Как нейросети вроде Prisma оставят тебя без работы

Все еще радуешься ярким картинкам и узнавалкам лиц? Есть плохая новость.

Все вокруг только и говорят, что о нейросетях: Prisma, MSQRD, AlphaGo… Все это кажется таким новым, невероятным, забавным. Но мало кто понимает, что такое нейронная сеть, каковы ее возможности и к чему широкое распространение таких решений приведет в достаточно скором будущем.

Нейронная сеть представляет собой математическую модель, которую проще всего представить себе в виде слоистой структуры однотипных элементов.

Первый «слой» отвечает за получение входящей информации, а все последующие, которых могут быть десятки, за обработку все более и более абстрактных представлений этих данных, пока в конце концов эти представления не превращаются в некий выходной сигнал, который и является результатом работы всей системы.

Самой очевидной задачей для нейросети является распознавание изображений. Допустим, мы загрузили фотографию автомобиля. Говоря по-простому, элементы первого уровня в состоянии лишь отличить прямую линию от изогнутой, светлый элемент от темного.

Следующий слой на основе полученных «примитивов» пытается делать выводы о смысле тех или иных отдельных элементов картинки и так далее, пока последний слой элементов не «приходит к выводу», что на изображении автомобиль или нечто иное.

Самое интересное здесь то, что нейросеть не программируется привычным образом, а обучается на огромном количестве примеров - изображений котят, автомобилей, картин великих художников и бог знает, чего еще.

Делая поочередно то правильные, то неправильные выводы, она постепенно повышает процент «попаданий», пока он не достигает требуемого значения. Если нейросеть достаточно сложна, к этому моменту даже ее создатели и «тренеры» уже не в состоянии сказать, как именно она решила поставленную задачу. Классический «черный ящик».

Большая часть теоретических работ, легших в основу нейросетей, были написаны еще полвека назад, однако для практического применения этих идей не было необходимой почвы. В последние годы далеко вперед шагнула неврология, неплохо разобравшаяся в принципах работы зрительной коры мозга. А производительность компьютеров достигла уровня, необходимого для моделирования иерархических нейронных структур.

Очень кстати пришелся созданный в начале 2000-х метод «глубинного обучения» (Deep Learning). Он позволил резко сократить время обучения нейросети.

Впрочем, все это так и осталось бы уделом высоколобых ученых из университетов, если бы однажды кому-то не пришло в голову запустить нейросеть «задом наперед».

Это очень упрощенное представление, но дело обстоит именно так. Предварительно обученной на том или ином наборе изображений нейронной сети «скармливают» фотографию не с целью ее распознать, а наоборот - с целью выявить и подчеркнуть на ней те элементы, которые система «помнит» после обучения. Многократное повторение этой операции и дает тот самый результат, который так понравился тебе в Prisma.

В зависимости от того, на картинах какого художника обучена система, фотография весьма эффектно подгоняется под его уникальный стиль. Да, это массовый продукт, лишенный какой-либо научной ценности. Мода на него пройдет так же быстро, как и на все остальное. Но нейросети останутся и будут все шире распространяться вокруг нас. Незаметно и стремительно.

Причин ровно две и обе банальны. Во-первых, именно фокусы с картинками привлекают к себе больше всего внимания. Некоторые слышали об AlphaGo, но с популярностью Prisma величайшему в мире игроку в го не сравниться. Решение сложных задач в области автоматизации как-то не попадают в сферу интересов массовой аудитории.

Во-вторых, именно в области изображений обучать нейронные сети проще всего - существуют поистине гигантские библиотеки тегированных изображений вроде ImageNet, на которых можно быстро обучить нейросеть любого назначения.

Прелесть в том, что нейронную сеть можно обучить на любом наборе данных - надо лишь дать ей понять, какой результат ее работы будет считаться правильным. А значит, доверить ей можно чуть ли не любую задачу.

Далеко за примерами ходить не надо: недавно специалисты Яндекса поставили весьма показательный эксперимент, записав неофициальный музыкальный альбом, текст песен которого полностью создан нейросетью и стилизован под творчество Егора Летова и группы «Гражданская оборона».

Есть и более серьезные успехи. Впечатляющих результатов удалось достичь в области медицинской диагностики - нейросеть ставит диагнозы лучше врачей. Не будем углубляться в детали, достаточно загуглить «нейросеть медицинская диагностика». Голосовой поиск Google использует нейросети, и именно благодаря им удалось добиться резкого повышения качества работы сервиса. И это лишь начало длинного списка.

Что будет, если поставить нейросеть наблюдать за работой специалиста? Спустя какое-то время она будет способна выполнять те же действия, только лучше. И это не та автоматизация, к которой мы привыкли, когда болванка, лежащая не под нужным углом к камере, приводит робота в полную растерянность. Это будет концом целых профессий.

Катимся мы примерно туда же, куда катился мир во времена Промышленной революции. Новые средства производства сделают ненужными миллионы рабочих мест. Начнется все с переводчиков (дайте только обучить нейросеть на достаточном объеме синхронизированных текстов), сотрудников колл-центров (распознавание речи и гибкие диалоговые скрипты), охранников (распознавание лиц и нетипичного поведения), водителей (да-да, те самые автопилоты) и так далее.

Со временем все больше профессий будут вовлекаться в воронку автоматизации. Надо быть очень самоуверенным человеком, чтобы полагать, будто это не коснется и тебя. Или нас.

Что нас тогда ждет? Вероятно, безусловный базовый доход, массовая безработица и ожидание, пока нейросети не разовьются настолько, чтобы полностью взять на себя заботу о своих некогда таких самостоятельных создателях.

Нам же останется вспоминать прошлое и проводить свободное время с товарищами по несчастью или роботом собутыльником…

Источник: www.iphones.ru

Комментарии: