Отримайте презентацію послуг та консультацію фахівця
Найкращі люди індустрії займаються процесом розробки вашого бренду
Зміст:
Нейромережі
Нейронні мережі – частина штучного інтелекту (AI). Вони є набором обчислювальних алгоритмів, які імітують роботу людського мозку.
Нейросети зробили революцію у технології розпізнавання зображень, прогнозуванні процесів, створенні безпілотних автомобілів та медичній діагностиці. Один із прикладів нейромереж — Chat GPT-3 від дослідницької організації OpenAI.
Як влаштовані нейромережі
Їх створили таким чином, щоб вони могли взаємодіяти подібно до живих нервових клітин. Побудовані з численних взаємопов'язаних багаторівневих простих елементів нейромережі імітують процес обробки інформації мозком.
Штучна нейромережа, як і її біологічний аналог, має такі атрибути:
Нейросеть складається з нейронів, які обробляють вхідну, вихідну та приховану інформацію. Коли їх багато, утворюються шари, кожен з яких виконує свою функцію, наприклад, вхідний шар розподіляє дані, а внутрішні займаються обробкою інформації.
Нейронні мережі є спробою імітувати образ людського мислення та знаходити закономірності у наборі даних для створення прогнозів або вирішення поставлених завдань.
Особливості та цінність нейромереж
Нейросети імітують людське мислення — це їх оптимальним рішенням для сучасних систем на глобальних базах даних. Вони здатні розуміти та аналізувати неоднозначну, суперечливу чи неповну інформацію (так звана нечітка логіка), якщо точні моделі недоступні.
Важлива якість нейромереж — їх стійкість до відмов. Вони працюють у разі збою одного або кількох вузлів, заповнюючи прогалини, якщо значні частини мережі загублені або відсутні. Ця здатність дозволяє використовувати їх у критично важливих системах, які мають працювати цілодобово та без збоїв. Наприклад, у освоєнні космосу там, де часто висока ймовірність відмов електронного обладнання.
Нейросети запрограмовані так, щоб вирішувати три типи завдань – сортувати, передбачати та розпізнавати. Тобто, вони вивчають різні дані та роблять висновок.
Ще однією особливістю нейромереж є їхня здатність навчатися. Існує два способи навчання: з учителем – коли завантажується набір вхідних даних, і алгоритм вчиться розрізняти текст, картинки, відео чи графіку, і без вчителя – коли досвід набувається під час виконання різних завдань.
Що можуть штучні нейронні мережі
Нейросети пропонують вирішення більшості завдань з обробки мови, зображень та текстів. З їх допомогою щодня виконується низка операцій, які нещодавно здавалися фантастичними:
Ще одна з практичних сфер застосування нейромереж — виконання різних маркетингових завдань. З їхньою допомогою можна малювати картини за запитами, створювати логотипи, слогани, емодзі, фото неіснуючих людей, покращувати якість знімків, писати історії та музику.
Використання нейромереж у бізнесі
Нейронні мережі - новий спосіб виявлення прихованих закономірностей у наборі даних та складання на їх основі точних прогнозів. НР представлені у широкому спектрі бізнес-інструментів, які допомагають компаніям автоматизувати рутинні завдання.
Маркетинг та e-commerce
Використання великих баз даних для навчання нейронних мереж дозволяє ефективно знаходити та залучати релевантну цільову аудиторію за допомогою:
Ці інструменти дозволяють маркетологам приймати ефективні стратегічні рішення, планувати промоактивність та прогнозувати результати маркетингових кампаній з урахуванням результатів минулих зусиль.
Приклад — персоналізація рекомендацій продуктів інтернет-магазинів, таких як Amazon, «Розетка» та «Алло». Нейросети аналізують поведінку користувача, його покупки, історію переглядів та надають релевантні рекомендації.
Рітейл
Цінність нейромереж для роздрібних торгових мереж полягає в:
Також, системи на базі нейронних мереж розраховують кількість і структуру товарних запасів, які мають розташовувати роздрібні торгові підприємства. Amazon - одна з компаній, які активно використовують нейромережі з цією метою.
Банкінг та фінанси
Нейронні мережі застосовують, щоб максимально автоматизувати банківські технології та фінанси. Їх використовують при:
Приклад - використання нейромереж для виявлення шахрайства Сітібанком. За допомогою нейронної мережі, яка була навчена на базі даних мільйонів транзакцій споживачів, банк виявляє шахрайські операції з кредитних карток.
Кібербезпека
Нейронні мережі використовують для виявлення та попередження шахрайства в онлайн-середовищі, виявлення шкідливих програм та вірусів, DDoS-атак та спаму.
Приклад — нейронні мережі забезпечують безпеку бізнесу в інтернеті, відстежуючи такі закономірності, як велика кількість запитів з однієї IP-адреси або безліч одночасних запитів із випадкових IP-адрес.
Страхування
Страхові компанії використовують нейронні мережі у прогнозуванні коефіцієнтів збитків та ризиків, коригування премій та виявленні шахрайських операцій.
Приклад - страхова компанія Allstate за допомогою нейронних мереж виявляє водіїв, "схильних до аварій", і призначає їм підвищені страхові внески.
Логістика
У логістиці нейромережі використовують для розробки оптимальних маршрутів та пакування продуктів для транспортування.
Приклад — автономна система Wise Systems допомагає користувачам планувати та відстежувати маршрути, а також налаштовувати шляхи доставки в режимі реального часу за допомогою функцій прогнозування.
Інші галузі застосування нейромереж
Переваги та недоліки нейромереж
Нейросети можна використовувати у різних галузях для вирішення простих завдань, виконання рутинних справ, створення візуальних концепцій, підбору референсів та пошуку ідей для натхнення. Головне – щоб система вже мала досвід розв'язання аналогічного завдання.
Серед переваг нейромереж:
Недоліками мережі можна назвати:
Нейросеть обробляє різну інформацію, у своїй не відкидає фейки, неперевірені і недостовірні дані, тому результат може бути неточним і неправдивим. При цьому алгоритм розуміє неструктуровані дані різного формату, знаходить складні взаємозв'язки та аналізує помилки. Це дозволяє мережі вчитися та покращувати роботу.
Питання - Відповідь
Що таке нейромережі простими словами?
Нейромережі — це комп’ютерні програми, влаштовані за прикладом людського мозку і можуть навчатися на основі прикладів. Уявіть собі, що у вас є багато маленьких помічників (нейронів), які працюють разом, щоб вирішувати завдання — від вгадування, що зображено на фотографії до перекладу тексту з однієї мови на іншу. Ці помічники спочатку дивляться на багато прикладів, щоб зрозуміти, як виконати завдання, а потім використовують ці знання для вирішення нових завдань. Нейросети здатні навчатися і ставати краще в тому, що вони роблять, чим більше інформації вони отримують.
У чому сенс нейромережі?
Сенс нейромережі полягає в тому, щоб імітувати роботу людського мозку для виконання різних завдань обробки інформації, таких як розпізнавання образів, аналіз текстів, прогнозування та багато інших. Нейросети здатні навчатися на основі даних, самостійно знаходити закономірності та приймати рішення, що робить їх дуже потужним інструментом у галузі штучного інтелекту. Головна мета нейромереж — автоматизувати процеси, які потребують «інтелектуальних» зусиль, і вирішувати завдання, які досі були під силу тільки людині, тим самим спрощуючи та покращуючи багато аспектів нашого життя та роботи.
У чому небезпека нейромережі?
Небезпеки нейромереж можуть виявлятися в різних аспектах і залежать від способів їх використання:
- Неправильні або упереджені висновки: Якщо нейромережа навчена на неповних або упереджених даних, вона може робити помилкові висновки або посилювати існуючі упередження, що може призвести до небажаних наслідків, особливо у чутливих галузях, таких як кредитування, найм на роботу та правоохоронна діяльність.
- Зловживання конфіденційністю та приватністю: Нейросети, які використовуються для аналізу великих обсягів персональних даних, можуть порушувати конфіденційність та приватність людей, якщо ці дані збиратимуться, оброблятимуться або поширюватимуться без належних дозволів.
- Автоматизація та втрата робочих місць: Розширене застосування нейромереж для автоматизації може призвести до скорочення робочих місць у деяких секторах, викликаючи соціальні та економічні проблеми.
- Безпека: Нейросети можуть бути використані для розробки більш складного та ефективного шкідливого програмного забезпечення, а також для покращення методів кібератак, що збільшує ризики кібербезпеки.
- Маніпуляція та дезінформація: Нейросети можуть використовуватися для створення фейкового контенту, такого як глибокі підробки (deepfakes), що може вводити в оману людей та поширювати дезінформацію.
- Залежність від технологій: Надмірне захоплення та довіра до автоматизованих рішень, запропонованих нейромережами, може призвести до втрати критичного мислення та навичок прийняття рішень у людей.
- Етичні та моральні питання: Застосування нейромереж у таких галузях, як військова справа чи спостереження, порушує питання про моральні та етичні межі використання штучного інтелекту.
Важливо підходити до розробки, навчання та використання нейромереж з урахуванням потенційних ризиків та наслідків, а також розробляти та впроваджувати відповідні механізми контролю та регулювання.
Які професії замінять нейромережі?
Нейросети та штучний інтелект (ШІ) вже почали трансформувати ринок праці, впливаючи на різні професії. Ось деякі з професій, які найбільше можуть бути автоматизовані або замінені нейромережами:
- Оператори кол-центрів: Автоматизовані системи, що використовують ШІ для обробки запитів та спілкування з клієнтами, можуть замінити операторів кол-центрів.
- Складачі даних та аналітики: Нейросети здатні автоматично обробляти та аналізувати великі обсяги даних швидше та точніше, ніж людина.
- Бухгалтери та аудитори: Програми, засновані на ШІ, можуть виконувати рутинні бухгалтерські завдання, такі як введення даних та проведення аудиту.
- Перекладачі: Штучний інтелект та машинний переклад продовжують покращуватись, що може скоротити потребу в професійних перекладачах для деяких завдань.
- Юристи-документалісти: Автоматизація збору юридичних документів та аналізу прецедентів може зменшити потребу у юристах, які займаються рутинною роботою з документами.
- Роздрібні продавці та касири: Самообслуговуючі каси та онлайн-торгівля вже скорочують кількість робочих місць у роздрібній торгівлі.
- Водії: Розвиток автономних транспортних засобів може призвести до скорочення потреби у професійних водіях для таксі, вантажівок та доставки.
- Менеджери з розкладу та планування: ШІ може автоматизувати складання розкладів та планування ресурсів, виконуючи ці завдання більш ефективно.
- Фабричні робітники та оператори виробничих ліній: Роботизація та автоматизація виробничих процесів скорочують потребу в людській праці на фабриках та заводах.
- Аналітики ринку: ШІ може аналізувати тенденції ринку та споживчу поведінку, автоматизуючи процеси збирання та інтерпретації ринкових даних.
Однак важливо відзначити, що багато професій еволюціонуватимуть, а не повністю зникатимуть, оскільки елементи творчості, емпатії та міжособистісної взаємодії залишаться затребуваними. Крім того, з’являться нові професії, пов’язані з розробкою, навчанням та контролем нейромереж та ШІ.
Крім згаданих професій, ось ще кілька, які можуть зазнати змін або бути замінені нейромережами та штучним інтелектом у майбутньому:
- Контент-менеджери та копірайтери: ШІ вже використовується для створення деяких типів контенту, включаючи статті новин та звіти, що може скоротити потребу в людській праці в галузі написання текстів.
- Медичні лаборанти: Автоматизація лабораторних досліджень та діагностики з використанням ШІ може зменшити потребу в ручній праці лаборантів.
- Фармацевти: Автоматизовані системи можуть виконувати завдання з видачі та сортування ліків, що змінить роль фармацевтів в аптеках.
- Логісти: Штучний інтелект може оптимізувати логістичні ланцюжки та керування запасами, що змінить вимоги до професійних навичок у цій галузі.
- Архітектори та проектувальники: ШІ може автоматизувати процес створення проектних рішень, хоча творчий та індивідуальний підхід все ще буде важливим.
- Спеціалісти з якості та тестувальники програмного забезпечення: Автоматизоване тестування програмного забезпечення може скоротити потребу в ручному тестуванні.
- Бібліотекарі та архіваріуси: ШІ та цифрова індексація можуть змінити способи пошуку та зберігання інформації, що вплине на роботу бібліотекарів та архіваріусів.
- Фахівці з безпеки: Штучний інтелект може виконувати моніторинг та аналіз загроз безпеці в режимі реального часу, що змінить підходи до кібербезпеки.
- Гіди та екскурсоводи: Віртуальні тури та автоматизовані гіди можуть змінити способи надання туристичних послуг.
- Консультанти з підбору персоналу (рекрутери): Алгоритми ШІ можуть автоматизувати процес відбору кандидатів, аналізуючи резюме та проводячи первинні інтерв’ю.
Хоча багато професій зазнають змін через впровадження нейромереж та ШІ, це також призведе до появи нових спеціальностей та можливостей для професійного розвитку, акцентуючи увагу на унікально людських навичках та творчості.
Доповнимо попередні списки професій, які можуть бути замінені або трансформовані нейромережами та штучним інтелектом, а також вкажемо нові професії, які можуть з’явитися у зв’язку з розвитком цих технологій.
Професії, що зазнають змін або автоматизації:
- Технічні редактори та коректори: ШІ може автоматизувати процеси редагування та корекції текстів, особливо в галузі перевірки граматики та орфографії.
- Фахівці з оптимізації пошукових систем (SEO-фахівці): Алгоритми ШІ можуть автоматизувати аналіз та оптимізацію контенту для пошукових систем.
- Ріелтори: Віртуальні покази нерухомості та автоматизований аналіз ринку можуть змінити роль ріелторів.
- Ілюстратори та графічні дизайнери: ШІ здатний створювати базові дизайни та ілюстрації, що може змінити попит на професійні навички у цій галузі.
- Секретарі та адміністративні помічники: Автоматизація офісних та адміністративних завдань, таких як управління електронною поштою та планування зустрічей.
- Професійні оглядачі та критики (кіно, книги): Алгоритми ШІ вже починають створювати огляди та рецензії на культурні продукти.
- Кадрові фахівці: ШІ може обробляти інформацію про кандидатів, проводити попередній відбір та аналізувати відповідність вакансій.
