Будь эффективнее с помощью нейросетей и искусственного интеллекта

22 aug. 2023
Будь эффективнее с помощью нейросетей и искусственного интеллекта

К 2022 году тренд на нейронные сети — продвинутое программное обеспечение, способное решать интеллектуальные задачи — окончательно стал глобальным. Крупнейшие IT-компании вроде Microsoft, Google, Apple, Amazon и иже с ними бросили все ресурсы для конкуренции на этом новом, но очень привлекательном в долгосрочной перспективе поле. Спектр применения нейросетей неимоверно широк, он включает распознавание речи, генерацию текстов, изображений, музыки. Нейросети упрощают и автоматизирует бизнес-процессы в маркетинге, медицине, IT, применяются в творчестве и создании медиаконтента, помогают программистам в написании кода, они позволяют сэкономить миллионы долларов и многократно ускорить работу специалистов, поэтому внимание к этой технологии сегодня так велико, а прогресс ее столь стремителен.

Тема применения нейросетей в разных сферах необъятна, ежедневно им находят все новые неожиданные способы применения, мы же, в первую очередь, попробуем разобраться, для чего нужны генеративные нейросети и как они могут сделать вашу работу эффективнее.

Какие задачи выполняют нейронные сети?

Нейронки и машинное обучение придумали для того, чтобы компьютер смог достичь уровня человеческой функциональности. Нейронные сети в некотором приближении структурно напоминают живой мозг, хотя еще сильно уступают ему по количеству нейронов и гибкости. Однако они уже могут решать задачи, для которых нет четкого алгоритма, т. е. программа не выполняется по заранее заложенному сценарию, а подстраивается под запрос пользователя.

Основные направления машинного обучения:

  • Классификация. Нейронная сеть разделяет объекты на группы. К примеру, она может определить, что изображено на картинке и поставить тег. Благодаря этому почтовые клиенты уже фильтруют письма и рекламу.
  • Распознавание. Нейросеть ищет на изображении определенный объект и сопоставляет его с таким же на других снимках. Такая функция активно внедряется в системы видеонаблюдения, поскольку позволяет быстро определить личность человека, выявить признаки заболевания в результатах анализов.
  • Прогнозирование. Большие языковые модели могут исследовать входные данные и достраивать временные ряды с опорой на результаты технического анализа. К примеру, благодаря нейронным сетям уже можно прогнозировать спрос на продукцию, курс валюты и стоимость акций.
  • Генерация. Она стала одним из основных направлений развития технологии, поскольку нейросетевое создание новых изображений, текстов, 3D-моделей и т.п. оказывается феноменально выгодным и быстрым. Большие языковые модели (ChatGPT, Midjourney и др.) способны генерировать материалы, для которых раньше требовалось участие человека, это позволяет удешевить производство контента, но создает риски для идентичности брендов.

Ежегодно область применения технологии расширяется, и появляются новые платные и бесплатные нейросети. Согласно отчету Allied Analytics, в 2023 году инвестиции в развитие проектов в этой сфере достигнет 39 млрд долларов, что в 6 раз больше, чем в 2016.

Нейросети и ИИ — это одно и то же?

Искусственный интеллект — это общее понятие, а нейронная сеть — один из способов реализации ИИ. Стоит отметить, что все нейросети — это очень упрощенные модели ИИ, ни о каком сознании или полноценном интеллекте на текущем этапе развития технологий речи не идет, несмотря на то, что результаты их работы могут быть очень эффектны и особенно при первом знакомстве производят впечатление черной магии. разумеется, никакой магии здесь нет. Строго говоря, это слабый искусственный интеллект, основанный на машинном обучении, он обладает минимальным уровнем самостоятельности. 

искусственный интеллект и нейросетиПредставление о том, что понятие "нейросеть" на текущем этапе развития тождественно искусственному интеллекту, ошибочно. До этого нам еще очень далеко.

Сегодняшние нейросети, генерирующие тексты, технически гораздо ближе к системе предиктивного набора T9 с кнопочных телефонов, чем к человеческому сознанию. Более справедливо называть их большими языковыми моделями, чем ИИ. Они обучаются на данных большого объема (датасетах) и определяют закономерности в них, но не создают сложных алгоритмов для решения задач, они даже не осознают смысла введенных запросов в привычном нам понимании. Что же ChatGPT и подобные нейросети выдают на самом деле? Пришло время открыть их главную тайну (возможно, следующий текст потребуется перечитать несколько раз, чтобы осознать): это ответ, в некоторой степени похожий на ответ, подходящий к похожему вопросу. Откуда он берется? Как раз из закономерностей и весов, которые были выявлены в процессе обучения. Отследить всю цепочку принятия решения в таких системах не представляется возможным, для разработчика и пользователя они являются черным ящиком. Но самое интересное начинается, если у нейросети нет данных для ответа, поскольку она спроектирована так, чтобы в любом случае какой-то ответ дать, включается механизм галюцинаций, порождающий несуществующие факты, рассказывающий о несуществующих людях и т.п. вещах. Прямо, как студент, вытянувший на экзамене невыученный билет.

Почему генеративные нейросети стали так популярны?

В отличие от других подтипов технологии, генеративный ИИ способен создавать новый контент. Это расширило сферу его применения и сделало такие нейросети востребованными даже в нишах, на первый взгляд, не слишком тесно связанных с высокими технологиями. К примеру, создание картинок Midjourney уже удешевляет маркетинг. С помощью онлайн-сервисов компании почти мгновенно производят контент для оформления сайтов, баннеров, наполнения товарных карточек и т. д. Иногда даже обложки популярных журналов генерируются нейросетями.

В зависимости от ситуации, формат входных и выходных данных генеративного ИИ может совпадать или же отличаться. К примеру, нейросеть рисует по словам или создает новое изображение, опираясь на 2 исходных. Благодаря нейросетевым технологиям компании быстрее и дешевле создают тексты разных форматов, музыку, изображения. По качеству они уступают человеку, но уже заметны последствия. В США нейросети отчасти стали причиной для забастовки гильдии сценаристов, одним из их требований которой стало регулирование ИИ и ограничение их применения в создании новых проектов.

Лучшие генеративные нейросети

Кратко рассмотрим сервисы, которые уже можно использовать в личных и рабочих целях. С помощью них можно сделать свою работу эффективнее и ускорить выполнение рутинных задач.

ChatGPT — чат-бот, разработанный компанией OpenAI. Нейросеть имеет широкую функциональность. Она способна вести осмысленный диалог с человеком, писать код и искать в нем ошибки, создавать тексты (стихи, статьи, посты для соцсетей на нескольких языках), составлять отчеты и т. д.

Cтартовая страница ChatGPTCтартовая страница ChatGPT

ChatGPT работает в диалоговом окне, т. е. пользователь общается с ИИ, как в Telegram. Ему не нужно разбираться в программировании, чтобы использовать нейронную сеть.  Существенный недостаток сервиса — он не работает в нашей стране, поэтому пользователи нередка задаются вопросом “как получить доступ к ChatGPT в России?” Существует несколько способов обойти ограничения:

  • Регистрация в ChatGPT с помощью VPN и одноразового номера. Американский номер можно купить за 10–100 рублей. Его используют только один раз для создания личного кабинета. Затем трудностей с тем, как запустить ChatGPT, не будет. На официальном сайте пользователю станет доступна подписка с расширенной функциональностью за $20.
  • Сторонние сервисы. Есть ChatGPT на русском, который доступен по ссылке. Предложенный сервис работает без регистрации и VPN.
  • Боты в Telegram. Разработчики создают чаты с ChatGPT в Telegram. Они имеют полный функционал и работают прямо в мессенджере.

В марте 2023 года OpenAI создала новую версию нейросети GPT-4. Она сделала инструмент мощнее и точнее. Основные преимущества GPT 4 перед GPT 3.5:

  • Лингвистическая чуткость. GPT-3.5 способен создавать человекоподобный контент, но у него были проблемы с диалектами и эмоциональностью. Новая версия нейронной сети точнее реагирует на эмоции, выраженные во входных данных, и способна воспроизводить его. Это позволяет создавать публицистические и рекламные тексты с конкретным эмоциональным фоном. Если раньше чат-бот генерировал нейтральные ответы, то ChatGPT 4 стал ближе к человеку. Главное — разобраться в составлении промптов и детально описывать суть задачи.
  • Синтез данных. Последняя версия нейросети может отвечать на сложные вопросы, сопоставляя сведения из нескольких источников. GPT-4 уже может приводить аргументы для подкрепления тезисов. В зависимости от темы чат-бот ссылается на научные исследования и реальные кейсы.
  • Улучшенные творческие способности и креативность. GPT-4 может создавать последовательные и осмысленные рассказы, стихи, эссе. Однако нужно помнить, что нейросети создают только технически уникальные материалы. Антиплагиат покажет 100% оригинальность. Однако на концептуальном и идейном уровнях статья будет неуникальной, о чем нужно помнить перед тем, как использовать ChatGPT. Это объясняется тем, что большие языковые модели опираются на данные из датасета, на котором обучались.
  • Существенное уменьшение количества неверных и предвзятых ответов. GPT-4 благодаря механизмам генеративно-состязательной нейросети имеет встроенную проверку выходных данных. Это улучшает не только достоверность результатов, но и их этичность. Однако 100% защиты от предвзятых ответов еще нет, поэтому результаты работы нейросети необходимо тщательно проверять перед публикацией.

Аналоги ChatGPT, доступные в России:

  • Writesonic
  • Rytr
  • Gerwin
  • Алиса: Давай придумаем

Midjourney — нейронка для изображений, которая создает их по словесному описанию. Пользователю нужно только правильно сформулировать промпт — специальный текстовый запрос, — и дождаться результата, пока нейросеть генерирует новое изображение, выстраивая связь между пользовательским запросом и данными, на которых была обучена. Будет ли оно уникальным? Обычно да, но исследования показывают, что иногда они выдается и практически неизмененные данные из датасета, поэтому при публикации таких изображений стоит проверять их уникальность.

Обложка журнала Сosmopolitan, созданная в MidjourneyОбложка журнала Сosmopolitan от июня 2022, созданная в Midjourney

В России Midjourney также недоступен, однако, как и в случае с ChatGPT, если очень хочется, то можно. Поэтому серьезных проблем с тем как запустить Миджорни у вас не возникнет. Есть 2 способа обойти ограничения:

  • Регистрация через VPN. Нужно сначала зарегистрироваться в Discord, чтобы аккаунт был привязан к другой стране, а затем перейти в чат Midjourney и подключить бота к каналу.
  • Сторонние сервисы. Есть российский чат в TG, который позволяет использовать все инструменты Midjourney бесплатно.

Перед тем как создать фото с помощью нейросети, необходимо разобраться в том, как правильно составлять промпты для Midjourney. Они должны быть развернутыми и включать детали, касающиеся стиля и нюансов желаемого изображения. С широкими запросами, не содержащими конкретики и точного описания деталей работать не стоит, поскольку ИИ может выдать все что угодно, а количество бесплатных генераций ограничено.

Аналоги Midjourney:

  • Kandinsky
  • DALL-E
  • Starry AI
  • Dream AI

Как бизнес может использовать нейросети в 2023 

Есть 3 основных применения нейронных сетей, которые подойдут компаниям в любой нише, а не только IT.

Коммуникация с клиентами и реклама

Если подключить ИИ к чату, то нейросеть онлайн сможет общаться с клиентами, предлагать им подходящие продукты с учетом сложных запросов. Перед тем как пользоваться ChatGPT в маркетинговых целях, нужно загрузить в бота подробную информацию о компании, каталог услуг или товаров и синхронизировать его с чат-ботом.

Кроме того, нейросети упрощают производство контента для рекламных рассылок и таргета. Аналитические ИИ могут сегментировать аудиторию на группы с опорой на множество параметров и закономерностей, которые вручную изучить сложно. А затем компания создаст в генеративной нейросети сообщение для email-рассылки.

Пример письма в Gerwin по схеме AIDA

Пример письма в Gerwin по схеме AIDAПример письма в Gerwin по схеме AIDA

Текст не идеален и нуждается в корректировках, но результат неплох. Внести правки можно за несколько секунд, а с нуля написать текст — более сложная и трудоемкая задача.

Генерация текстового контента

В этой области нейронные сети продвинулись далеко, особенно если говорить об узкоспециализированных проектах. С помощью автоматизированного помощника можно генерировать:

  • Хештеги и ключи для SEO
  • Посты и товарные карточки
  • Статьи разного объема
  • Художественные и научные работы и т. д.

Нейросеть создала список характеристик по одному названию

Нейросеть создала список характеристик по одному названиюНейросеть создала список характеристик по одному названию

ИИ — отличный помощник в маркетинге и продажах. Он способен работать с любыми нишами, если предоставить достаточно входных данных. К примеру, их активно применяет Домклик для составления текстов. Чтобы получить качественное объявление, нужно указать параметры квартиры, выбрать тональность, и система выдаст готовый к публикации текст.

Описание объекта недвижимости, сгенерированное нейросетью

Описание объекта недвижимости, сгенерированное нейросетьюОписание объекта недвижимости, сгенерированное нейросетью

Для сравнения: за одно описание товара профессионал попросит 100–1000 рублей в зависимости от объема и сложности. Если каталог товаров большой, то на старте компания просто не сможет позволить себе такие расходы. Нейронные сети намного дешевле. За 1к символов придется заплатить 5–20 рублей.

Создание графического контента

Искусственный интеллект уже может разрабатывать дизайн-макеты, логотипы, генерировать картинки и другой визуальный контент. Стоит учитывать, что у разных нейросетей для фото отличаются функциональные возможности. Рекомендуется выбирать ТОПовые проекты, например, Миджорни. Чтобы получить нужный результат, следует разобраться в Midjourney: как использовать, как создавать промпты и т. д.

Если изучить нюансы нейросетей, то человек сможет не просто получить рандомную картинку, но и выбрать:

  • Стилистику.
  • Расположение объектов на изображении.
  • Цвета и т. д.

Главное — учитывать, что у нейросеток есть проблемы с фотореалистичной отрисовкой человеческого тела, особенно часто от этого страдали руки, но в последнее время ситуация с этим стремительно улучшается.

Логотип барбершопа ‎Bad Boy в стилистике Игры ПрестоловЛоготип барбершопа Bad Boy в стилистике Игры престолов, созданный в Midjourney

Персонализация

Нейронные сети могут быстро анализировать большие данные и искать в них закономерности. Это позволяет компаниям создавать интеллектуальные рекомендательные системы, которые будут учитывать изменение потребностей целевой аудитории в режиме реального времени. К примеру, Netflix предлагает пользователям фильмы и сериалы с параметрами, как у их любимого кино. Они могут опираться на разные параметры (например, актерский состав, режиссер, тематика и т. д.).

В России также есть готовые решения. СберЛид при подключении к онлайн-магазину собирает информацию о покупателях и выстраивает персонализированную рекомендательную ленту. В ней будут появляться релевантные товары, что позволит увеличить объем продаж на 40%.

Какие проблемы мешают развитию ИИ?

Хотя нейросети разрабатывают более 30 лет, ученые так и не нашли решение 3 проблем:

  • Огромный объем данных. Чем масштабнее нейросеть и больше информации, тем больше параметров необходимо настроить. К примеру, программе распознавания человеческой речи необходимы терабайты данных для изучения языка.
  • Проблема “черного ящика”. Разработчики знают параметры моделей, но не всегда могут предсказать, как компьютер приходит к конкретному ответу. Из-за этого ИИ иногда выдают ложные утверждения или бессмысленные результаты, которые могут нанести вред пользователю.
  • Неуниверсальность. Модели глубокого обучения могут обеспечить быстрое и точное решение конкретного спектра задач, но они еще далеки от универсальности. Это связано с их зависимостью от содержимого датасета, на котором происходило обучение. Достаточно предложить любую простую задачу, к которой ИИ был не готов, чтобы увидеть затруднения, аномалии и галюцинации в результатах работы нейросети.
  • Технически сложная реализация. Для анализа данных ChatGPT использует десятки тысяч видеокарт. Это делает технологию экологически неблагоприятной и дорогой, из-за чего развитие мощных ИИ доступно только корпорациям с огромными бюджетами.

Заключение

Уже сейчас ясно, что бум нейросетей — это не кратковременное явление, которое быстро сойдет на нет. Почему он начался только сейчас, если теоретическая основа была сформулирована еще в середине прошлого века? Ответ прост: лишь сейчас аппаратное обеспечение доросло до необходимого уровня производительности. Широкое распространение нейросетевых технологий — это поворотная точка в истории человечества, после которой мир уже не будет прежним. По значимости это явление сопоставимо с открытием электричества и изобретением персонального компьютера. В той или иной степени оно затронет и изменит практически все сферы нашей жизни, какие вы только можете себе вообразить. Эти изменения стремительно происходят на наших глазах. Искусственный интеллект уже активно используют, чтобы предложить человеку интересный фильм на Netflix, написать статью и ВКР в университете, проанализировать Big Data. Но это лишь начало, на перечисленном в статье развитие нейронных сетей совершенно точно не остановится.