Профессии связанные с нейросетью написать и какие могут появиться предположить

Обновлено: 21.05.2024

Выберите раздел или путешествуйте от года к году

Технологии, меняющие мир

Выберите раздел или путешествуйте от года к году

Технологии, меняющие мир

Выберите раздел или путешествуйте от года к году

Технологии, меняющие мир

Выберите раздел или путешествуйте от года к году

Технологии, меняющие мир

Выберите раздел или путешествуйте от года к году

Технологии, меняющие мир

Выберите раздел или путешествуйте от года к году

Распознавание лиц, анализ сетчатки, доступ по голосу, авторизация по поведению

На экране смартфона появляется уведомление с просьбой сделать фотографию вашего лица (нужно будет поморгать) и нажать на экран. Ваша личность подтверждена, теперь можете расплатиться своей банковской картой. Такую технологию авторизации – по селфи и отпечатку пальца – MasterCard представила в 2015 году. Технология прошла тестирование и в 2017 году может быть запущена.

С ноября 2016 года туристов, приезжающих в китайский исторический город Вужен, фотографируют. Потом планшеты, установленные на входе в отдельные части города, отправляют в облако несколько кадров видео с изображением посетителя, и через 0,6 секунды система определяет, разрешен ли ему доступ. Точность технологии, разработанной китайской Baidu, выше 99 %. Она, по словам представителей Baidu и Wuzhen Tourism Co, уже упростила пропускную процедуру и позволила сократить время ожидания. Партнеры Baidu работают на базе этой технологии над системами доступа в дома (актуально, например, для краткосрочной аренды) и подтверждения личности через смартфон (чтобы, например, выдавать кредиты), сообщала CNN Tech.

97% СОСТАВЛЯЕТ ТОЧНОСТЬ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА ФОТО У АЛГОРИТМА DEEPFACE, КОТОРЫМ ПОЛЬЗУЕТСЯ FACEBOOK. ЭТО ПРАКТИЧЕСКИ РАВНО ПО ТОЧНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЮ ЧЕЛОВЕКОМ

12 метров С ТАКОГО РАССТОЯНИЯ СМОГУТ РАСПОЗНАВАТЬ РИСУНОК РАДУЖКИ ГЛАЗА КАМЕРЫ CCTV К 2025 ГОДУ

Следующие шаги в развитии технологий: во-первых, не только распознать лицо, но и считать эмоции (например, технология компании Affectiva уже используется, чтобы тестировать трейлеры фильмов или рекламы) и, во-вторых, точнее узнавать человека с большего расстояния . К 2025 году разрешение большинства камер видеонаблюдения CCTV будет достаточным, чтобы считывать рисунок радужки глаза с 12 метров, прогнозирует Quantum Run.

Рынок технологий распознавания лиц вырастет с $3,35 млрд в 2016 году до $6,84 млрд в 2021-м (в среднем +15 % в год), прогнозирует Markets&Markets. Спрос на них есть у самых разных бизнесов. Uber, например, в 2016 году обязал водителей делать фото перед началом смены, чтобы избежать мошенничества и защитить профили водителей. Распознавание лиц могло бы помочь бороться со спекуляцией билетами, считает Эндрю Ын из Baidu. А ритейлеры хотели бы узнавать клиентов на входе в магазин, чтобы предлагать нужные именно им покупки и индивидуальные скидки.

Развиваются и более оригинальные способы узнать человека. Так, стартап Nymi, который производит браслеты-трекеры, разрабатывает для Royal Bank и MasterCard систему идентификации по сердцебиению (часть параметров сердцебиения неизменны даже после пробежки, к тому же сенсоры позволяют заметить, если трекер надел кто-то, кроме владельца). Другой набирающий обороты вариант – распознавание по поведению: то, как человек печатает, то, как он пользуется экраном смартфона, – все это в будущем может стать еще одним способом идентификации и анализа, рассказывала CBC News Бьянка Лопез, директор по стратегии компании BioConnect (специализируется на управлении идентификацией).

Проблема с биометрическими данными в том, что в отличие от пароля они, строго говоря, не являются секретными и одновременно неизменны для носителя. И то, что делает пароли менее удобными, – необходимость их придумывать и запоминать – с этой точки зрения оказывается преимуществом: если у вас украли данные, пароль вы можете заменить. Изменить голос или отпечаток пальца – задача менее тривиальная. Еще более сложной становится проблема защиты этих данных, если они хранятся не у пользователя, а централизованно – у поставщика услуг, откуда их можно централизованно же украсть.

Кроме возможной кражи данных, многих волнует и просто вопрос их конфиденциальности. Где та черта, после которой финансовый институт, технологическая компания или государство знают о тебе слишком много? На конец 2016 года у Facebook было 1,86 млрд пользователей. Население планеты приближалось к 7,5 млрд человек.

412 млн ИЗОБРАЖЕНИЙ ХРАНИТСЯ В БАЗЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ FACE ФБР США

В мае 2016 года из отчета Счетной палаты США стало известно, что у ФБР есть отдельное подразделение FACE, которое занимается анализом лиц, сравнением и оценкой (Facial Analysis, Comparison, and Evaluation) на основе базы из почти 412 млн изображений, в том числе фотографий в паспортах, на водительских удостоверениях и визах. Также у ФБР есть базы биометрических данных. Счетная палата подчеркивала, что бюро не предоставляет гражданам адекватного описания этих программ и не раскрывает показателей точности (например, долю ложноположительных результатов), но просит исключить свою базу данных из реестра, подпадающего под Privacy Act 1974 года, который определяет правила и ограничения использования персональных данных.

Привычный сегодня способ авторизации – по паролю – был придуман для компьютеров и гораздо удобнее для машин, чем для человека. Если подтверждение личности биометрическими данными, а в перспективе – поведением и совокупностью других факторов (скорость печати и опечатки, движение глаз, манера скроллинга и интенсивность нажатия на сенсорную панель устройства и т. п.) – станет стандартом, человеку больше не нужно будет менять, запоминать и постоянно вводить пароли. Но огромные массивы данных, делающие такую авторизацию возможной, уже есть в соцсетях, государственных органах, медицинских организациях, и все эти данные потенциально могут быть гораздо привлекательнее для хакеров и мошенников, чем сегодняшние адреса, пароли и номера банковских карт.

В 2023 году объем мирового рынка точной медицины (precision medicine) составит $87,7 млрд (прогноз Global Market Insights Inc)

Персональные лекарства и методы лечения на основе ДНК

Самая частая причина смерти в мире – ишемическая болезнь сердца , а сердечно-сосудистые заболевания в целом – номер один среди медицинских причин смертности. Глобальные расходы на продукты и услуги, связанные с одними только сердечно-сосудистыми заболеваниями, больше, чем вся мировая автомобильная промышленность. Кардиологические, онкологические и неврологические заболевания – главные вызовы для системы здравоохранения: они распространяются с каждым годом все активнее, уносят больше всего жизней и дороже всего обходятся экономике. Один только рак, по данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), обходится мировой экономике как минимум в $1,16 трлн ежегодно и является причиной каждой шестой смерти. За следующие 20 лет количество зафиксированных случаев рака вырастет на 70 %, ожидает ВОЗ.

Как медики используют секвенирование? В 2013 году в детском госпитале Children's Mercy в Канзас-Сити врачи боролись за жизнь младенца, который первые два месяца своей жизни провел в отделении интенсивной терапии. Генетику Стивену Кингсмору и его команде потребовалось три дня, чтобы расшифровать геномы ребенка и его родителей (работу Кингсмора в 2014 году описал журнал Nature). Генетики определили характерную для всех троих мутацию – гиперактивная иммунная система повреждает позвоночник и печень. Ребенка удалось спасти, подобрав препараты, которые снижали активность иммунитета. Свою процедуру работы над секвенированием генома команда Кингсмора называет фабрикой: в ней участвует 4 или 5 специалистов, и каждый отвечает за один шаг – от взятия анализа крови до финального диагноза, который ставится с использованием программного обеспечения, таргетирующего конкретные участки генома на основании исходных симптомов. В результате всю процедуру можно уложить в 24 часа. По данным Nature, к сентябрю 2014 года в 28 из 44 случаев, когда команда Кингсмора анализировала данные геномов, удалось поставить точный диагноз и примерно в половине случаев – оптимизировать лечение.

Использование генетической информации позволяет медикам разделять людей со схожими симптомами на гораздо более узкие группы и прицельно бороться с тем, что провоцирует у них заболевание. Например, летом 2016 года исследователи из Wellcome Trust Sanger Institute обнаружили, что наиболее распространенная и опасная форма лейкемии – это на самом деле 11 различных заболеваний, которые по-разному реагируют на лечение.

1 млн долларов СТОИЛИ ПЕРВЫЕ РАСШИФРОВКИ ДНК. К СЕГОДНЯШНЕМУ ДНЮ ОНИ ПОДЕШЕВЕЛИ ДО $1000

Но первые расшифровки ДНК стоили $1 млн (к сегодняшнему дню они подешевели до $1000), а от начала разработки лекарств и методов лечения до начала их применения на людях проходят десятилетия. Сейчас фармакогенетическая информация есть в описаниях 137 лекарственных препаратов, одобренных FDA (Управление по контролю за качеством продуктов питания и лекарственных препаратов США, для международной фармацевтической отрасли оно неформально считается одним из основных регуляторов). Но в полной мере воспользоваться плодами научного прорыва еще предстоит.

В марте 2016 года о развитии точной медицины объявил Китай, и здесь сумма больше на порядки – $9,2 млрд за 15 лет. Шесть лет назад Китай стал лидером в секвенировании генома, после того как компания BGI купила 128 самых быстрых в мире установок для секвенирования генома, получив половину мировых мощностей в этой области, оценивал тогда журнал Nature. В 2016 году доля Китая в мировых мощностях для расшифровки генома оценивалась в 20–30 %. При этом нигде в мире эти мощности не растут так быстро, как в Китае, говорил в Nature Ричард Дали, гендиректор компании DNAnexus, поставляющей облачные платформы для работы с базами генетических данных. Более того, в течение следующих 5 лет правительство Китая обещало добавить в национальную медицинскую страховку несколько точных препаратов и технологий молекулярной диагностики, гарантируя, что инвестиции компаний-разработчиков окупятся, если они преуспеют в своих исследованиях, пишет Nature.

60 вирусов УДАЛИЛИ ИЗ ГЕНОВ СВИНЕЙ С ПОМОЩЬЮ CRISPR/Cas9. ЭТО ПОТЕНЦИАЛЬНО СНИЖАЕТ РИСКИ ПРИ ПЕРЕСАДКЕ ИХ ОРГАНОВ ЛЮДЯМ

Вокруг использования CRISP/Cas9 для редактирования генома человека ведется серьезная этическая дискуссия. В 2015 году о результатах эксперимента с нежизнеспособными, по их утверждению, зиготами объявили китайские ученые. В США и большинстве европейских стран применение технологии на человеческих клетках запрещено: считается, что на сегодняшнем уровне технология недостаточно точна для безопасного применения на человеческих клетках. В 2016 году Великобритания первой из западных стран разрешила в исследовательских целях редактировать геном эмбрионов человека с помощью CRISP/Cas9.

Летом 2016 года ученые из Университета Пенсильвании получили одобрение RAC (Консультативный комитет по рекомбинантной ДНК) на использование CRISPR в лечении 18 раковых больных: медики возьмут у них пробы крови, модифицируют их T-клетки (участвуют в работе иммунной системы), чтобы они могли эффективнее бороться с раковыми, и вернут их обратно в организм больных. К 2021 году клинические испытания препаратов и методов лечения, связанных с CRISP/Cas9, будут касаться уже не только рака, но и генетических заболеваний крови, глаз, печени, прогнозировала в интервью The Verge одна из авторов технологии Дженнифер Дудна, биохимик из Университета Калифорнии в Беркли.

Другая методика, основанная на модификации Т-клеток, – так называемая адаптивная клеточная терапия (CAR-T drugs): клетки изменяют таким образом, чтобы у них появились химерные антигенные рецепторы (CAR), которые способны распознавать определенный белок-антиген в раковых клетках. То есть CAR помогают T-клеткам целенаправленно атаковать раковые клетки. Как минимум две фармкомпании – Kite Pharma и Novartis – уже ведут клинические испытания препаратов с использованием этой технологии, в обоих случаях больше 80 % пациентов в ходе клинических испытаний показали полную ремиссию или полную ремиссию с неполным восстановлением показателей крови. А в конце 2016 года стало известно о нескольких примерах сотрудничества компаний, развивающих обе технологии, – и CRISP/Cas9, и CAR-T: в альянсы вступили Editas Medicine и Juno Therapeutics, CRISPR Therapeutics и Celgene/GlaxoSmithKline, а также Intellia Therapeutics и Novartis.

Проблема генетической терапии, с одной стороны, в очень высокой стоимости, а с другой – в логистике, когда приходится высылать, например, кровь пациентов в какую-то одну лабораторию, а потом доставлять ее обратно, говорит Афанасьев. Он приводит в пример компанию Glibera, которая, даже получив одобрение FDA, с 2013 года смогла продать свою терапию один раз, потому что ее стоимость составляет более $1 млн за курс.

Еще один фактор, тормозящий исследования генома, – огромный объем памяти, необходимый для хранения информации. По оценке Intel, если 10 % американцев расшифруют свой геном, потребуется 313 эксабайт для хранения этой информации (313 млрд гигабайт). К тому же расшифровка генома дешевеет намного быстрее, чем обработка полученной информации, в итоге огромный объем полученной информации просто накапливается. Решить эту проблему пытаются, например, Google Genomics и DNAnexus: они ищут возможность упростить работу с данными и их анализ за счет переноса баз данных и расчетов в облако. В мае 2016 года Huawei, WuXi AppTec и WuXi NextCODE объявили о создании национальной облачной инфраструктуры для китайского проекта по развитию точной медицины.

Как и в случае с другой личной информацией, многих беспокоит вопрос конфиденциальности таких подробных медицинских данных. FDA и IBM в январе 2017 года объявили о совместном проекте на платформе Watson Health по использованию технологии блокчейна для хранения генетических данных. Первые результаты FDA и IBM планируют показать уже в 2017 году, хотя проект рассчитан на два года.

Тем не менее уже к концу 2020-х годов, по прогнозу Quantum Run, точная медицина может стать стандартом. И когда-нибудь врач в поликлинике, в краткие сроки получив результаты генетического анализа, анализа крови и микробиома (индивидуальной совокупности бактерий в теле человека), сможет поставить точный диагноз, объяснить, что в вашем геноме сделало вас восприимчивым к заболеванию, и выписать рецепт с подобранной для вас дозировкой оптимально подходящего препарата.

Нейроинтерфейс — устройство, распознающее электрические сигналы мозга и передающее их специализированным компьютерным программам. Развитие этой технологии открывает перед человечеством невероятные возможности: от управления человекоподобными роботами до общения с помощью силы мысли (проект Silent talk оборонного агентства DARPA). Кстати, в 2021 году центр профориентации ПрофГид разработал точный тест на профориентацию. Он сам расскажет вам, какие профессии вам подходят, даст заключение о вашем типе личности и интеллекте.

