Что такое нейросети, принципы работы и как их использовать в интернет-торговле

Как нейросети и UX/UI-дизайнер могут существовать вместе

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.

Нейросеть способна предугадывать поведение пользователей в магазинах, высчитывать риски при кредитах, планировать более быстрые маршруты, создавать простой дизайн упаковок для продуктов. Например, в Италии компания Nutella при помощи нейросети создала дизайн для банок с шоколадной пастой:

Мы описали лишь часть возможных задач, но если углубиться, можно заметить, что нейросети окружают нас. Голосовой помощник «Алиса», который при помощи нейросети распознает голосовые команды; в iOS есть возможность найти в галерее все фотографии кошек, если в поиске написать «кошка» и т. д.

Популярная программа по подбору шрифтов — FONTJOY. Это инструмент для создания новых комбинаций шрифтов. Одна из основных проблем дизайнера — выбрать шрифты, которые будут гармонично сочетаться между собой. Эту задачу облегчает программа Fontjoy при помощи одного щелчка мыши.

Например, создатели сериала “Nothing, Forever” дали задачу нейросети отрисовать персонажей и написать диалоги между ними, показав легкую и веселую комедию из 90-х «Сайнфелд». На основе этой комедии нейросеть сгенерировала не самые удачные шутки, которые звучали оскорбительно и неуместно, в связи с чем сериал не увенчался успехом.

Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

Сегодня нейронные сети на пике популярности и почти всегда на повестке дня: искусственный интеллект создает картины, иллюстрации, пишет тексты и придумывает рекламные слоганы без помощи человека. Многие дизайнеры всерьез обеспокоены своим будущим — есть ли оно в сфере дизайна или людей заменят нейросети?

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

Недостатки и преимущества нейросетей

Даже если запрос сформулирован четко, нейросеть может выдать не те материалы, которые запрашивались. Один из факторов, способных повлиять на это, — изначальное обучение нейросети на основе ошибочных данных. Например: если лодка была подписана как «машина» или кошка как «кшка», это введет нейросеть в заблуждение.

Главная особенность нейросетей в том, что они умеют принимать решения на основе прошлого опыта. Обычно для решения задач программы используют заданный алгоритм — точную последовательность операций, которая ведет к определенному результату. Все возможные варианты событий и решений уже прописаны в коде.

Возможно, дизайнер уже не будет специалистом, который просто «рисует картинки», в его функционал будет входить и умение предугадывать боли и слабые стороны бизнеса, и создание грамотного запроса для нейросети, и обработка всех результатов. Т. е. на практике нет соревнования между дизайнером и нейросетью, они могут отлично существовать вместе.

Искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети — это не синонимы, но тесно связанные понятия. Искусственный интеллект — это область знаний, которая изучает и разрабатывает системы, имитирующие поведение человека. Она включает данные, программы и технологии. Машинное обучение — это способ формирования искусственного интеллекта. Нейросеть — это один из методов машинного обучения, в основе которого лежит математическая модель, имитирующая мозг.

Это нужно для того, чтобы устранить всю некорректную информацию, потому что нейросеть берет за пример все, что в нее загружено. Поэтому специалист, который взаимодействует с нейросетью, должен уметь находить в данных нужные взаимосвязи, на которые можно будет опираться нейросети.

Они состоят из нескольких слоев, проще говоря — из отдельных групп, на которые разбиты нейроны. Когда в нейросеть поступает информация, она сначала обрабатывается первой группой нейронов (входным слоем), затем второй группой и т. д., пока не пройдет через все слои (группы), только потом нейросеть выдает финальный результат.

Видеоарты

Дизайнеры общаются между собой, решают, какой именно детали не хватает до идеального визуала, понимают пользователей и зачастую разделяют их боли, поэтому в финале получается максимально продуманный интерфейс. Нейросети не могут похвастаться такими способностями, их результаты всегда нужно контролировать и, в большинстве своем, дорабатывать.

Также один из важнейших этапов. Для того, чтобы нейросеть работала корректно и реально помогала в работе, ее необходимо беспрерывно обучать. Например, обученная нейросеть способна определить по фотографии есть ли на ней животное (и какое именно). Следующий этап — определить породу этого животного.

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.

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

Начнем с того, что навыки дизайнера на сегодняшний день автоматизировать невозможно. Он способен сделать крутой дизайн даже тогда, когда нет четко сформулированного запроса, опираясь на тонкости переговоров или общие предпочтения всей команды. Нейросеть не может работать в таких условиях, где сроки постоянно меняются, требования уточняются, ей нужен четкий запрос.

Дизайнеры достаточно давно используют функционал нейросетей, но по-настоящему громко это направление прогремело в 2021-2022 гг., и с тех пор только набирает обороты. Например, в штате Колорадо в художественном конкурсе впервые выиграла картина, созданная искусственным интеллектом и обошла всех художников.

Нейросети перерабатывают терабайты данных и со временем выполняют поставленные задачи всё лучше. Раз за разом предлагая анализировать, генерировать и прогнозировать информацию по запросу, пользователь может обучить сеть выдавать нужный результат с наименьшими затратами времени.

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales . Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;