Эффект разорвавшейся бомбы: как нейросети меняют наш мир !

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


Приложение по обработке фотографий Prisma, созданное российскими разработчиками, стало одним из самых громких релизов минувшего лета. Только за первую неделю после публикации в App Store Prisma скачало более миллиона человек. К концу лета число скачиваний в App Store и Google Play перевалило за 52 миллиона, а пользовательская база приложения превысила 45 млн человек. И все это без масштабной PR-компании и вложений в продвижение. От множества других фотофильтров Prisma отличает не только невиданный успех при выходе на рынок, но и технологии, лежащие в основе приложения. Фотографии в Prisma не видоизменяются - воссоздаются заново стараниями искусственного интеллекта - нейросети.

«Prisma превращает любое фото в шедевры искусства», - сказано в описании приложения. И это не фигура речи. С помощью искусственного интеллекта фотографии, загруженные в приложение, стилизуются под картины Ван Гога, Пикассо, Левитана. От существующих фильтров Prisma отличается кардинально: эффекты накладываются не поверх фотографии - изображение анализируется самообучающейся нейронной сетью, расположенной на сервере, после чего - пиксель за пикселем - перерисовывается заново.

Разработка приложения заняла у команды 1,5 месяца. Но идея, как честно признаются создатели, не была новой. Программисты воспользовались предобученной нейронной сетью и адаптировали ее работу для смартфонов. Время обработки изображения снизилось с нескольких часов (как в прототипе) до нескольких секунд.

Prisma - яркий, но не единственный проект, выполненный с использованием нейросетей. Эта же технология лежит в основе популярного видеосервиса MSQRD, который выкупила социальная сеть Facebook.

Свои проекты с использованием нейросетей представили в минувшем году и технологические гиганты. Так, Google продемонстрировал сеть-игрока в го AlphaGo, обыгравшую чемпиона-человека; в марте 2016 года корпорация продала на аукционе 29 картин, созданных нейросетями; Microsoft представила проекты CapitanBot - сервис, распознающий изображения на снимках и придумывающий подписи к ним; WhatDog - проект, позволяющий определить породу собак по фотографии; HowOld - сервис, определяющий возраст человека, и другие.

Работают с технологией нейросетей и российские компании-гиганты. Mail.ru Group применяет нейросети для обработки и классификации текстов в «Поиске». Экспериментируют с системой и в Яндексе. Так, один из дочерних проектов компании - Авто.ру - запустил нейросетевой сервис для распознавания автомобилей. Опция позволяет найти марку и модель машины по фотографиям, а затем отыскать все объявления по ней.

Так что же такое нейросети? И почему они оказались столь востребованы технологическими компаниями?

Нейронные сети - один из методов машинного обучения. В их основе лежит идея скопировать пусть упрощенным, но достаточно правдоподобным образом устройство человеческого мозга так, чтобы компьютер узнавал вещи, распознавал образы и принимал решения, словно это делает человек. При этом нейронную сеть не нужно программировать в обычном смысле этого слова: сеть нужно обучить, а дальше она будет действовать сама. Обучаемость - одно из главных преимуществ у нейронных сетей перед алгоритмами, но до настоящего мозга им все-таки далеко. Большая нейронная сеть может иметь сотни или тысячи процессорных единиц, в то время как мозг - это миллиарды нейронов, находящихся в процессе взаимодействия.

Впервые о нейросетях, как методе машинного обучения, заговорили еще в 1943 году. Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс предложили первую версию ячейки искусственной нейронной сети. В 1958 году Фрэнк Розенблатт продемонстрировал первую, самую простую нейронную сеть, способную разделять объекты в двухмерном пространстве.

Сегодня нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, обработки и распознавания изображений. Алгоритмы применяются в системах навигации, защищают информационные системы от злоумышленников, выявляют незаконный контент в сети.

Но все это, как полагают эксперты, только начало. Алгоритмы машинного обучения - следующий шаг в автоматизации любых процессов, разработке программного обеспечения. Одна из главных особенностей нейросетей - способность самостоятельно принимать простые решения. А это значит, что в ближайшем будущем технология вполне сможет заменить человека там, где не требуются решения сложных интеллектуальных задач. Так, например, нейросетевые боты могут частично заменить операторов в колл-центрах, операторов технической поддержки или персональных ассистентов.

Автор статьи: Ксения Салюкова

Комментарии: