10 необычных идей применения нейросетей в бизнесе

Составление учебных планов

«Нейросетевая модель, используемая в системе SumMeet 2.0, может быть дополнительно обучена лексике, принятой в отрасли или организации, – рассказал директор по маркетингу компании «Диджитал Дизайн» Николай Подстрелов. – Также могут быть учтены речевые особенности конкретных спикеров».

Одна из сложностей, которая может возникнуть при использовании нейросетей, – перекладывание ответственности. ИИ будет упрощать рабочие процессы, но не стоит ждать, что ChatGPT полностью напишет за вас верную статью. Он выдаст информацию по запросам, но будет ли она полностью правдивой и отвечающей интересам заказчика? Именно поэтому значимость человека, использующего нейросети, остается очень высокой, а сам ИИ не заменит компетентного специалиста, а лишь станет его полезным инструментом.

Самый простой пример – «умные» плейлисты музыки (например, Яндекс.Музыка подбирает уникальный плейлист исходя из того, чтобы слушаете чаще всего) или видео на YouTube . Совпадение? Не думаем. Точнее, знаем, что так работают нейронные сети, которые получают поступившую от вас, а также миллионов похожих на вас людей, и прогнозируют то, что вам может понравиться. Вы, кстати, можете им помочь, посмотрев или нет предложенный ролик или пропустив песню. Поисковый алгоритм тут же будет чуть изменен.

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 .

В начале этого текста мы писали о том, что частично он написан нейросетью. На самом деле мы немного слукавили. Мы попросили нейросеть написать заголовок, второй заголовок и вступительный абзац. Но после редактуры обнаружили, что от исходного текста, созданного нейросетью, ничего не осталось.

Потому что мощности стали позволят разрабатывать нейросети даже небольшим компаниям. А главное — появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. По сути, создав один раз нейросеть, которая что-то делает с фотографиями (различает лицо, например), вы потом сможете использовать этот алгоритм и на других подобных проектах.

Инструмент аналитиков

Нейросеть может стать хорошим подспорьем для аналитиков, если четко сформулировать ей условия. Допустим, вы запускаете сайт. На сайте должна быть программа лояльности, но она предоставляется сторонней компанией. Можно попросить нейросеть написать, какие будут ограничения по программе лояльности, чтобы можно было их включить в договор. Аналитику останется только отредактировать их.

Спектр применения ИИ сейчас очень велик: везде, где присутствует создание какого-либо контента, можно и зачастую целесообразно применять нейросети. Начиная от чатов службы поддержки и заканчивая написанием статей, постов в соцсетях и заполнением карточек товаров на маркетплейсах.

Чаще всего, для этого нужно «прогнать» её работу на десятках миллионов наборов входных данных, указывая ей верные и убирая неверные варианты. Она учитывает это и, когда снова принимается за работу, обрабатывает полученную информацию в зависимости от новых вводных алгоритмов. И так до достижения нужного результата.

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.

Ответ от ChatGPT : «Нейросети – это не просто технология будущего, они уже сегодня находят широкое применение в бизнесе. Использование нейронных сетей позволяет компаниям автоматизировать процессы, повышать эффективность работы и улучшать качество продукции и услуг. Но не только это делает технологию такой популярной – в этом материале мы расскажем о 10 необычных способах использования нейросетей в бизнесе, которые могут изменить ваше представление о возможностях этой технологии».

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!

Подбор изображений

В обучаемости. Без этого они просто были бы еще одной математической моделью, но благодаря обучению могут приводить в шок непосвященных. Нейросети могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. Объяснить на пальцах это не так просто. В общем смысле слова, обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Если вначале ее легко обмануть, то через пару сотен тысяч действий, она легко распознает, если вы пытаетесь дать ей что-то не то.

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.

Система автопротоколирования деловых встреч SumMeet 2.0 от «Диджитал Дизайн» умеет больше типичного ПО для транскрибирования. Она не просто выделяет ключевые информационные блоки из стенограммы встречи, а генерирует новый текст, суммирующий озвученные идеи и смыслы. Формируется протокол высокого качества, максимально близкий к тому, что могло бы быть написано человеком. Система также составляет список поручений и выполняет рассылку готовых протоколов.

Контентмейкинг с помощью нейросетей – это классное подспорье, но не торопитесь увольнять сотрудников. Все, что сгенерировала нейросеть, надо перечитывать и редактировать – это может сделать лишь человек. Нейросеть может структурировать данные, дать какой-то набор заголовков, структуру презентации или другого контента. При этом, чтобы получить хороший ответ на свой вопрос, важно правильно сформулировать задачу и прописать детально вводные данные. Для этого сотрудник должен разбираться в вопросе.

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:

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. О примерах мы поговорим чуть позже, а пока же узнаем…

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.

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.