Что такое нейросети: как и где используются нейросети, какие виды нейросетей существуют

В заключение

Domino’s Pizza. Компания ведет работу с Phrasee – генератором контента, который пишет электронные письма и интересные заголовки для пуш-уведомлений. Пока проект реализуется в тестовом режиме. Дополнительно – привлечение генеративного AI для повышения как численности клиентов, так и их лояльности. Сотрудничество с Phrasee позволило увеличить коэффициент кликов на более чем 50%.

Больше нейронов. В нашей тренировочной нейросети только один нейрон. Но если нейронов будет больше — каждый из них сможет по-своему реагировать на входные данные, соответственно, на следующие нейроны будут приходить данные с разных синапсов. Значит — больше вариативность, «подумать» и передать сигнал дальше может не один нейрон, а несколько. Можно менять и формулу передачи, и связи между нейронами — так получаются разные виды нейронных сетей.

Нейросети могут быть универсальными, например, ChatGPT и YandexGPT дают ответы на вопросы, ищут информацию, рисуют картинки, составляют бизнес-планы и решают другие задачи. В это же время Midjourney и Kandinsky ориентированы на отрисовку изображений, Codeium проверяет и дополняет код, а SteosVoice идеальна для озвучки. Помимо предназначения, классификация выполняется по типу архитектуры:

Нейросети обеспечивают создание новых возможностей, однако развитие рынка связано со сложностями – это наращивание вычислительных мощностей и хранилищ данных, компоненты для которых компенсируются за счет импортозамещения и других инструментов. Такие вызовы становятся толчком к развитию: компании, которые займут свободные ниши, могут получить отличный старт.

Российский сегмент генеративного ИИ развивается темпами, существенно опережающими мировые. В 2023 году выручка крупнейших ИИ-поставщиков выросла практически на 90%, но это не предел. Участники рынка отмечают, что качество продуктов не уступает зарубежным аналогам, а государственные программы поддержки и ориентирование на импортозамещение позволяют создавать/дорабатывать то, чего не хватает клиентам. Что сейчас в тренде и на пике развития:

В запросе важны конкретика и четкие параметры, дополнительно можно использовать универсальные подсказки, знакомые каждой нейронке: «опиши пошагово», «нарисуй в стиле», «от лица маркетолога» и аналогичные. Если реализована загрузка примеров – рекомендуется прибегнуть к функции, чтобы повысить качество результата и сократить количество генераций. На старте лучше использовать бесплатные нейросети, помогающие набить руку и понять принцип формирования запросов.

Нейросети для бизнеса способны ставить и отслеживать выполнение задач, формировать персональные расписания и меню, проводить проверку/критику идей и давать полезные рекомендации по их эффективности. Помогают принимать решения и автоматически оценивать вероятность сделок, писать письма для email-рассылок и отвечать на них, создавать вакансии – доступных задач много. Актуальны не только для предпринимателей, существуют нейросети для дизайнеров, маркетологов, HR, авторов, программистов и других направлений.

Разноплановые «таланты» генеративного AI не на шутку испугали многих специалистов: по данным экспертов некоторые профессии вскоре могут исчезнуть с HR-рынка. В 2024 году Дженсен Хуанг, глава компании Nvidia, во время всемирного правительственного форума (проходил в ОАЭ) призвал более не обучаться программированию. По утверждению Дженсена, в ближайшем будущем кодингом начнут заниматься только нейросети. В качестве перспективной профессии он назвал промт-инжиниринг, связанный с созданием запросов для нейронок. Также акцентировал внимание на том, что получать знания стоит в сферах, связанных с сельским хозяйством, производством, биологией и образованием.

Как можно улучшить нейронную сеть

Больше мощностей. Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT — это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным «железом». Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.

Это лишь малая часть профессий, которые нейронки не смогут заменить в ближайшие десятилетия. Однако их применение сопряжено не только с вытеснением с рынка специалистов: во многих отраслях они выполняют функцию помощника, лишь автоматизируя часть рутинных задач.

ИИ качественно выполняет проверку, улучшение и дополнение кода. Поддерживают более 50 языков программирования, некоторые сети способны писать код на базе запросов на естественном языке + автодополнение. Доступны инструменты для создателей сайтов, компьютерных программ, мобильных приложений, прочих продуктов.

Нейросети – компьютерные системы, имитирующие работу мозга человека. Они способны решать целый комплекс задач – от проверки программного кода и отрисовки картинок до написания текстов и музыкальных композиций. Легко выполняют роль «второго пилота», позволяя специалистам автоматизировать часть процессов, в некоторых случаях могут работать самостоятельно, основываясь лишь на текстовых или голосовых промтах (запросах). Рассказываем, что такое нейросеть простыми словами, разбираем принцип функционирования и основные сферы применения.

Например, на вход поступает картинка. Чтобы нейросеть могла понять, что на ней изображено, она должна выделить разные элементы из картинки, распознать их и подумать, что означает сочетание этих элементов. Примерно так работает зрительная кора в головном мозге. Это несколько задач, их не смогут решить одинаковые нейроны. Поэтому нужно несколько слоев, где каждый делает что-то свое. Для распознавания часто используют так называемые сверточные нейросети. Они состоят из комбинации сверточных и субдискретизирующих слоев, каждый из которых решает свою задачу.

Основа взаимодействия с генеративным ИИ – запросы пользователей, которые они могут вводить как голосом, так с и помощью клавиатуры. При составлении промтов нужно использовать формулировки, применимые для обычных технических заданий, ориентированных на специалистов. Чем конкретнее изложено требование, тем релевантнее будет результат. В помощь – следующие рекомендации:

Volkswagen. С 2016 года автомобильный концерн ведет сотрудничество с компанией, которая функционирует на базе ИИ. Инструментарий обеспечивает аналитику, оптимизирующую рекламные процессы и бюджет. Используются рыночные данные (конкуренты, стоимость топлива, спрос). Сотрудничество принесло хорошие плоды: продажи Volkswagen !Up увеличились примерно на 14%, других моделей – на 20% и более.

Так ли это – покажет время, но уже сегодня генеративный ИИ постепенно вытесняет с рынка кадры. Например, под угрозой авторы контента для наполнения сайтов, графические дизайнеры и иллюстраторы, онлайн-консультанты (им на смену приходят чат-боты), специалисты по озвучиванию и многие другие. Второе направление – отрасли, которые можно автоматизировать, речь идет о логистике, доставке, упаковке и аналогичных направлениях.