Быть может, уже не за горами те времена, когда информация будет поступать напрямую в наш мозг, минуя посредников в виде языка или графических образов.

В этой статье мы расскажем вам о человеке, профессия которого — воплощать эти идеи в реальность, — разработчике нейроинтерфейсов.

Что такое нейроинтерфейс?

В широком смысле это система связи, предназначенная для обмена информацией между мозгом и внешними устройствами (компьютеры, нейропротезы, бытовые устройства и техника и др.).

В настоящее время применяются однонаправленные интерфейсы: они способы либо считывать бионейросигналы, поступающие от мозга, либо, наоборот транслировать их (используется в основном в нейропротезировании).

Следующий этап — это создание двунаправленных нейроинтерфейсов, которые позволят взаимодействовать с мозгом в обоих направлениях.

Разработка этих устройств производится на стыке многих научных сфер: биомедицинской инженерии, нейрохирургии, биологии, электротехники и информатики.

Выделяют несколько типов нейроинтерфейсов:

инвазивные (предполагают имплантирование электродов непосредственно в мозг);
частично инвазивные (электроды размещаются на поверхности мозга);
неинвазивные (электрические сигналы регистрируются с помощью специальной аппаратуры, расположенной вовне).

Другая задача, которую еще предстоит решить проектировщикам, — разработка недорогих нейроинтерфейсов, доступных для широкого круга пользователей.

Сферы использования

Уже сейчас технология непосредственного обмена информацией с мозгом используется в различных областях.

Наиболее востребованная из них — это медицина. Нейрокомпьютерные интерфейсы активно применяются в неврологической диагностике. Кроме того, созданы устройства, основанные на принципе биологической обратной связи, способствующие восстановлению ряда мозговых функций.

Вторая область применения нейроинтерфейсов, стремительно набирающая популярность, — это видеоигры и виртуальная реальность.

Активно ведется разработка нейрошлемов, которые позволят напрямую управлять персонажами в онлайн-играх. Передовые модели позволяют отдавать своему герою ряд несложных команд, таких как перемещение в пространстве, прыжки, простые атаки и др.

Предполагается, что эти устройства также будут реагировать на эмоции игрока, транслируя его аватару соответствующее выражение лица.

Известен также ряд простых игр, разработанных специально для нейроинтерфейсов: Mindflex, MindtyAnt, Throw Trucks With Your Mind, Sport Archery Light и др., управление в которых осуществляется с помощью способностей игрока к произвольной концентрации и сосредоточению, или, напротив, релаксации, что вызывает изменения уровня электрической активности мозга.

Кто такой разработчик нейроинтерфейсов?

Разработка нейроинтерфейсов — это междисциплинарная область, которая объединяет профессионалов в сфере IT, нейронной электроники, искусственного интеллекта, нейрофизиологии и нейропсихологии, биоинженерии. Все они могут являться специалистами в области проектирования нейроинтерфейсов.

Помимо создания аппаратной части устройства, можно также специализироваться на разработке специализированного программного обеспечения или мобильных приложений.

Обучение на Разработчика нейроинтерфейсов

Страшный сон копирайтера: заказчик закидывает техническое задание в хитрый сервис → искусственный интеллект за пару минут выдает гениальный текст, конвертирующий как не в себя. Спите спокойно, дорогие коллеги, если это и произойдет, то еще очень и очень нескоро.

Искусственный интеллект сегодня

Возможности искусственного интеллекта XXI века впечатляют. Он способен управлять рисками, бороться с преступностью, ставить медицинские диагнозы, предлагать варианты проведения досуга и проделывать множество прикольных штук с картинками.

Развлечения

Самое распространенное и простое – работа с картинками. Сегодня каждый владелец компьютера может воспользоваться сервисом, который в один клик сделает плоское изображение объемным.

Есть немало сервисов (и еще больше мобильных приложений), способных превратить, например, любое изображение в картину, а любого человека — в персонажа комиксов.

