Российские digital-специалисты разработали нейросеть для создания названий новых компаний

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Digital-продюсер Вячеслав Смирнов и основатель агентства Arb Digital Владислав Арбатов создали инструмент Neuronaming на основе искусственного интеллекта, который автоматически подбирает варианты названий на латинице для новых брендов из разных сфер.

На сайте проекта находится список с приблизительно 30 индустриями, включая сельское хозяйство, энергетику, строительство, коммуникации, финансы, искусство и образование. После выбора группы пользователь должен нажать на кнопку «сгенерировать названия» - тогда он получит 10 вариантов. Если ни одно из них не подошло, можно провести подобную операцию неограниченное количество раз.

В описании проекта указано, что все названия «уникальны в некоторой степени». Они генерируются в реальном времени с помощью рекуррентной нейронной сети, основанной на научном компьютерном фреймворке Torch и LSTM-модели. Продюсер Вячеслав Смирнов подробнее рассказал vc.ru о технологии.

Мы с Владом (основателем Arb Digital) последний год активно работаем с данными, машинным обучением и разными их применениями: прогнозирование, компьютерное зрение, работа с естественным языком и так далее. Мы искали название для собственной компании, которая занимается машинным обучением, и подумали, почему бы нейросети самой его не придумать. Пару недель мы назад нашли официальный датасет правительства Великобритании, содержащий все три с лишним миллиона компаний, которые зарегистрированны в этой стране.

Так Влад построил рекуррентную искусственную нейронную сеть, которая создает названия компаний на основе побуквенного моделирования языка. Если говорить про технологии, то внутри используются фреймворк Torch и так называемая LSTM-модель. Основное отличие LSTM от классической рекуррентной нейронной сети состоит в том, что «блоки» LSTM могут запоминать определенные значения довольно продолжительное время, что и дает появление слов как таковых.

Посмотрев на первые результаты (вроде милых Bad Print Services, неожиданных Gay Solutions и интересных Wars&Automation Ltd.), мы стали придумывать, как это можно использовать. Так и появился небольшой, но бесплатный сервис генерации имен компаний. Пока мы смотрим на это как на proof-of-concept. Если кому-то из людей, создающих бизнес, это окажется полезным, мы будем только рады.

Есть мысль, что креативная составляющая работы человека сильно переоценена в современном мире. В эпоху промышленной революции людям тоже приходилось адаптироваться. Те, кто не сможет принять новые правила игры в мире с искусственным интеллектом и будет придерживаться проверенных подходов, очевидно, проиграют. Те же, кто же сможет и найдет в себе силы адаптироваться, в лучшем случае останутся на плаву.

Специалисты планируют внедрить постоянное самообучение технологии с помощью обратной связи от пользователей (например, за счет голосования за хороший или плохой вариант). «Но мы думаем, как сделать это лучше, чтобы не повторить историю с ботом-расистом от Microsoft», - уточняет Смирнов.


Источник: vc.ru

Комментарии: