Нейросеть

Нейронные сети — часть искусственного интеллекта (AI). Они представляют собой набор вычислительных алгоритмов, которые имитируют работу человеческого мозга.

Нейросети произвели революцию в технологии распознавания изображений, прогнозировании процессов, создании беспилотных автомобилей и медицинской диагностике. Один из примеров нейросетей — Chat GPT-3 от исследовательской организации OpenAI.

Нейросети

Как устроены нейросети

Их создали таким образом, чтобы они могли взаимодействовать подобно живым нервным клеткам. Построенные из многочисленных взаимосвязанных многоуровневых простых элементов, нейросети имитируют процесс обработки информации мозгом.

Искусственная нейросеть, как и ее биологический аналог, обладает такими атрибутами:

каждый обрабатывающий элемент получает информацию от других элементов;

значения и входные данные изучаются и объединяются;

передаточная функция преобразует выходные данные в желаемый результат.

Нейросеть состоит из нейронов, которые обрабатывают входную, выходную и скрытую информацию. Когда их много, образуются слои, каждый из которых выполняет свою функцию, например входной слой распределяет данные, а внутренние занимаются обработкой информации.

Нейронные сети являются попыткой имитировать образ человеческого мышления и находить закономерности в наборе данных для создания прогнозов или решения поставленных задач.

Особенности и ценность нейросетей

Нейросети имитируют человеческое мышление — это делает их оптимальным решением для современных систем на глобальных базах данных. Они способны понимать и анализировать неоднозначную, противоречивую или неполную информацию (так называемая нечеткая логика), если точные модели недоступны.

Нейросети

Важное качество нейросетей — их отказоустойчивость. Они работают в случае сбоя одного или нескольких узлов, заполняя пробелы, если значительные части сети утеряны или полностью отсутствуют. Эта способность позволяет использовать их в критически важных системах, которые должны работать круглосуточно и без сбоев. Например, в освоении космоса — там, где часто высока вероятность отказов электронного оборудования.

Нейросети запрограммированы так, чтобы решать три типа задач – сортировать, предсказывать и распознавать. То есть, они изучают разные данные и делают вывод.

Еще одной особенностью нейросетей является их способность обучаться. Существует два способа обучения: с учителем – когда загружается набор входных данных, и алгоритм учится различать текст, картинки, видео или графику, и без учителя – когда опыт приобретается при выполнении разных задач.

Что могут искусственные нейронные сети

Нейросети предлагают решение большинства задач по обработке речи, изображений и текстов. С их помощью ежедневно выполняется ряд операций, которые недавно казались фантастическими:

классификация и кластеризация массивов данных;

систематизация документов;

идентификация человеческих лиц;

разработка пользовательских интерфейсов (UI);

создание 3D-моделей, текстов и графики;

создание музыки;

перевод и озвучка видео в режиме онлайн;

рекрутинг-процессы: например, скрининг резюме кандидатов.

Еще одна из практических областей применения нейросетей — выполнение различных маркетинговых задач. С их помощью можно рисовать картины по запросам, создавать логотипы, слоганы, эмодзи, фото несуществующих людей, улучшать качество снимков, писать истории и музыку.

Нейросети

Использование нейросетей в бизнесе

Нейронные сети — новый способ выявления скрытых закономерностей в наборе данных и составления на их основе точных прогнозов. НС представлены в широком спектре бизнес-инструментов, которые помогают компаниям автоматизировать рутинные задачи.

Маркетинг и e-commerce

Использование больших баз данных для обучения нейронных сетей позволяет эффективно находить и привлекать релевантную целевую аудиторию с помощью:

прогнозов поведения и актуального сегментирования потребителей;

автоматизации маркетинговых процессов;

оптимизации затрат на планирование контента;

управления рекламой в режиме реального времени;

чат-ботов и голосовых помощников.

Эти инструменты позволяют маркетологам принимать эффективные стратегические решения, планировать промоактивности и прогнозировать результаты маркетинговых кампаний с учетом результатов прошлых усилий.

Пример — персонализация рекомендаций продуктов интернет-магазинов, таких как Amazon, «Розетка» и «Алло». Нейросети анализируют поведение пользователя, его покупки, историю просмотров и предоставляют релевантные рекомендации.

Нейросети

Ритейл

Ценность нейросетей для розничных торговых сетей заключается в:

эффективном прогнозировании спроса;

понимании, когда и какие товары или услуги будут востребованными у потребителей, как обеспечить их постоянное наличие и своевременные поставки;

прогнозировании продаж и выявлении факторов, которые способствуют их увеличению.

Также, системы на базе нейронных сетей рассчитывают количество и структуру товарных запасов, которыми должны располагать розничные торговые предприятия. Amazon — одна из компаний, которые активно используют нейросети с этой целью.

Банкинг и финансы

Нейронные сети применяют, чтобы максимально автоматизировать банковские технологии и финансы. Их используют при:

прогнозировании курсов валют;

оценке кредитных рисков;

одобрении кредитов и ипотеки;

выявлении мошеннических операций.

Пример — использование нейросетей для обнаружения мошенничества Ситибанком. С помощью нейронной сети, которая была обучена на базе данных миллионов транзакций потребителей, банк выявляет мошеннические операции по кредитным картам.

Нейросети

Кибербезопасность

Нейронные сети используют для обнаружения и предупреждения мошенничества в онлайн-среде, выявления вредоносных программ и вирусов, DDoS-атак и спама.

Пример — нейронные сети обеспечивают безопасность бизнеса в интернете, отслеживая такие закономерности, как большое количество запросов с одного IP-адреса или множество одновременных запросов со случайных IP-адресов.

Страхование

Страховые компании используют нейронные сети в прогнозировании коэффициентов убытков и рисков, корректировки премий и выявлении мошеннических операций.

Пример — страховая компания Allstate с помощью нейронных сетей выявляет водителей, «предрасположенных к авариям», и назначает им повышенные страховые взносы.

Логистика

В логистике нейросети используют для разработки оптимальных маршрутов и упаковки продуктов для транспортировки.

Пример — автономная система Wise Systems помогает пользователям планировать и отслеживать маршруты, а также настраивать пути доставки в режиме реального времени с использованием функций прогнозирования.

Нейросети

Другие области применения нейросетей

Медицина

Способность нейросетей группировать, анализировать и классифицировать большие объемы данных делает их эффективным инструментом для решения сложных проблем, связанных с медицинской визуализацией.

Людям трудно расшифровывать сложные изображения, а нейронные сети могут автоматически выявлять признаки болезней и патологий. Кроме того, некоторые редкие заболевания могут быть идентифицированы на ранних стадиях с помощью анализа лиц на фотографиях пациентов.

Социальные сети

В функции Facebook «Люди, которых вы можете знать» нейросеть отбирает людей, которые могут быть знакомы тому или иному пользователю по ряду факторов: общим друзьям, месту проживания, интересам и другим данным.

Навигация и управление автономными устройствами

Нейронные сети помогают управлять беспилотниками и обеспечивают навигацию дронов, в том числе в сложных и меняющихся условиях.

Анализ big data

Алгоритмы нейронных сетей помогают выявлять закономерности и взаимосвязи между переменными, которые могут быть неочевидными в использовании других инструментов анализа.

Прогнозирование

Способность нейронных сетей выполнять прогнозы на основе моделей позволяет применять их в прогнозировании бизнес-процессов, погоды и дорожного движения.

Обработка текста

Нейросети могут распознавать речь человека и быстро переводить тексты на другие языки. В частности, сервис Speek.io позволяет озвучить видео на разных языках всего за пару кликов.

Преимущества и недостатки нейросетей

Нейросети можно использовать в разных отраслях для решения простых задач, выполнения рутинных дел, создания визуальных концепций, подбора референсов и поиска идей для вдохновения. Главное – чтобы система уже имела опыт решения аналогичной задачи.

Среди достоинств нейросетей:

быстрая обработка данных в больших объемах;

работа без временных ограничений;

улучшение пользовательского опыта.

Недостатками сети можно назвать:

некорректные результаты даже при четко сформулированном запросе;

отсутствие уникальности – поскольку сеть использует прежний опыт, выдаваемый контент может быть интересным, но не оригинальным;

отсутствие эмпатии – нейросеть не фильтрует информацию по принципам этики, поэтому может предоставить контент, задевающий чувства людей.

Нейросеть обрабатывает разную информацию, при этом не отбрасывает фейки, непроверенные и недостоверные данные, поэтому выдаваемый результат может быть неточным и неправдивым. При этом, алгоритм понимает неструктурированные данные разного формата, находит сложные взаимосвязи и анализирует ошибки. Это позволяет сети учиться и улучшать работу.

Question - Answer

Что такое нейросети простыми словами?

Нейросети — это компьютерные программы, которые устроены по примеру человеческого мозга и могут учиться на основе примеров. Представьте себе, что у вас есть много маленьких помощников (нейронов), которые работают вместе, чтобы решать задачи — от угадывания, что изображено на фотографии, до перевода текста с одного языка на другой. Эти помощники сначала смотрят на много примеров, чтобы понять, как выполнить задачу, а затем используют эти знания для решения новых задач. Нейросети способны обучаться и становиться лучше в том, что они делают, чем больше информации они получают.

В чем смысл нейросети?

Смысл нейросети заключается в том, чтобы имитировать работу человеческого мозга для выполнения различных задач обработки информации, таких как распознавание образов, анализ текстов, прогнозирование и многих других. Нейросети способны обучаться на основе данных, самостоятельно находить закономерности и принимать решения, что делает их очень мощным инструментом в области искусственного интеллекта. Главная цель нейросетей — автоматизировать процессы, требующие «интеллектуальных» усилий, и решать задачи, которые до сих пор были под силу только человеку, тем самым упрощая и улучшая многие аспекты нашей жизни и работы.

В чем опасность нейросети?

Опасности нейросетей могут проявляться в различных аспектах и зависят от способов их использования:

Неправильные или предвзятые выводы: Если нейросеть обучена на неполных или предвзятых данных, она может делать ошибочные выводы или усиливать существующие предубеждения, что может привести к нежелательным последствиям, особенно в чувствительных областях, таких как кредитование, найм на работу и правоохранительная деятельность.
Злоупотребление конфиденциальностью и приватностью: Нейросети, используемые для анализа больших объемов персональных данных, могут нарушать конфиденциальность и приватность людей, если эти данные будут собираться, обрабатываться или распространяться без надлежащих разрешений.
Автоматизация и потеря рабочих мест: Расширенное применение нейросетей для автоматизации может привести к сокращению рабочих мест в некоторых секторах, вызывая социальные и экономические проблемы.
Безопасность: Нейросети могут быть использованы для разработки более сложного и эффективного вредоносного ПО, а также для улучшения методов кибератак, что увеличивает риски кибербезопасности.
Манипуляция и дезинформация: Нейросети могут использоваться для создания фейкового контента, такого как глубокие подделки (deepfakes), что может вводить в заблуждение людей и распространять дезинформацию.
Зависимость от технологий: Чрезмерное увлечение и доверие к автоматизированным решениям, предложенным нейросетями, может привести к утрате критического мышления и навыков принятия решений у людей.
Этические и моральные вопросы: Применение нейросетей в таких областях, как военное дело или наблюдение, поднимает вопросы о моральных и этических границах использования искусственного интеллекта.

Важно подходить к разработке, обучению и использованию нейросетей с учетом потенциальных рисков и последствий, а также разрабатывать и внедрять соответствующие механизмы контроля и регулирования.

Какие профессии заменят нейросети?

Нейросети и искусственный интеллект (ИИ) уже начали трансформировать рынок труда, влияя на различные профессии. Вот некоторые из профессий, которые в наибольшей степени могут быть автоматизированы или заменены нейросетями:

Операторы колл-центров: Автоматизированные системы, использующие ИИ для обработки запросов и общения с клиентами, могут заменить операторов колл-центров.
Сборщики данных и аналитики: Нейросети способны автоматически обрабатывать и анализировать большие объемы данных быстрее и точнее, чем человек.
Бухгалтеры и аудиторы: Программы, основанные на ИИ, могут выполнять рутинные бухгалтерские задачи, такие как ввод данных и проведение аудита.
Переводчики: Искусственный интеллект и машинный перевод продолжают улучшаться, что может сократить потребность в профессиональных переводчиках для некоторых задач.
Юристы-документалисты: Автоматизация сбора юридических документов и анализа прецедентов может уменьшить потребность в юристах, занимающихся рутинной работой с документами.
Розничные продавцы и кассиры: Самообслуживающие кассы и онлайн-торговля уже сокращают количество рабочих мест в розничной торговле.
Водители: Развитие автономных транспортных средств может привести к сокращению необходимости в профессиональных водителях для такси, грузовиков и доставки.
Менеджеры по расписанию и планированию: ИИ может автоматизировать составление расписаний и планирование ресурсов, выполняя эти задачи более эффективно.
Фабричные рабочие и операторы производственных линий: Роботизация и автоматизация производственных процессов сокращают потребность в человеческом труде на фабриках и заводах.
Аналитики рынка: ИИ может анализировать тенденции рынка и потребительское поведение, автоматизируя процессы сбора и интерпретации рыночных данных.

Однако важно отметить, что многие профессии будут эволюционировать, а не полностью исчезать, поскольку элементы творчества, эмпатии и межличностного взаимодействия останутся востребованными. Кроме того, появятся новые профессии, связанные с разработкой, обучением и контролем нейросетей и ИИ.

Помимо упомянутых профессий, вот еще несколько, которые могут претерпеть изменения или быть заменены нейросетями и искусственным интеллектом в будущем:

Контент-менеджеры и копирайтеры: ИИ уже используется для создания некоторых типов контента, включая новостные статьи и отчеты, что может сократить потребность в человеческом труде в области написания текстов.
Медицинские лаборанты: Автоматизация лабораторных исследований и диагностики с использованием ИИ может уменьшить потребность в ручном труде лаборантов.
Фармацевты: Автоматизированные системы могут выполнять задачи по выдаче и сортировке лекарств, что изменит роль фармацевтов в аптеках.
Логисты: Искусственный интеллект может оптимизировать логистические цепочки и управление запасами, что изменит требования к профессиональным навыкам в этой области.
Архитекторы и проектировщики: ИИ может автоматизировать процесс создания проектных решений, хотя творческий и индивидуальный подход все еще будет важен.
Специалисты по качеству и тестировщики ПО: Автоматизированное тестирование программного обеспечения может сократить потребность в ручном тестировании.
Библиотекари и архивариусы: ИИ и цифровая индексация могут изменить способы поиска и хранения информации, что повлияет на работу библиотекарей и архивариусов.
Специалисты по безопасности: Искусственный интеллект может выполнять мониторинг и анализ угроз безопасности в режиме реального времени, что изменит подходы к кибербезопасности.
Гиды и экскурсоводы: Виртуальные туры и автоматизированные гиды могут изменить способы предоставления туристических услуг.
Консультанты по подбору персонала (рекрутеры): Алгоритмы ИИ могут автоматизировать процесс отбора кандидатов, анализируя резюме и проводя первичные интервью.

Хотя многие профессии подвергнутся изменениям из-за внедрения нейросетей и ИИ, это также приведет к появлению новых специальностей и возможностей для профессионального развития, акцентируя внимание на уникально человеческих навыках и творчестве.

Дополним предыдущие списки профессий, которые могут быть заменены или трансформированы нейросетями и искусственным интеллектом, а также укажем новые профессии, которые могут появиться в связи с развитием этих технологий.

Профессии, подвергающиеся изменениям или автоматизации:

Технические редакторы и корректоры: ИИ может автоматизировать процессы редактирования и коррекции текстов, особенно в области проверки грамматики и орфографии.
Специалисты по оптимизации поисковых систем (SEO-специалисты): Алгоритмы ИИ могут автоматизировать анализ и оптимизацию контента для поисковых систем.
Риелторы: Виртуальные показы недвижимости и автоматизированный анализ рынка могут изменить роль риелторов.
Иллюстраторы и графические дизайнеры: ИИ способен создавать базовые дизайны и иллюстрации, что может изменить спрос на профессиональные навыки в этой области.
Секретари и административные ассистенты: Автоматизация офисных и административных задач, таких как управление электронной почтой и планирование встреч.
Профессиональные обозреватели и критики (кино, книги): Алгоритмы ИИ уже начинают создавать обзоры и рецензии на культурные продукты.
Кадровые специалисты: ИИ может обрабатывать информацию о кандидатах, проводить предварительный отбор и анализировать соответствие вакансиям.

Нейросеть

Проконсультирую вас по вопросам брендинга

Получите презентацию услуг и консультацию специалиста

Нейросеть

Как устроены нейросети

Особенности и ценность нейросетей

Что могут искусственные нейронные сети