Обучи себя сам. Что такое нейронные сети и как они, развлекая, меняют нашу жизнь

Клиентский сервис и поддержка

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.

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.

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.

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…

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.

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.

Перевод

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.

Нейронные сети активно используют для анализа медицинских изображений, диагностики, прогнозирования заболеваний. Они помогают врачам ставить более точные диагнозы и, что еще важнее, делать это своевременно. Так, правильно обученная нейронка способна определить зарождающуюся онкологию, когда другие средства диагностики еще бесполезны.

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.

Нейронные сети, основанные на искусственном интеллекте, уже давно не являются просто фантастическими идеями из научно-фантастических фильмов. Они активно внедряются во многие сферы нашей жизни и играют значительную роль в решении множества задач. В этой статье мы рассмотрим, куда уже внедрили нейросети и какие преимущества они предоставляют в каждой из них.

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.

Энергетика

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.

Возможно, вы удивитесь, но идея компьютерных нейронных сетей впервые была высказана аж 80 лет назад — в 1944 году ее озвучили американские ученые У. Маккалоу и У. Питтс. А первая реальная нейронная сеть появилась тоже давно — в 1957 году ее создал Ф. Розенблатт. Правда, тогдашние компьютеры по мощности безнадежно отставали даже от машин 80-х годов прошлого века, при том, что и последние кажутся современной молодежи техникой из эпохи паровых двигателей. Поэтому первая «нейронка» (так между собой называют нейросети те, кто с ними работает) была, конечно, очень простой. Но довольно истории — перейдем к терминологии, а затем рассмотрим практическое применение этих интереснейших программных моделей.

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.

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 уже внедрены в сферу транспорта, особенно в разработке автономных транспортных средств. Они способны анализировать данные с датчиков и камер, что позволяет автомобилям самостоятельно определять преграды, обозначать дорожные знаки, оптимизировать маршрут и принимать решения на основе обстановки на дороге. Такие нейросети могут снизить число дорожных происшествий и повысить безопасность на дорогах.

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!