Нейросеть — это не просто сгенерированный текст или картинка. Искусственный интеллект имеет гораздо больше возможностей. Уже сейчас он может писать музыку, распознавать обман и водить автомобили. И это не предел возможностей — с каждым днем нейросеть учится новому. Посмотрим, что сейчас могут программы, работающие по принципу человеческого мозга с использованием нейронных связей.
#1 Генерировать тексты
Нейросети могут писать любые тексты, создавать сценарии, сочинять стихи на заданную тему. Для создания контента нейросеть обучают с помощью большого объема информации. В процессе ее изучения и анализа, искусственный интеллект формирует текст. Постепенно нейросеть учиться дополнять свои знания, запоминает все больше новых фрагментов, которые и использует для составления следующих текстов.
Самая популярная платформа для генерации текстов — ChatGPT, но есть множество аналогов. Пользователь может задать тематику и получить готовый материал. При этом, многие сервисы не ограничиваются только созданием текстового контента, можно проанализировать информацию и попросить ее составить краткие тезисы по материалу или создать картинку к статье.
Несколько примеров того, что могут нейросети, работающие с текстами:
- Писать объемные статьи и короткие тексты по заданным темам и в соответствии с TOV.
- Составлять описание товара.
- Придумывать кликбейтные заголовки.
- Делать рерайт, то есть переписывать текст другими словами.
- Писать продающие и рекламные тексты и много другое.
#2 Вести осмысленную беседу
Нейросети сейчас используют большинство компаний, внедряя чат-ботов для коммуникации с пользователями. Практически каждый входящий запрос в крупной компании сначала обрабатывает робот. Он дает ответы на наиболее популярные вопросы пользователей, не переключая их на диалог с оператором.
Чат-боты не перестают обучаться и с каждым днем все больше помогают разобраться в том или ином вопросе без помощи человека. Это колоссальная экономия ресурсов для бизнеса.
Некоторые «собеседники» могут поддерживать беседу на протяжении долгого времени, играть в интеллектуальные игры, петь песни и многое другое.
#3 Рисовать лица несуществующих людей
Самое простое, что может нейросеть — рисовать. Пользователь задает условия для изображений и получает результат. Более сложный алгоритм ― не просто создать картинку с помощью нейросети, а получить изображение лица человека, близкое к реальному. Для этого ИИ изучает пропорции лица, структуру кожи, подбирает сочетающиеся между собой элементы.
Нейросеть, разработанную компанией NVIDIA, тренировали на фотографиях знаменитостей. Итог на изображении:
#4 Писать музыку
Нейросети научились копировать стиль известных музыкантов, но делать свои осознанные произведения пока не в состоянии.
Музыкальные композиции загружают в нейросеть в цифровом виде, «показывая» их искусственному интеллекту. Многие сервисы могут сгенерировать мелодию на основе музыкальных предпочтений пользователя. В итоге нейросеть пишет уникальную музыку, которая с высокой долей вероятности понравится слушателю.
#5 Переводить текст в режиме реального времени
Возможность автоперевода текста с изображения появилась в известных переводчиках довольно давно, однако мало кто подозревал, что для функционирования здесь используются нейронные сети.
Программа перевода считывает все символы через камеру телефона (или с изображения, загруженного в веб-версию), складывает их в слова и предложения, переводит и накладывает поверх исходного текста. Так пользователь может отследить значения отдельных слов и получить готовый перевод.
#6 Анализировать и готовить презентации
Анализ данных уже давно пора было доверить «машинам». Четкие алгоритмы, построение графиков, программирование, выделение акцентов — все это в возможностях нейросетей. Например, ИИ GPT-4 интегрировали в приложения Microsoft 365. Нейросетевой помощник Copilot способен избавить офисных работников от рутинных задач. Сервис умеет:
- подводить итоги встреч;
- писать эссе;
- дописывать и создавать функции при написании кода;
- анализировать данные разных документов;
- подготавливать презентации для встреч;
- отправлять приглашения на совещания.
Copilot способен запоминать алгоритм действий сотрудника в разных задачах и предлагать свою помощь в их выполнении.
#7 Восстанавливать цвет фотографий и видео
Нейросети могут раскрашивать черно-белые снимки и видео. Для получения цвета искусственный интеллект анализирует облик предметов и их глубину. Так, деревья будут закрашены в зеленый, морковь — в оранжевый, а волк — в серый.
Технология позволит получить обновленные исторические фото и черно-белые кинокартины.
#8 Синтезировать видео
Нейросети научились брать облик известного человека и «заставлять» его выполнять команды по заданному алгоритму. Так, в сети уже появились видео, где известные политики и актеры «произносят» текст посредством генерации движения губ. Аудиозапись, полученная также вследствие работы нейросети, подставляется к видео.
Аналогичная методика применяется и к динамичным видео. Известные бренды уже выпустили рекламные ролики, созданные без участия людей и камер.
https://rutube.ru/video/dd1096133e913e840948e58f14cd4e0c/
#9 Преобразовывать наброски в реалистичные картины
С возможностями нейросетей каждый может почувствовать себя творцом. Всего несколько мазков ― и GauGAN (в честь Поля Гогена, разработана NVIDIA Research) превратит любой грубый рисунок в произведение искусства. В основе приложения лежат генерирующие состязательные сети, которые преобразуют карты сегментации в реалистичные изображения.
Пользователю достаточно выбрать элементы рисунка и разместить их на «полотне».
#10 Переносить стиль с одного изображения на другое
Стартом для применения технологии стало использование масок и художественных стилей при обработке фотоснимков. Среди приложений, которые стали использовать нейросети для работы с фото Prisma, DeepArt, Ostagram и другие.
При этом в последних задать стиль для обработки фотографий можно посредством распознания других снимков. Например, кто-то обработал портрет, а вам тоже понадобился кадр в этом стиле, но нужная стилизация отсутствует. Достаточно загрузить исходное фото в качестве примера, и на итоговом будут отображены аналогичные эффекты.
#11 Читать вслух
Синтез речи был одной из первых задач современных нейросетей. Алгоритм успешно внедрен в поисковые системы, а также в сервисы с книжными библиотеками. Первая «озвучка» была далека от идеальной — машинный голос произносил слова с неверным ударением и без интонаций. Современные алгоритмы позволяют получить плавный и реалистичный звук.
Направление искусственного интеллекта используется в приложениях для слабовидящих, а также в создании аудиокниг.
#12 Управлять автомобилями
Методика, используемая нейросетями для управления автомобилями, необходима для развития беспилотного транспорта. Некоторые наработки уже используются ведущими производителями авто, такими как Audi и Tesla.
Первые беспилотники, управляемые ИИ, были выпущены еще в 2011 году. Реализация стала возможной благодаря отдельной закрытой сети дорог Heathrow Pods. Современные автономные машины должны учитывать при передвижении других водителей, пешеходов, светофоры, дорожные указатели и многое другое.
Для обучения нейросети были использованы реальные снимки разных участков дороги со взгляда водителя. ИИ определяет, какое из действий ему следует предпринять в разных ситуациях.
#13 Распознавать нарушителей закона
Нейросеть обучили распознавать нарушения прав человека на фотографиях, а также выявлять нарушителей ПДД по записям с камер. Что касается дорожного движения, внедрение новых технологий позволило снизить число ошибочных штрафов — нейросеть сверяет данные с камер с базой ГИБДД, в случае выявления нарушений сведения передаются для дальнейшей проверки в ЦОДД.
В кредитных организациях применение искусственного интеллекта позволяет выявить факты мошенничества и предотвратить большинство из них.
В Европе использование нейросетей в выявлении преступлений продвинулось дальше. Так, в Испании внедрена программа, позволяющая обнаружить коррупцию в провинциях.
#14 Управлять роботами
Робототехника — одна из тех отраслей, где широко используются нейронные сети. С помощью искусственного интеллекта роботы могут свободно перемещаться в пространстве, решать задачи и издавать звуки.
Один из самых наглядных примеров — роботы-доставщики. В крупных городах уже можно заметить их присутствие, однако часто им требуется помощь человека в преодолении препятствий.
#15 Взаимодействовать с другими нейросетями
Нейросети научились взаимодействовать друг с другом, ставить задачи и контролировать их исполнение. Один из ярких примеров — телеканал «Свое ТВ. Ставропольский край» ― передает прогноз погоды, полученный в результате работы сразу трех нейросетей.
Первая из них отвечает за телеведущую — генерирует облик, голос и его интонацию. Вторая пишет текст прогноза, опираясь на данные метеорологов. Третьей доверена графика передачи.
При этом нейросеть, которая пишет текст, пытается даже шутить. Например, про Ессентуки нейро-ведущая сообщила, что город называется как минералка, а про дождь посоветовала взять с собой зонт — «человеки если промокают, то могут простудиться».
Будущее нейросетей
Еще в 2013 году исследователи центра Oxford Martin School спрогнозировали замену человеческого труда и переход к автоматизации около 47% всех рабочих мест к 2035 году. Данный прогноз постепенно сбывается. В ближайшее время нейросети будут способны взять на себя большую часть рутинной работы. Незаменимым останется контроль этого труда человеком и генерация новых идей. Будущее нейросетей более подробно мы рассмотрим в другой статье.