Год искусственного интеллекта: топ-5 нейросетей, изменивших мир

Искусственная нейронная сеть — это шаг в то будущее, которое на протяжении последних трех десятилетий служит основным сюжетом фантастических фильмов. Пришествие искусственного интеллекта началось, а мы даже не заметили, как программы на основании аналога человеческого разума вошли в нашу жизнь и изменили ее. Телеканал «360» собрал топ-5 самых передовых технологий и узнал перспективы у разработчиков. Как работает искусственная нейронная сеть? Для начала немного вводной информации. Нейронная сеть в отличие от обычной программы действуют не только в соответствии с заданными алгоритмами и формулами, но и на базе прошлого опыта. «Если объяснять „на пальцах“, то нейронными сетями стали называть тип алгоритмов, который изначально появился с целью как-то моделировать работу реального мозга. Если мозг состоит из огромного количества связанных нервных клеток, то нейронная сеть состоит из простых элементов (иногда их называют процессорами или нейронами). Каждый такой элемент связан с другими. Связи могут усиливаться или ослабляться в процессе обучения», — пытается простыми словами описать принцип устройства работы нейронный сетей Иван Ямщиков, ведущий аналитик и руководитель группы исследований новых продуктов «Яндекса». Простой пример: нейросеть играет в компьютерную игру, и ей поставили единственную задачу — набрать максимальное количество баллов. Но правила не объяснили. На сотой попытке она понимает, что баллы набираются, если не пропускать шар. На 600-й попытке она уже знает, в какой угол бить, чтобы наиболее быстро набрать очки за минимальное количество ударов. Топ-5 революционных нейросетей 1. Автопилот Tesla Самый громкий проект этого года, который кардинально изменит нашу жизнь в будущем — Tesla. Автопилоты в них работают на основе нейросетей, а все машины этой марки в мире — огромная школа. «Все машины они сделали инструментом для обучения нейронных сетей. Нейросеть не может сама обучаться, ей обязательно нужен тренер. В данном случае в его роли выступает водитель, который объезжает препятствия. Когда ты выполняешь маневр, машина обучается. И другие люди, когда они утром получают апдейт — новую версию программного обеспечения, она каждый день обновляется, то их машина уже тоже умеет объезжать это препятствие. Уникальность решения в том, что если они сумеют распространить автомобили по всему миру, то уже через несколько лет уже будет хороший, близкий к совершенному автопилот», — считает Ашот Габрелянов, разработчик приложений на основе нейросетей. Недалек тот день, когда автопилот войдет в нашу жизнь так же плотно, как коробка-автомат. Эксперты называют срок в пять лет. 2. Системы безопасности Все мы в этом году баловались новыми приложениями типа PRISMA и MSQRD, превращались в единорогов на видеороликах, создавали картины в стили Шагала из фотографий. Все эти шалости основаны на технологии распознавания лиц и предметов, на которое способна лишь нейросеть. Ее основное направление использования — системы безопасности. Вспомните любой шпионский фильм или историю Эдварда Сноудена. Эти программы могут искать преступников по голосу среди миллионов разговоров, по лицу в толпах людей на улице, по ключевым словосочетаниям в миллиардах сообщений. «Любая возможность быстро распознать твое лицо минимизирует желание совершать преступление. Самый яркий пример — террорист из Великобритании, которого нашли, используя именно эти системы. Сейчас это работает постфактум, в дальнейшем обработка будет происходить моментально в реальном времени. Также у нейросетей большой потенциал в отражение кибератак», — рассказывает о возможных применениях разработчик Magic App Ашот Габрелянов. Он и сам использует в своих приложениях схожую технологию, но в развлекательных целях. «Мы сейчас работаем над технологией распознавания эмоций. Это новое направление. Например, Google и Facebook сейчас работают над созданием решения для виртуальной, дополненной реальности. В ближайшем будущем, когда люди начнут общаться в новой реальности, им нужно будет выражать эмоции, для этого необходимо научить компьютер их считывать с человеческого лица, чем мы и занимаемся», — отметил он. 3. Нейросети в медицине В России, да и во всем мире, идет работа над проектом внедрения нейросетей в медицину. Касается это тех болезней, которые можно выявить по снимкам. Врачам для постановки диагноза требуется большой опыт и время, а верное заключение дается не всегда с первого раза. Нейросеть проанализировала базу рентгеновских снимков с точными заключениями за последние 10 лет. На основе этих данных программа ставит диагноз за несколько минут с точностью 98%. 4. Анализ данных в социальных сетях Самый яркий пример использования нейросетей в этом году — победа Дональда Трампа. А точнее, использование технологии анализа характера пользователей на основе психологических характеристик. Все, что мы делаем в интернете, оставляет цифровой отпечаток, и технология сбора этих данных называется Big Data. Технология психоанализа человека по пяти основным характеристикам называется O.C.E.A.N. Также есть такое понятие как таргетинг — индивидуальная подборка рекламы. Все это невинно использовалось для продаж, например, в Facebook. Но затем эти инструменты взяли на вооружение политтехнологи. Издание Das Magazin провело расследование, в ходе которого выяснила, что для PR-компании сторонники Brexit и Дональд Трамп наняли одну и ту же фирму: Cambridge Analytica. По словам представителей этой компании, они знают все о характере и потребностях каждого американца, так как создают его психологический портрет по действиям в сети и предлагают ему то, что подействует именно на этого человека. Но нейросети широко используются и в простых вещах, которые мы уже воспринимаем как обыденность. Их заложили в основу Яндекс. Погоды: сервис делает прогноз с точностью до минуты и до метра, анализируя объём информации, который не сможет обработать ни один метеоролог. «Мы используем алгоритмы такого типа в целом ряде наших сервисов и проектов. Яндекс улучшает качество поиска с помощью Палеха, Auto.ru помогает выбрать оптимальный ракурс для фото автомобиля. Мы с коллегами использовали открытый код перенесения стиля, который написал наш коллега, Дима Ульянов, и с его помощью сняли ролик о Кандинском. Кроме того, наш поиск по картинкам умеет искать их не по набору „тегов“, а по описанию того, что изображено на картинке. Применений много, планов тоже хватает, но мы о планах будем говорить по мере их реализации», — рассказывает о разработках Иван Ямщиков, ведущий аналитик и руководитель группы исследований новых продуктов «Яндекса». Поисковые машины в интернете, поиск музыки по звуковому оттиску Shazam, навигаторы, социальные сети, компьютерные игры — все это удивительные нейросети. «Со временем программы типа Siri смогут самостоятельно бронировать билеты на самолет для владельца, заказывать продукты на дом, и так далее», — считает разработчик Ашот Габрелянов. 5. Нейросети и творчество Нейронные сети учатся и творить. «Яндекс» создал ролик к 150-летию Василия Кандинского, который раскрасила нейросеть в стиле художника. Она изучила все его работы и сделала то, на что человек не способен — вывела точный набор форм и цветов. Точно так же сейчас программы учатся у людей писать стихи, и не только. Например, нейросети дали проанализировать базу из 100 часов поп-музыки и предложили создать песню на заданную тему: ей показали фотографию елки. На основе основного набора слов (их оказалось всего три тысячи) она создала композицию с довольно складным текстом: «Я могу слышать музыку, идущую из зала, сказка, елка и много цветов». Neural Story Singing Christmas from Hang Chu on Vimeo. «Пробу пера» судить строго не следует. Какую музыку и картины способен создать достаточно обученный искусственный интеллект — сложно представить. Дарья Дементьева