Эффект разорвавшейся бомбы: как нейросети меняют наш мир !

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: