Что такое нейросеть?
5 мин.
Каждая новая технология, которая появляется в области науки и техники, тестируется бизнесом на предмет получения прибыли при использовании. Нейросети не исключение.
Разберем, что же такое нейросеть, а потом рассмотрим прикладные аспекты.
Основы
Нейросеть — это в исходной задумке математическая модель, которая имитирует деятельность, основанную на наличии нервной системы высших живых организмов. Речь идет об имитации мозговой работы человека, ее способности к обучению и накапливанию опыта.
В итоге получаем, что в наличии механизм, который принимает решения аналогично человеческим, но еще и с постепенным уменьшением времени на «раздумья» и снижением числа ошибок.
Ряд пользователей воскликнет: «Так программы, которые принимают решения на основании заданной исходной информации, появились давно, сейчас увеличились разве что скорости». На деле работа нейросети сложнее привычного, хоть и корректно прописанного алгоритма. Нейросеть обрабатывает исходную информацию и накапливает «опыт». Перерабатываются тысячи ситуаций для выполнения тех или иных процедур.
Прогресс ощутимо заметен на применении технологии генерации изображений. Первые попытки создания человек отличал сразу по наличию несуразности той или иной степени, неадекватном использовании деталей и проч. Нейросеть постоянно обучается и сейчас способна создать изображения, которые даже профессионал не отличит от созданного человеком. Отдельных художников программа уже обогнала в качестве и идейном наполнении.
Некоторые люди, которые отстаивают точность определений, выстраивают полную параллель между нейросетью и искусственным интеллектом, считая их синонимами. На деле это не так. Искусственный интеллект — это объемное понятие, набор алгоритмов для ряда ситуаций и действий, призванных «разгрузить» человека, автоматизировать и оптимизировать заданную работу. Причем искусственный интеллект регулярно работает по строго описанным вариациям, а вот нейросеть «включает машинное творчество».
Таким образом, нейросеть хоть и выполняет ограниченный набор операций, но опирается на накапливаемый опыт. Это частный случай искусственного интеллекта с широкими перспективами по улучшению конкретных человеческих задач.
Развитие
Погружаясь в прошедшее, выделить дату, которую засчитывают как точку отсчета в создании нейросетей, не удается. В наличии варианты применения искусственного интеллекта, которые определенным образом модернизировались. Например, методики распознавания текстов современного вида зародились в компании Google.
Развитие нейросетей осуществляется за счет наличия запроса. Вот Google распознавал тексты — нейросеть ощутимо продвинулась в этом направлении. Появилась мода рисовать «нейрокартинки» — так в скором времени эта область применения «обросла» опытом.
Логично предположить, что если некая компания вложится в доказательство на основе изображений, что арбуз — это колорадский жук, то нейросеть научиться доказывать и это, даже несмотря на абсурдность запроса.
Алгоритм нарабатывания нейросетевого опыта основан не на мыслительном анализе информации, а запоминании огромных массивов данных. Так, просмотрев миллион картинок с котиками, нейросеть научится находить их и на новых изображениях, а впоследствии и генерировать собственных. Период же обучения не определяется заданным числом в тысячу, миллион и проч. изображений. Количество влияет лишь на скорость получения качественного результата. Сочетание же количества и качества исходной информации сокращает процесс обучения на порядки.
Например, обучая выявлять котиков по детским рисункам, столкнетесь с проблемами при переходе на настоящие фотографии котов. В тоже время фотографий требуется на порядок меньшее число и сложности возникнут исключительно с отдельными вариантами, например, определении пород без шерсти.
При этом если в наличии учитель в лице человека, то развитие ускоряется даже не на один, а несколько порядков. Хотя сама программа тем не менее способна достичь тех же результатов, но за несоизмеримо больший промежуток времени.
Плюс также еще и в том, что, являясь технологией, нейросеть собирает некую суммарную базу. И, обучаясь в одном месте, использует эту информацию при необходимости в иных областях.
Нейросеть и бизнес
До этого рассуждали на относительно отвлеченные темы. Да, с одной стороны такая технология зарекомендована как развлечение. Может быть и научный аспект при обучении на распознавании, например, заболеваний по описаниям или характерным жалобам, а что с областью зарабатывания денег? Нейросеть также постепенно находит собственное применение.
В первую очередь поймем, что полноценное обучение и внедрение узкоспециализированных нейротехнологий доступны только крупным компаниям и холдингам. Малые организации и предприятия не обладают хотя бы подходящим массивом информации для проведения продуктивного обучения, не говоря уж о бюджете и времени. Поэтому для них доступны уже имеющиеся нейрорешения в узких рамках в конкретной адаптации.
Применить технологию нейросети удается в областях, которые нуждаются в человеческом присмотре и аналитике. Например, на заводе в наличии станок по обработке деталей конкретного вида. За выполнение программы отвечает автоматика и регулярно искусственный интеллект. Нейросеть выступает в роли внешнего наблюдателя. Она, например, анализирует в динамике исполнение программы, точность работы, корректность каждого действия. При необходимости и обнаружении повторяющихся недочетов и ошибок сообщает живому оператору о, например, выявленной неисправности.
Кроме того, бизнесу необязательно использовать нейросеть в полном объеме. Регулярно требуется некий отдельный функционал. Например, не запрашивать у нейросети уникальные картинки для размещения на интернет-ресурсе, а вот воспользоваться методиками с улучшением и оптимизацией изображений из наличия и даже текстовой информации — продуктивно.
В IT нейросеть становится не только помощником дизайнера и контент-менеджера, как генератор идей и вариаций для воплощения, но и для маркетологов. Хотя кажется, что продуктивные механизмы оценки маркетинговой деятельности в наличии в виде подключаемых плагинов и метрик, но нейросеть помогает производить оценку в режиме текущего времени на заданном временном интервале, выявлять закономерности и сигнализировать о неудачных моментах.
Алгоритм заменяет человека, вызывая того на этапе внедрения новой концепции или явном возникновении опасных или негативных ситуаций, с которыми еще не обучена справляться.
Аналогичный подход наблюдается в каждой отрасли бизнеса, которая оперирует с массивами информации. Сохраняя и обрабатывая все больше данных, нейросеть решает каждую из конкретных поставленных задач при условии корректного внедрения и обработки исходной информации.
Тот же маркетолог работает не только с метриками. Нейросеть также обработает при задании алгоритма, например, массу отзывов и выявит закономерности, «подсветит» проблемы и даже выявит моменты начала негативного для бренда роста недовольства товарами или услугами организации.
Резюме
Применение нейросетевых технологий в бизнесе пока на начальной стадии. Хотя уже в наличии варианты внедрения отдельных механизмов, масса компаний не характеризуется достаточными информационными ресурсами для генерации решений на основании опыта.
Тем не менее запросы на отдельные отрасли, в т. ч. маркетинговую, уже в наличии. Это значит, что нейросеть начинает собственный путь по наращиванию опыта. Поэтому не исключено, что через непродолжительное время поймем, что дизайнеру или маркетологу требуются нейросетевые утилиты для продуктивной работы.
Интернет-агентство U-sl+Мирмекс неоднократно заявляло, что изучает рынок современных тенденций и хотя бы в тестовом режиме внедряет отдельные алгоритмы в работу, отслеживая конкретные результаты. Нейросеть выглядит продуктивно и расширяет собственное влияние, усваивая массу информации. Использование ее для генерации идей доступно уже сейчас, а вот что будет дальше — покажет будущее.
