Нейросети: взгляд в будущее технологий искусственного интеллекта

Изменение профессионального ландшафта

В качестве исходного материала для обучения нейросети разработчики использовали два миллиона видео с Flickr. На них были показаны четыре типа сцен — прибытие поезда на вокзал, занятия по гольфу, пляж и младенцы в больничной палате. Все видеозаписи не содержали меток, то есть в них не было подсказок, которые помогли бы искусственному интеллекту понять, что именно он видит. С помощью этих видео искусственный интеллект учился понимать, какие события типичны для разных категорий сцен. После этого исследователи давали системе статичный кадр и заставляли превращать его в видео на основе проанализированных данных. И вот здесь как раз и возникало соревнование между генеративной и различающей нейросетью.

Однако стоит помнить, что все прогнозы основаны на данных из прошлого и не могут знать наверняка будет ли они актуальны с течением времени. Кроме того, нейросети, как и любые другие модели, имеют свои ограничения и нередко выдают ошибки. Поэтому их прогнозы всегда следует использовать с осторожностью и только в сочетании с другими источниками информации.

Применение нейросетей оказывает существенное влияние на цифровые профессии. Отчасти это связано с автоматизацией: новые программы способны решать задачи, которые ранее выполнялись людьми, что теоретически может привести к исчезновению некоторых должностей.

Новые программы все активнее интегрируются в бытовую технику, делая ее более умной и эффективной. К примеру, стиральные машины и холодильники с нейросетями анализируют поведение пользователя и оптимизируют работу для экономии энергии и улучшения качества обслуживания.

Один из наиболее спорных вопросов, связанных с развитием нейросетей, — это возможность появления сверхинтеллекта, способного самостоятельно принимать решения и действовать вне контроля человека. Теоретически это может представлять серьезную угрозу. Однако большинство специалистов считают такой сценарий маловероятным.

Нейросети — это быстро развивающаяся и востребованная технология. Согласно данным merehead.com, в 2023 году ключевые тенденции в этой области — увеличение производительности, автоматизация обучения нейросетей, использование гибридных моделей и распространение технологии переноса обучения.

Исследователи использовали порождающую состязательную модель (generative adversarial network), в которой две нейросети — генеративная и различающая — «воюют» друг с другом. Принцип ее работы довольно прост: генеративная нейросеть старается обмануть различающую нейросеть, создавая такие образцы (в данном случае видео), которые ее «соперница» не сможет отличить от некоторых настоящих, эталонных образцов (реальных видео). В результате получается нечто вроде соревнования между двумя системами: одна учится делать качественные «подделки», а другая — их находить, что позволяет добиться хорошего конечного результата.

Google активно использует ИИ и машинное обучение во многих своих продуктах. Алгоритмы помогают улучшить поиск, предложения в Google Ads, персонализацию YouTube и даже рекомендации в Google Play. Они также используются в Google Assistant для более точного понимания команд пользователя.

12 основных видов нейросетей

С развитием новых программ искусственный интеллект все больше проникает в область искусства. Уже сегодня есть примеры того, как он создает разные произведения — от живописи и музыки до литературы и кино. Есть случаи, когда нейросети создавали картины, стилизованные под известных художников, и даже сценарии для фильмов.

В наш век технологического бума мы становимся свидетелями того, как рождается и растет новое поколение искусственного интеллекта — нейросети. Эти глубоко обучаемые машинные системы, моделированные по образу и подобию человеческого мозга, уже сегодня открывают перед человечеством новые горизонты и творят чудеса. Но есть ли будущее у нейросетей и каким будет это будущее?

Современные нейросети хорошо справляются с задачей распознавания изображений. Например, для них не составляет труда узнать человека, если его лицо размыто или закрашено, а также угадать, что именно хотел изобразить пользователь, даже если его рисунки напоминают каракули. Однако когда речь заходит о том, чтобы по фотографии определить что может произойти в ближайшем будущем, у искусственного интеллекта возникают сложности. Например, человек легко догадается, что если на снимке показан мужчина, который кладет в свою тарелку салат, то скорее всего в дальнейшем он будет его есть, однако нейросети сделать такое простое предположение будет трудно. В то же время, искусственному интеллекту необходимо уметь «предвидеть» будущее для того, чтобы лучше понимать настоящее: например, это поможет системам управления беспилотных автомобилей оценивать вероятность возникновения аварии. Поэтому авторы новой работы создали программу, которая по фотографии может предположить, что произойдет в следующий момент, и сделать на основе этого видео.

Разработчики из Массачусетского технологического института создали программу, превращающую фотографию в короткое видео, которое показывает, как будут развиваться события на снимке в ближайшую секунду. Для этого они использовали нейросети и глубинное обучение. Работа исследователей будет представлена 5 декабря на конференции в Барселоне.

В центре цифрового преобразования в первую очередь находятся рекламные и маркетинговые отрасли. С помощью нейросетей компании теперь могут эффективнее настраивать таргетированную рекламу, анализировать поведение потребителей и углубленно изучать рынок. Технологии помогают прогнозировать тенденции и поведение потребителей, что позволяет брендам на несколько шагов опережать конкурентов и реагировать на изменения спроса в реальном времени.

Впереди нас ожидают не только невероятные открытия и перспективы, но и сложные вызовы и вопросы. Сможет ли человечество в полной мере использовать потенциал нейросетей и обуздать этого мощного «зверя» технологии? Какие возможности откроются перед нами в будущем, и какие риски мы встретим на этом пути? В данной статье мы попытаемся ответить на эти вопросы и более подробно рассмотреть будущее нейросетей в мире.