Как использовать искусственный интеллект в 2024 году. Обзор нейросетей

Как нейросети захватили цифровой мир 

Внимание к искусственному интеллекту (ИИ) регулярно повышалось после выхода очередного фантастического технотриллера. «Терминатор», «Матрица», «Я, робот», «Космическая одиссея» — в прошлом эти фильмы вызвали настоящий ажиотаж к «машинам» и породили многочисленные теории заговора. Но в 2023-м году причиной разговоров стали не кино и не новая книга, а одновременное появление сразу нескольких нейросетей с творческими способностями — Chat GPT, Mid Journey, DALL-E.

Как явление искусственный интеллект (Artificial Intelligence или AI) существует уже с 60-х годов. Это математические системы и алгоритмы, которые имитируют когнитивные способности человека. Изначально такие компьютерные модели использовались для исследования человеческого мозга и разума в целом. Но сфера у них намного шире. Например, к ИИ относятся алгоритмы, которые управляют неигровыми персонажами в компьютерных играх, собирают данные из сети по заданному шаблону, управляют производственными роботами и анализируют большие массивы данных.

По уровню развития AI делится на три типа:

• Artificial Narrow Intelligence, ANI — специализированный AI. Он предназначен для выполнения одной задачи. Сюда относится и Deep Blue, и системы распознавания голоса и лиц, и чат-боты (текстовые модели), которые могут писать стихи, автопилоты, переводчики текста.
• Artificial General Intelligence, AGI — общий AI. Многозадачный искусственный интеллект, по способностям сравнимый с человеческим. Такой ИИ может написать стих, положить слова на музыку, создать картинку или видео, а в свободное время торговать акциями и водить автомобиль. Он может обладать сознанием, как в фильме «Робот по имени Чаппи» или «Она». Конечно, подобный уровень развития пока недоступен и находится на этапе исследований.
• Artificial Super Intelligence, ASI. Суперинтеллект, когнитивные способности которого намного выше, чем у человека. Пример такого ИИ хорошо отражен в фильме «Превосходство». 

Одно из направлений искусственного интеллекта — технологии машинного обучения. Если в обычных приложениях заранее подключается база данных, которая используется при выполнении заложенного алгоритма, то такие системы обучаются самостоятельно. Например, пишется алгоритм, в него загружают сотни, тысячи изображений с автомобильными номерами и отдельно указывают эквивалент (ред.: букву, цифру). Процесс похож на то, как учатся читать маленькие дети. После обучения система сможет распознавать на картинке автомобильные номера. По такому методу можно научить ИИ распознавать любые образы — цифры, тексты, животных, лица людей и речь.

На базе технологий машинного обучения работают приложения для распознавания текста (Abbyy Scan, Abbyy FineReader), камеры видеонаблюдения с функцией распознавания лиц или автомобильных номеров (компьютерное зрение), автофокус и система улучшения изображения в фотоаппаратах и камерах смартфонов, распознавание речи и преобразование ее в текст — все это примеры AI.  Подобные технологии стали использовать еще в конце 90-х. 

Нейросети — развитие технологии машинного обучения. Это системы, которые могут не только распознавать образы и обучаться на них, но и применять полученные знания, приспосабливаться к новым условиям. Фактически это комплекс программ, которые обладают когнитивными признаками и возможностями, недоступными для обычных компьютеров. Прежде всего, это умение учиться на своих ошибках, выявлять скрытые закономерности и проявлять творческие способности. Например, ответить на нестандартный вопрос, написать стих или сгенерировать картинку, ориентироваться на незнакомой местности. Именно нейронные сети проявляют способности, которые обычно приписывают в целом AI.

Если описать все кратко, то:

• ИИ. Направление компьютерных технологий, которые имитируют деятельность человека. Такие системы не всегда умеют мыслить и могут работать по алгоритму, как обычная компьютерная программа.
• Машинное обучение. Одно из направлений технологий ИИ. Это системы, которые самостоятельно обучаются на массиве данных.
• Нейросети. Компьютерные системы, в основе которых лежит машинное обучение.  Они могут применять полученные знания, чтобы на ходу приспосабливаться к меняющимся условиям и проявлять творческие способности.
• DNN — Deep neural network. Нейросети могут быть полезными более чем в одном направлении и анализировать информацию по нескольким признакам. Например, GPT может писать обычный текст и программный код, выполнять вычисления.

Обзор популярных нейросетей. Где их можно использовать

Нейросети сейчас везде. Они управляют беспилотными автомобилями Tesla и Google, улучшают картинку в телевизоре, оптимизируют фотографии, сделанные камерой смартфона, отслеживают письма со спамом в ящиках электронной почты. Редакция Skillbox.by подготовила обзор инструментов, которые доступны обычному человеку и которые можно использовать в работе и креативной сфере без крупных капиталовложений.

