Искусственный интеллект, и нейросети в частности, совсем недавно вошли в нашу жизнь, но уже внедрились почти во все сферы человеческой деятельности. Каждый день они учатся решать новые задачи в самых разных областях жизни, радуя и одновременно пугая нас.
Сегодня тематика искусственного интеллекта становиться все более и более популярной. В некоторых развитых странах даже законодательно вводятся частичные ограничения на их использование. Быть может, кто-то боится восстания машин из культового Терминатора? Но насколько на самом деле это ноу-хау умное и сильное? Для этого «Альтернатива» изучила публикации в сети и сделала краткий анализ, что же нейросети уже умеют и чему никогда не смогут научиться.
Стоит отметить, что нейросети уже немалое время используются в огромном количестве систем в разных сферах жизни. Чаще всего они заменяют функциональности сродни человеческим. У них нет заданной схемы, описывающей каждый конкретный случай, входные данные могут быть любыми. К каждой ситуации нейросети подходят индивидуально.
Отрасль применения также может быть любой, в каждой системе есть задачи, которые в силах решить нейросеть.
Приведем примеры основных из этих задач:
– Классификация.
Нейросеть получает данные и относит их к определенному классу.
Примеры:
⁃ Интернет: фильтрация и блокировка спама, автоматическая распределение по рубрикам сообщений из новостных лент.
– Распознавание.
Нейросеть находит нужную информацию среди множества данных — например, лицо на изображении.
Примеры:
⁃ Медицина: обработка и распознавание медицинских изображений (рентгеновских снимков, томограмм и т.д.);
⁃ Авионика: обучаемые автопилоты, распознавание сигналов радаров, адаптивное пилотирование сильно поврежденного самолета, беспилотные летательные аппараты (дроны);
⁃ Связь: адресные реклама и маркетинг для электронной торговли, чат-боты, автоматизация распознавания captcha;
⁃ Робототехника, Безопасность, охранные системы: распознавание лиц.
– Прогнозирование.
Нейросети способны предсказывать что-то на основании полученных входных данных.
Примеры:
⁃ Экономика и бизнес: прогнозирование курсов валют, цен на сырьё, спроса, объемов продаж;
⁃ Медицина и здравоохранение: постановка диагноза больному (диагностика заболеваний), прогнозирование результатов; применения разных методов лечения, анализ эффективности проведённого лечения;
⁃ Интернет: ассоциативный поиск информации, электронные секретари;
⁃ Политологические и социологические исследования: предсказание результатов выборов, анализ опросов, предсказание динамики рейтингов.
– Генерация.
Нейронные сети способны самостоятельно генерировать контент. Пока получается далеко не идеально, но с каждым днем программы становятся умнее. Уже сейчас нейросеть умеет писать музыку и создавать изображения, и со временем они все больше походят на настоящие.
Кроме выше упомянутых нейросети способны решать комплексные задачи. Например, «дорисовка» фасада разрушенного здания на фотографии решает задачи распознавания и прогнозирования одновременно. Генерация текста определенного стиля — классификация и прогнозирование.
Но даже самая мощная нейросеть может ошибаться. И цена этой ошибки может быть катастрофической, а ее вероятность намного больше, чем если бы ту же задачу решал человек. Поэтому современные нейросети используются скорее как ассистенты человека, а не как полномасштабные самостоятельные исполнители.
А теперь рассмотрим области в которых нейронные сети никогда не смогут заменить человека.
Возьмем простой пример — многие из нас уже обращались за технической поддержкой или консультацией по телефону или на сайте поликлиники или банка и сталкивались с искусственным интеллектом. Нейросеть еще сможет ответить на более менее стандартные вопросы, но не поймет, что делать, если человек спросит что-то неочевидное.
Нейросеть не осознает свои действия. Даже генерируя ответ — она делает это автоматически, на основе предыдущих данных, а не благодаря собственному мышлению. Поэтому даже самая сложная нейронная сеть не сможет догадаться, что созданное ей предложение не имеет смысла в данной конкретной ситуации. Для нее нет такого понятия, как «смысл».
Еще одна недоступная для нейросетей область — творчество. Что-то создавать они умеют, но выглядеть или звучать это будет примерно как «речь» говорящего попугая или «китайская комната».
Именно поэтому бытует мнение, что книга или картина, написанные нейронными сетями, не смогут заменить произведения, созданные человеком, как бы хорошо не научились алгоритмы имитировать наше творчество.
Самым же распространенным примером нейросетей, которым может воспользоваться каждый, это chat GPT и его аналоги. С их помощью можно составить сопроводительное письмо для работодателя, придумать сценарии и сгенерировать школьное эссе на разные тематики, сочинить поздравления к любому празднику в прозе или в стихах. Можно получить список советов, что делать при головных болях, сыпи или аллергии (к врачу все равно стоит обратиться), составить план тренировок и питания с учетом своего возраста, роста, веса и т.д.
Chat GPT может избавить вас от рутинных задач — составит для вас электронные письма, расписание, списки дел. Перевод текстов, пересказ сложных текстов кратко и понятно, объяснение любых понятий, кулинарные рецепты и многое другое также под силу искусственному интеллекту.
Сегодня на различных интернет-платформах немало серверов по созданию каких-либо цифровых продуктов. Например, одной из главных нейросетей для рисования называют Midjourney. Она выделяется своей доступностью и впечатляющими результатами. Картинки генерируются по заданному текстовому описанию, ещё данная нейросеть славится своими фотореалистичными картинками. Чтобы воспользоваться её услугами, нужно зарегистрироваться в виде бота на платформе в «Дискорде», затем присоединиться к официальному серверу команды нейросети.
В «Дискорде» есть каналы Newcomer Rooms, внутри которых — сотни чатов Newbies. Именно в них создают картинки пользователи. Нужно выбрать любой из чатов, и там уже приступать к работе.
Бонус — предлагаем посмотреть новый клип группы «Разбитае сэрца пацана» на песню «Ровар», который был создан с помощью нейросети. Вот как она постаралась: