ИТ Транспорт и связь
Где используют нейросети
Анализировать и планировать промоактивности. «Магнит» проверяет правильность выкладки в розничных точках. Искусственный интеллект анализирует наличие товаров на полке и контролирует остатки на складах. Автоматизация сокращает время на проверку почти в 4 раза. Также компания использует нейросети для анализа и планирования промо-мероприятий . Алгоритмы подбирают ассортимент, глубину скидки и тип акции.
К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.
А вот с текстовым контентом всё сложнее. Мы пробовали собирать с помощью нейросетей темы для контента — и нет, пока нейросети собирают поверхностные, сырые темы. А ещё пробовали с помощью ChatGPT написать сценарий чат-бота. Эксперимент показал, что более-менее интересный вариант нейросеть выдаст только если человек максимально подробно опишет, что в тексте должно быть, но тогда гораздо проще самому текст и написать :).
Создавать контент для сайтов, социальных сетей и рекламных кампаний . Современные нейросети (например, ChatGPT и Stable Diffusion, доступные в РФ через условно-бесплатный сервис Fabula AI ) могут генерировать тексты, создавать логотипы, улучшать картинки и даже делать видео по текстовым описаниям.
Оптимизировать затраты на медиапланирование. Volkswagen в Германии формирует медиаплан , исходя из рекомендаций нейросети. Это помогло оптимизировать затраты на медийную рекламу. Например, алгоритм рекомендовал радио для продвижения новых моделей автомобилей. В Volkswagen считали этот медиа-канал устаревшим, но кампания оказалась эффективной.
Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. А искусственный интеллект — технология, которая использует эти модели, чтобы решить задачу пользователя. Помимо нейросетей ИИ использует и другие инструменты: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и другие.
Нейросети решают задачи, которые традиционно выполняет человеческий интеллект: распознают и генерируют изображения, понимают смысл письменной и устной речи, анализируют данные и строят прогнозы. Для обычной программы это слишком сложно, так как нет однозначного или полностью известного алгоритма, который приводит к результату.
Во-вторых, для расшифровки аудио — нашим клиентам удобно давать информацию для материалов в формате голосовых и оказалось очень удобно использовать именно нейросеть. Тот же Telegram Premium справляется с расшифровкой гораздо хуже, чем Whisper JAX, а у людей такая задача требует очень много времени. Нейросеть расшифровывает запись на несколько часов за пару-тройку минут.
Как работает нейросеть
Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.
Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.
Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.
Под машинным обучением понимается любое обучение искусственного интеллекта за счет решения множества сходных задач. А глубокое обучение — передовая методология машинного. С помощью нее ИИ получает информацию из множества источников и анализирует ее без вмешательства человека.
Создавать голосовые помощники и чат-боты для работы с клиентами. Ответы голосового помощника Алисы формирует нейросеть YaLM, разработанная «Яндексом». «Мегафон» также создал на основе алгоритмов нейросети программу для обзвона клиентов , которую использует самостоятельно и продает другим компаниям.
Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.