Можно сделать из портрета фотокарикатуру и даже гифку, которая заставляет человека менять выражение лица.

Около года назад интернет взорвало приложение FaceApp (AppStore, Google Play), которое позволяло людям посмотреть, как они – по мнению искусственного интеллекта – будут выглядеть через 20–30–50 лет.

Картинки можно даже озвучить – для этого компания Qosmo разработала нейросеть Imaginary Soundscape. Анализируя картинку, сеть воспроизводит звук, который, как считает искусственный интеллект, ей соответствует.

Нейросети могут отлично имитировать то, чего на свете нет. Например, сотрудник компании Uber Филипп Ван создал нейросеть, которая при каждом обновлении выдает живые, совершенно реальные фотографии людей… которых не существует.

Другая вариация нейросети того же автора создает несуществующих котиков, но куда менее успешно.

Нейросети способны изобретать новые виды спорта. Разработанная компанией Akqa нейросеть придумала гибрид футбола и регби. Это результат анализа 7 300 правил из 400 видов спорта.

Нейросети пишут музыку. Завоевавший популярность в 2019 году сервис AI Duet, созданный при участии Google, позволяет каждому почувствовать себя музыкантом. Нажмите несколько клавиш на виртуальной клавиатуре фортепиано – искусственный интеллект продолжит мелодию. Чем длиннее будет музыкальный фрагмент, тем дольше будет длиться и цифровое продолжение.

Прикладная польза

Нейросети помогают бороться с преступностью. В 2017 году на китайском фестивале пива в Циндао были обезврежены 25 преступников, скрывавшихся от правосудия. Помогли этому 18 уличных камер, подключенных к системе распознавания лиц с базой данных правоохранительных органов. Преступники были обнаружены мгновенно – источники пишут про 1 секунду. Но даже если секунд было не 1, а 10 или 100 – результат впечатляет.

Искусственный интеллект заменяет водителей и автомехаников. Беспилотные автомобили уже работают в лондонском аэропорту Хитроу, в России такие такси возят людей в Сколково, а к 2025 году автомобили без водителей должны появиться и на массовом рынке. Предполагается, что искусственный интеллект будет хорошо ориентироваться на дороге, быстро реагировать на внештатные ситуации, а заодно проводить диагностику автомобиля. Концепты полностью беспилотных автомобилей есть в концернах Nissan, Toyota, Audi, Lexus и не только.

Нейросети снижают банковские риски. Банковский скоринг стал обычной процедурой. Это анализ данных человека, подавшего заявку на кредит, и поведения заемщиков с похожими характеристиками. Объединяя информацию, скоринговая система оценивает риск невозврата кредита в каждом конкретном случае. Если вам отказали в кредитовании – возможно, виной стала не ваша кредитная история, а загадки искусственного интеллекта и неблаговидные поступки людей, которых нейросеть считает похожими на вас.

Но работать с текстами нейросетям пока сложно

Искусственный интеллект переводит. Самый простой пример работы – машинный перевод, который предоставляют и Google, и Яндекс, и куча специализированных сервисов.

Вот так выглядит после двух сетов машинного перевода сказка о курочке Рябе:

Сказка про Курочку Рябу для детей

Жили себе дед да баба,

И была у них курочка Ряба.

Снесла курочка яичко:

Яичко не простое, Золотое.

Дед бил, бил — не разбил;

Баба била, била — не разбила.

Дед и баба плачут!

— Не плачь, дед, не плачь, баба.

Я снесу вам яичко другое,

Не золотое — простое.

Сказка о Цыпленке Рябе для детей

Дедушка и бабушка жили для себя,

И у них была курица Ряба.

Он положил яичко:

Яйцо не простое, золотое.

Дедушка бил, бил – не ломался;

Баба бил, бил – не ломался.

И это разбилось.

Дедушка и женщина плачут!

– Не плачь, дедушка, не плачь, женщина.

Я положу тебе еще одно яичко

Не золото – просто.

Уровень машинного перевода просматривается ясно: понять можно, литературой назвать сложно.

Смысла в таких стихотворениях минимум, но рифма и размер присутствуют.

Салли испугалась, когда Джон подошел к ней, поскольку он выглядел подозрительно. Джон достал пистолет, спрятанный в кармане его куртки. Джон направил пистолет на Салли, безжалостно глядя на нее. Салли очень испугалась и закричала. Грубым, хриплым голосом Джон потребовал денег.

Анна Агаева

Появятся новые специальности – например, создатель алгоритмов для написания текстов.

Нейросеть сейчас уже пишет музыку, создает картины, осваивает литературный жанр.

Нейросеть хороша в поиске и обработке данных (в этом с ней сложно тягаться любой человеческой единице), умеет создавать на их основе некий творческий продукт, который можно назвать новым, но довольно условно.

С другой стороны, текстовые продукты смогут быть настолько индивидуализированы, что будут подстраиваться не только под конкретного человека, но и под его настроение, которое будут улавливать с помощью датчиков, сенсоров. И в зависимости от этого тексты, которые увидите именно вы, будут ругать власть / всех мужиков или наоборот вещать о красоте всего сущего / радости быть девочкой.

Нейросети пытаются создавать бренды, опираясь на ключевые слова. Пример — сервис Namelix. Вот что происходит: ты выбираешь ключевые слова. Задаешь длину названия. Выбираешь стиль названия из десятка предложенных, где есть имена собственные, слова с опечатками или слова, которые с большой вероятностью могут стать брендом.

Еще один инструмент, с помощью которого можно попытаться сэкономить и не платить копирайтеру за нейминг — Hipsterbusiness. Этот сервис рандомно соединяет слова. Если долго-долго мучиться, может получиться что-то забавное, напоминающее название придорожного трактира или пивного паба.

Светлана Свиридова

неймер, копирайтер

Генераторам плевать на вашу целевую аудиторию, им не понять метафоры, игру слов, современные тренды.

Как вспомогательные ресурсы для вдохновения, вот когда совсем не идет процесс генерации названий, когда нападает так называемый креативный запор — очень изредка можно использовать генераторы. Но для качественной разработки названия под конкретный бриф и конкретную задачу они совершенно не годятся.

Генераторам плевать на вашу ЦА, на маркетинговые исследования, на ценовую категорию, им не опишешь конкурентные преимущества, им не понять метафоры, игру слов, современные тренды, юмор и т. д. Генератор никогда не сделает человечное название!

Хотя когда допускается, что название может быть неологизмом – вымышленным словом, помочь копирайтеру они все же способны. Помочь, но не заменить. То же самое касается копирайтинга. Какие-то SEO-тексты еще куда ни шло доверить машине, но продающие, сторителлинг, коммерческие предложения, которые зачастую пишутся четко под клиента – ну никак! А личные посты в соцсетях? Неужели мы готовы отдать нашу душу на съедение холодному расчету и алгоритмам?

Подводим итоги

«В настоящее время еще рано помышлять о приборе, способном сочинить рассказ, – говорил ученый, – хотя не следует отвергать эту возможность в будущем… Пока ограничимся короткими фразами.

– Вот тут-то я тебя и поймал! – обрадовался Дух противоречия. – Большинство твоих фраз, как ты говоришь, грамматически и синтаксически правильных, будут бессмысленны!

… Прошло 67 лет, но будущее пока не наступило.

Искусственный интеллект научился писать тексты – это правда. В них есть разные части речи, есть понятные словосочетания, знаки препинания и структура предложений. Они вполне могут быть безупречны с точки зрения формы. Но смысла, эмоций и души в них пока даже меньше, чем в текстах по 10 р. / 1 000 знаков, которые заказывают на биржах.