Chat GPT

Самая нашумевшая нейросеть. Это предварительно обученная текстовая модель, которая может отвечать на вопросы и создавать контент. На этом ее возможности не ограничиваются. Chat GPT способен рерайтить тексты, переводить статьи на сотни языков, составлять бизнес-планы и рецепты на основании списка продуктов, писать программный код. Вопрос стоит лишь в качестве. Например, нейросеть пока не способна создавать качественные тексты — Chat GPT создает стилистически сложные тексты, в которых много «воды», информацию необходимо обязательно перепроверять, а уникальность текстов повышать вручную.
Базовая версия GPT-3.5 доступна бесплатно, но есть и премиум подписка с продвинутыми возможностями. Достаточно пройти регистрацию на сайте. Также на основе GPT работают десятки сервисов вроде Jasper.AI или hypotenuse.ai. 

Bing AI

Он же Microsoft Copilot. Поисковый чат-бот на базе Chat GPT 4.0. Помимо функций Chat GPT, он может находить данные в интернете, делать короткую выжимку из информации, опубликованной на странице. Сервис бесплатный, доступен в поисковой системе Bing (в браузере Edge), мобильном приложении Bing и строке поиска Windows. Также он используется в Skype и других приложениях Microsoft. 

Mid Journey

Генеративная нейросеть, обученная на миллионах изображений. Может генерировать изображения на основании текстового описания на английском. Поддерживает разные направления изобразительного искусства. Может создать картинку в стиле аниме, фотореализма, футуризма, киберпанк и даже написать картину, имитируя работу конкретного художника. Сервис доступен через Discord по платной подписке.

Stable Diffusion

Хотя нейросеть и уступает по популярности Mid Journey, именно ее активно используют маркетинговые компании, продакшены и даже киностудии. В отличие от предыдущих нейронных сетей, Stable Diffusion доступна в виде открытого исходного кода. Она умеет создавать не только картинки, но и видео, музыку, звуки, звуковые эффекты. Ее можно скачать самостоятельно, собрать и обучить на своем ПК. 

Также есть онлайн-сервисы, которые работают на основе нейросети: clipdrop.co, официальная студия от разработчика dreamstudio.ai, stablediffusionweb.com. Также существуют и независимые проекты, которые были разработаны на основе исходного кода. Например, unstability.ai. 

DALL-E

Как и GPT, разработка Openai. Нейросеть по текстовому описанию генерирует изображения. Доступна бесплатно практически без ограничений в поисковике Bing в разделе «Изображения». 

This X Does Not Exist

Бесплатный генератор изображений. Генерирует портреты людей на аватарки, изображения животных, транспорта и пейзажи. Многие маркетологи используют сервис как бесплатный фотосток для заполнения рекламных профилей или создания баннеров.

Будущее нейросетей. Полезные ресурсы от редакции Skillbox.by

Нейросети стремительно развиваются. Существующие генеративные модели становятся лучше, появляются новые возможности. Появляются и сотни новых AI-сервисов. Например, ИИ-редактор, который может вырезать и заменить фон, повысить разрешение картинки, дорисовать дополнительные объекты на фотографии уже встроен в Photoshop, Pixlr, Canva.

Нейросети пока несовершенны и не способны полностью заменить человека. С простым баннером, картинкой, развлекательным постом для соцсетей, описанием товара для маркетплейса ИИ справится. Не без корректуры, конечно. Невозможно полагаться на AI при написании статей и лонгридов, биографий и публикаций об истории. Искусственный интеллект часто путает даты или просто придумывает информацию даже об известных личностях и событиях. При решении более сложных задач вроде генерации видеороликов придется задействовать несколько сервисов — для создания сценария, инфографики, озвучивания. Несовершенны и генераторы изображений. Они все еще не могут обрабатывать текст, часто не справляются с правильной отрисовкой кистей рук. 

Литература:

• Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль «Глубокое обучение»;
• Д. Рутковская «Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы»;
• Рашид Тарик «Создаем нейронную сеть»;
• Ян Лекун «Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения».

Интернет-ресурсы:

• Нейросети — блог посвящен генеративным нейросетям для создания изображений.
• OpenAI — портал компании, которая создала DALL-E и GPT. Здесь много информации и документов по нейросетям.
• Нейросеть.Info — русскоязычный форум о нейросетях.
• Machine Learning Mastery — блог, посвященный нейросетям и машинному обучению.

Редакция Skillbox.by также рекомендует к прочтению:

Не приравнивайте поступление к концу света. Экспертные советы для подростков и родителей

Как прокачать навыки в востребованных направлениях на рынке. Собрали 50+ курсов на одной платформе за 64,90 BYN