом углу, а впервые о таких сетях услышали еще в 1943 году. Кстати, тогда еще не существовало даже понятия «искусственный интеллект», а сети уже были.

По сути, принцип работы нейронных сетей, о которых мы сейчас рассказываем, близок к человеческой нервной системе. Каждый нейрон здесь – это этакая ячейка, у которой имеется множество входных отверстий для получения информации и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления.

Нейронные сети играют важную роль в современных поисковых системах. Они позволяют улучшить релевантность результатов поиска, анализируя запросы пользователей и предлагая более подходящие ответы. Более того, нейросети способны адаптироваться к предпочтениям каждого пользователя и предлагать персонализированные рекомендации и контент.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: они умеют не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Попробуем на простых примерах, рассказать, что это такое, и как нейросети, обучаясь сами, обучают и нас

С развитием нейронных сетей значительно улучшилась качество машинного перевода. Нейросети могут анализировать и сравнивать большое количество текстов на разных языках и создавать более точные переводы. Благодаря этому, переводчики и обычные пользователи могут легче общаться на разных языках и преодолевать языковые барьеры.

Перевод

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории. Каждый снимок сам по себе ничего не значит. Но используя нейросеть, сравнивая полученные результаты с теми, что есть в его программе, комбайн анализирует — не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой.

Нейронные сети применяются в производственных процессах для оптимизации работы оборудования и улучшения эффективности производства. Они могут анализировать данные с датчиков и предсказывать возможные сбои оборудования, позволяя произвести ремонт до проблемы станет критической. Нейронные сети также могут использоваться для автоматизации производственных операций, что повышает производительность и качество конечного продукта.

Нейро сети применяются в энергетической отрасли для прогнозирования и оптимизации энергопотребления. Они могут анализировать данные о потреблении электроэнергии и прогнозировать будущее потребление, что помогает принимать рациональные решения по распределению ресурсов и оптимизации работы энергетической системы.
Нейросети все больше внедряются в различные сферы нашей жизни и продолжают развиваться. Они привносят инновации и улучшения в работу множества отраслей, снижая риски и повышая эффективность. При этом, необходимо помнить о важности этического использования нейронных сетей и соблюдении приватности и безопасности данных. Будущее внедрения нейросетей только начинается, и мы можем ожидать еще больше удивительных разработок в ближайшие годы. Мы надеемся, что развитие нейронных сетей будет продолжаться, и они будут применяться во все большем числе областей, улучшая нашу жизнь и повышая эффективность работы в различных отраслях.

В сфере финансов нейросети используются для прогнозирования рыночных тенденций, анализа рисков и оптимизации инвестиционных стратегий. Они помогают финансовым аналитикам принимать более обоснованные решения, основанные на анализе больших объемов данных. Кроме того, нейронные сети могут также использоваться для обнаружения мошеннических операций, что повышает безопасность финансовых систем.

Финансы

Нейросети могут использоваться в клиентском сервисе и поддержке для автоматизации ответов на вопросы пользователей. Они могут анализировать текстовые запросы и предлагать соответствующие ответы, что помогает снизить нагрузку на персонал и обеспечить более быстрый и точный ответ на вопросы клиентов. Некоторые компании уже успешно применяют нейросети в чатах для обслуживания клиентов.

Но что еще главное – людям понравилось, и они стали готовы платить за развлечение. В итоге, когда пару лет назад белорусские разработчики создали приложение MSQRD, добавляющее маски к вашим лицам на камере онлайн, они и подумать не могли о том, что пользователем забавной игрушки станут миллионы. Популярность приложения стала так высока, что Facebook купила их за 85 миллионов долларов. Неплохо для небольшой компании!

В области медицины нейронные сети находят широкое применение. Они помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений (например, рентгеновских снимков и МРТ), определении риска развития болезней, прогнозировании результатов лечения и многое другое. Нейросети способны обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что помогает врачам принимать более точные и обоснованные решения в лечении пациентов.

Нейронные сети стали называть так из-за принципов работы математической модели, которая чем-то напоминает функционирование нашей нервной системы. Уверены, что вы и сами в курсе: у нас есть нейроны, образующие нервную систему. Их главная задача — распространять информацию по всему телу, используя электрические и химические сигналы. Они черпают ее из окружающей среды или организма, оценивают ее, думают, как отреагировать, а еще запоминают. Вообще, это крайне занятные штуки, и на эту тему есть множество прекрасных книг (читайте — нейроны скажут вам спасибо). Мы же вернемся к их искусственным (?) коллегам.

Нейронные сети находят применение в сфере безопасности для обнаружения аномалий и предотвращения кибератак. Они могут анализировать большие объемы данных и обнаруживать необычное поведение, которое может указывать на наличие вредоносных программ или взлома. Также нейронные сети могут помочь в разработке усовершенствованных систем контроля доступа и распознавания лиц.

В нескольких абзацах расскажем, что это такое, как работает и чего ждать. Сразу скажем – на научную точность не претендуем, потому что тему в трех словах не опишешь, зато оставим в конце несколько ссылок на интересные примеры использования нейронных сетей, которые могут пригодиться и вам.