Так что именно копирайтинг – тексты, которые мотивируют людей к конкретным действиям – пока вне досягаемости для искусственного интеллекта. Друзья, пока жидкий баран летает в заостренном небе – копирайтеры в безопасности.

Нейросети — это такая непонятная штука, о которой все говорят и за которой никто не успевает. Для неспециалистов они выглядят как что-то далекое и неизученное, поэтому попытаемся разобраться.

В статье расскажем, откуда взялись нейронные сети, что они из себя представляют и где их можно применить прямо сейчас. Внутри дадим полезные инструменты, которые упростят работу с соцсетями и помогут наладить общий язык с заказчиками и исполнителями, если вы работаете над проектами.

У человечества был шанс перевернуть всё с ног на голову еще 70 лет назад, потому что слухи об искусственном интеллекте ходили уже тогда. Минус был в том, что почему-то одна технология вышла вперед других и появилась слишком рано. У нейронных сетей не было шанса развиться так быстро в прошлом веке из-за отсутствия возможностей: не было больших данных для обучения и нового поколения специалистов.

Посмотрим, как развивалась технология: от идей до реального применения.

Нейропсихолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс публикуют статью, в которой описывают основные принципы работы нейросетей.

Нейронные сети — это такой набор связей и алгоритмов, который прямо сейчас работает в нашем мозге. При помощи этого набора мы видим, анализируем и принимаем решения. И вышло так, что программисты взяли и переложили этот принцип в компьютерные сети. Теперь одно изображение от другого отличают не биологические процессы, а машинный код.

Типы задач

Нейронная сеть программируется, чтобы решать три типа задач: сортировать, предсказывать и распознавать объекты и события.

Взять пример с банком: специалистам нужно решить, кому давать кредит, а кому нет. Нейронная сеть может понять по данным возраста, уровня дохода и кредитной истории — кто надежный человек и вернет кредит, а на кого лучше не рассчитывать.

Второй тип задач — это прогноз на основе данных. Например, взлетит рубль к Новому году или не взлетит.

Третий вид задач сейчас самый популярный: его вовсю используют крупные корпорации и структуры, чтобы находить преступников по камерам наблюдения или искать картинки в поиске.

Нейроны

Нейронная сеть состоит из нейронов — маленьких шариков, которые обрабатывают информацию. Информация может быть входной, выходной или скрытой. Математически, искусственный нейрон — это нелинейная функция с единственным аргументом.

Синапсы

Связи между нейронами называют синапсами. О них нужно знать только то, что у каждой связи есть свой вес. Чем больше вес у связи, тем приоритетнее данные, которые обрабатывают нейроны. Когда сеть только начинает учиться — все веса расставлены в случайном порядке.

Обучение

Без учителя нейросеть получает опыт, когда выполняет задачи — в обучение не вмешиваются со стороны. Такой метод больше похож на естественный. Мозг человека обучается так же, когда пытается распознавать объекты.

В начале двухтысячных, в ВУЗе, нейросети нам читали отдельным курсом. Лабораторные ограничивались распознаванием символов, обучением простых нейросетей и довольно заумной математикой. Даже на крохотных примерах было довольно сложно понять, почему нейросеть обучилась именно так, почему именно так выстроились коэффициенты в каждом слое. Отладка и обучение требовали огромного количества времени и кропотливой работы. С ростом размерности сетей понять, что именно в ней творится и как именно она поведет себя, становится невозможным. Тем не менее, сами алгоритмы и библиотеки для работы с ИИ в последние годы стали доступными. И сейчас для их использования необязательно быть математиком.

В Сибириксе мы экспериментально используем искусственный интеллект для некоторых управленческих задач: их распределения и планирования нагрузки. Пока в режиме прогнозов и подсказок. Получается интересно — в перспективе обученный алгоритм сможет предлагать более качественные управленческие решения типовых задач, чем мог бы сделать человек, но вот почему это решение будет именно таким — понять будет невозможно.

Читайте также: