Ещё

Как искусственный интеллект и нейросети делают жизнь проще 

Фото: News.ru
Многие учёные и специалисты по всему миру неоднократно подчёркивали всю важность нейросетей и искусственного интеллекта. Они обладают огромным потенциалом, и нам только предстоит узнать, на что они могут быть способны, и каким образом мы сможем в полной мере использовать их возможности. В рамках «Недели Российского Интернета», которая на этой неделе проходит в Москве, состоялась специальная секция, посвящённое нейросетям и искусственному интеллекту, а также их роли в развитии современных технологий.
Перед началом выступления спикеров ведущая встречи Анна Урманцева, руководитель отдела «Наука— технология» газеты «Известия», заметила, что их издание, например, еженедельно рассказывает читателям о том или ином событии, связанном с нейросетями. И, действительно, подобные новости всё чаще оказываются в центре внимания. Так, News.ru писал об аргентинце Игнасио Раффа из Буэнос-Айреса, который обучил нейросеть создавать юридические документы без помощи адвокатов. Или об учёных из IBM Research, которые разработали алгоритм, создавший новые ароматы духов. Или о картине, нарисованной искусственным интеллектом, которая была продана аукционным домом Christie’s за $432,5 тысячи.
Всё это — очередное подтверждение того, что именно эти технологии станут фундаментом будущих важнейших открытий, и что они непременно вольются в нашу жизнь, став их неотъемлемой частью.
Искусственная интуиция
О чём могут мечтать многие автолюбители, на пути которых регулярно возникают пробки? Конечно же, о беспилотных машинах, которые позволят водителям расслабиться, спокойно насладиться кофе или проверить свою страницу с социальной сети. Подобные технологии давно перестали быть недостижимой мечтой. К примеру, в середине октября «Яндекс» протестировал беспилотные такси в «Сколково».
В ходе мероприятия Александр Шкилёв, вице-президент Cognitive Technologies, занимающейся разработкой искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств, отметил, что интуиция, несмотря на явную принадлежность к человеку, может быть смоделирована благодаря понимаю того, как подобные процессы происходят в мозге. Причиной, почему разработчики обратились к этой технологии, стала её возможность в значительной степени разгрузить вычислительные мощности, не влияя на качество, распознавание и точность детектирования объектов.
Если говорить простыми словами, то интуиция человека основана на воображении, эмпатии и предшествующем опыте. В случае с её искусственным воссозданием ситуация практически идентичная: разработчики «тренируют» систему, которая постоянно фиксирует ситуацию на дороге. Например, пешеходов и их действия, движение машин, их номера, включение или выключение фар. В результате чего она учится принимать те или иные решения, предугадывая дальнейшее развитие ситуации на основе предыдущего опыта.
«Это действительно тренд. Формально пока что громких анонсов на рынке и индустрии мы пока что ещё не слышали. Но при этом мы знаем, что большинство наших партнёров идут ровно в том же направлении», — отметил Шкилёв.
Социальные сети
Нейросети и искусственный интеллект безусловно имеют массу преимуществ и делают жизнь проще, однако руководитель разработки платформ видео и ленты проекта «Одноклассники» Александр Тоболь считает, что нельзя забывать и о скрытых частях этих технологий, поскольку их несовершенства также очень важны. По его словам, многие пользователи даже не догадываются, что в течение часа, который они проводят в соцсети, они так или иначе взаимодействуют с ИИ: фильтры, маски, генерация контента, голосовые помощники, персонализированные рекомендации и прочее.
Юзеры сталкиваются с искусственным интеллектом, в том числе, и при загрузке фотографий. Как заметил Тоболь, всего за 90 мс нейронная сеть «Одноклассников» способна найти, узнать и отметить на изображении друзей владельца аккаунта. При обучении ИИ изначально использовалась общая нейросеть, умевшая распознавать лица, которая впоследствии была обучена уже на пользователях соцсети.
«Каждый раз когда вы подтверждаете своего друга фотографии, каждый раз когда вы заливаете фото с собой и другом, модель этого друга становится лучше, нейросеть обучается, становится лучше в процессе работы, и мы всё лучше начинаем узнать своих пользователей, даже с тех ракурсов, с которых раньше мы их не знали», — отметил разработчик.
При запуске обновления создатели «Одноклассников» столкнулись с информационным пузырём — когда пользователь получает ровно тот контент, на который он реагируют. При этом юзер оказывается «изолирован» от любых других тем. Решением этой проблемы стало расширение алгоритмов и появление отдельной ленты рекомендаций, где отображается контент, который либо схож с тем, что уже есть у пользователя, либо полностью ему противоположен.
Тоболь также обратил внимание на то, как именно развивался ИИ. Изначально были классические алгоритмы: программисту дают данные на вход, а он пишет код, который должен решить задачу и выдать данные на выход. С появлением так называемого слабого искусственного интеллекта теперь возможно обойтись без кода, так как можно дать данные на вход, объяснить, что нужно на выход, и дать миллионы примеров. Таким образом, нейросеть более детально и качественно решат задачу, чем это сделал бы человек.
Однако слабый ИИ выполняет только те функции, для которых он был создан: шахматный компьютер не сможет водить автомобиль, а нейросеть для распознавания лиц — сортировать ленту. Этот недостаток должен будет решить сильный ИИ, который сможет не только предлагать другие решение, но и самостоятельно создавать слабый ИИ. Последним этапом развития станет технологическая сингулярность. Её смысл заключается в следующем — технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что человечество не будет за ним успевать и просто станет дополнением к этому процессу. Но, по мнению Тоболя, этого никогда не произойдёт.
Индивидуальный подход
Компания DataSine, которая была представлена на «Неделе Российского Интернета в лице её основателя Игоря Волжанина, подготавливает для компаний личностный портрет клиента, используя машинное обучение и психологический фреймворк Big Five (или OCEAN). Последний особо важен, так он типирует человека по пяти параметрам: открытость к новому, сознательность, экстраверсия, дружелюбие и нейротизм.
»Подсчитав эти пять факторов, мы можем сказать, кто этот человек… начать предполагать, что ему нравится. Какие ему нравятся картинки, какая нравятся слова, что он любит делать во время досуга, куда любит ездить и так далее», — заметил Волжанин.
Получив эту крайне важную информацию о клиенте, в дело вступает искусственный интеллект, и этот симбиоз позволяет сделать коммуникацию на массовом сегменте. Созданные компанией алгоритмы анализирует картинки, слова и предложения любого e-mail или цифрового контента. В дальнейшем определяется, насколько и почему этот контент нравится определённому психотипу. Например, экстраверту нравится изображение с людьми, позитивными эмоциями, достаточной теплотой и динамикой.
После этого специальная платформа, изучающая электронную почту, может посоветовать, что нужно заменить в письме, чтобы сделать его наиболее подходящим определённому человеку. Закрепить полученный результат позволяет обратная реакция получателей: дальнейшее профилирование станет более точным, а предоставляемый контент — более подходящим.
Основатель DataSine объяснил, как всё это работает на практике. Компания работала с бельгийским банком, где они меняли e-mail, лендинг страницы и посты в социальных сетях. По словам Волжанина, им удалось увеличить количество клиентов на 80%. Что насчёт России, то компания уже работает с несколькими передовыми банками и смогла увеличить конверсии продажи через электронную почту на 59%. Как заключил Волжанин, его компания помогает маркетологам лучше общаться с клиентами за счёт использования нейронных сетей, искусственного интеллекта и психологии.
Комментарии
Читайте также
Новости партнеров
Новости партнеров
Больше видео