Искусственные нейроны, или нейросети, уже прочно вошли в нашу жизнь, несмотря на то, что мы, возможно, этого даже не видим и не придаем этому значения. И все же, если влияние такого рода технологий продолжится с нынешней интенсивностью, это повлечет за собой существенные изменения нашего привычного мира, о чем и расскажет вам сегодня редакция Стаканчика.
Итак, для начала — что же скрывается за понятием нейросетей? В первую очередь это математические модели, созданные из искусственных нейронов и выстроенные по человеческому подобию. Иногда мы видим новости о том, как искусственный интеллект (здесь и далее — ИИ) создал песню или написал рассказ. Тем не менее, он не сможет полноценно заменить человека с его способностью к эмпатии и анализу на «чисто человеческом» уровне восприятия, который, по крайней мере на данном этапе, невозможно «загрузить» в ИИ. Так что робот, способный создавать произведения искусства, в ближайшее время нам не светит. Однако в некоторых областях все же нейронные сети уже облегчают нам жизнь, и мы нашли тому ряд доказательств.
Приведем несколько примеров того, о чем можно будет забыть.
Видеодоказательства
Фотошопом или другими фоторедакторами умеют пользоваться практически все хотя бы на базовом уровне ретуширования мелких дефектов лица, не говоря уже о каких-то профессиональных манипуляциях. Что мы этим хотим сказать? Фотографии легко подделать, потому все реже они выступают в качестве доказательств чего-либо. А вот видео подредактировать в тех же масштабах обычному юзеру сложнее — конечно, если он не занимается профессиональной анимацией и не принимает участия в создании кино. Однако время подарило нам технологию Deepfake, которая позволяет теперь «ретушировать» и видео — можно в буквальном смысле заменить лица. Так несколько месяцев назад в сети гуляло набравшее популярность видео со сценой из Титаника, где вместо привычных нам лиц Лео Ди Каприо и Кейт Уинслет мы увидели… влюбленных корейцев, но с телами первоначальных актеров. Причем, надо сказать, выглядело это довольно убедительно, и если бы это был первый просмотр фильма, мы не заметили бы подвоха.
С помощью нейросетей Deepfake распознает и моделирует элементы изображений. В основе технологии генеративные состязательные сети. Суть заключается в том, что одна часть искусственных нейронов создает фейковое видео, а другая «отличает» оригинал от копии. И когда вторая нейросеть перестает видеть разницу, мы получаем готовую, крайне реалистичную картинку. Несколько лет назад эта технология стала целым открытием, когда лица известных актрис стали «вклеивать» в порно-ролики.
Чтобы сделать видео максимально правдоподобным, программе необходимо «потренироваться» на огромном количестве разных фотографий, отснятых под разными углами. Потому риск людей с горсткой фотографий в соцсетях увидеть себя в одном из Deepfake’ов в ближайшее время близок к нулю. А вот знаменитостям повезло меньше, в особенности экс-президенту Бараку Обаме и Николасу Кейджу, коих активно присовокупляют к разным фильмам — так сказать, «играют лицом».
Исходя из роста популярности такого метода можно сделать вывод, что в ближайшем будущем видеодоказательства перестанут иметь вес.
Кибербуллинг и прочие виды травли в интернете
Рано или поздно любой сайт, на котором есть доступ к комментариям или размещению собственного контента, столкнется со спамом, оскорблением пользователей и разными видами мошенничества. Модерирование — штука непростая, порой работает из крайности в крайность (вспомнить хотя бы опыт Facebook, который блокирует все подряд). Разработчики платформы Яндекс обучили нейросети отслеживать нежелательный контент и модерировать его на своих сервисах.
Конечно, учитывая многообразие русского мата и изобретательность нашего человека в запале страстей, искусственному интеллекту непросто найти «плохие слова». Для того, чтобы облегчить себе работу, нейросети для начала сами придумали вариации разнообразных ругательств, включая те, где некоторые буквы заменены «звездочками», «собачками» или сами буквы переставлены местами. На основе получившихся результатов стало проще определять нецензурную лексику, даже если автор усердно ее маскировал.
Со спамом дела обстоят немного сложнее — если раньше мошенники кидали один и тот же текст под разными постами или в разные чаты, то сейчас эти тексты подвергаются легким видоизменениям, чтобы пройти автоматическую модерацию на сайте. Борьба IT-шников продолжилась: теперь они обучили нейросеть разделять длинные комментарии на несколько частей и сравнивать с другими. Если искусственный интеллект обнаруживает несколько схожих по символам комментариев, то все автоматически удаляются.
Исключить человека полностью из этого алгоритма пока не удалось — в некоторых случаях все же требуется более предметный анализ, и все же на сервисах Яндекс.ру ИИ решает 90% вопросов, связанных с модерацией контента, самостоятельно. По словам разработчиков, технологии продолжают совершенствоваться.
Стоковые фотографии
В интернете нельзя разместить чью-то фотографию просто так из-за авторских прав — их нужно приобрести, и это в наше время одна из основных проблем использования фото в сети. Искусственный интеллект помог упростить эту задачу, позволяя использовать изображения, сгенерированные нейросетью.
Например, компания NVIDIA может создавать с помощью новых технологий выглядящие вполне реальными фотографии дикой природы, автомобилей и обстановки вокруг, которые использовать в конечном итоге гораздо проще, чем стоковые. Как минимум потому, что это дешевле.
По словам разработчиков из разных компаний, которые работают с нейросетями, лучше всего пока что искусственный интеллект справляется с воссозданием человеческой природы — портреты получаются наиболее реалистичными. На сайте <a href="http://thispersondoesnotexist.com" class="linkified" target="_blank">Thispersondoesnotexist.com</a> можно даже ознакомиться с примерами таких работ — вы удивитесь, пытаясь найти в несуществующих людях признаки этой «ненастоящести». Фотографии животных выглядят жутковато, однако прогресс в этой сфере, скорее всего, лишь вопрос времени.
ДТП и авиакатастрофы
В основе беспилотных средств передвижения тоже заложены нейросети — этот способ позволяет, например, автомобилю анализировать происходящее на дороге. На корпусе машины, как правило, установлены датчики, которые позволяют искусственному интеллекту оценивать ситуацию и принимать решение о дальнейших действиях.
Как это происходит: в режиме реального времени нейросети создают трехмерное пространство, сканируя дорожные знаки, пешеходов, других участников дорожного движения, светофоры и прочее, и моделируют возможные ситуации. На основании полученного анализа искусственный интеллект, управляющий машиной, прокладывает маршрут поездки.
Кстати, вы, да-да, именно вы! Вы тоже принимали участие в обучение искусственного интеллекта :) И не спешите протестовать — для начала вспомните, сколько раз вам приходилось для входа на сайты вводить «капчу» или отмечать машины да светофоры на разделенной картинке. Сейчас «обучением» нейросетей занимаются пользователи Яндекс.Толоки.
Полагать, что водителей такси в скором времени заменят беспилотные автомобили, еще преждевременно, однако технологии усиленно стремятся в этом направлении. Если исключить «человеческий фактор» в дорожном движении — алкоголь, наркотики, эмоции, невнимательность и др. — мы получим более тщательное соблюдение правил и уменьшим количество аварий.
— Плиз, ту тикетс ту Даблин.
— Куда блин?!
Все знакомы с периодическими погрешностями онлайн-переводчиков, однако оказавшись в другой стране с минимальным знанием языка и отсутствием дополнительных денег на переводчика, который сопровождал бы на протяжении всего путешествия, все мы возвращаемся к родному Google translator. И все же в защиту онлайн-переводчиков стоит отметить, что их работа за последние пару лет стала значительно эффективнее, причем во многом благодаря искусственному интеллекту.
Раньше программа будто разбивала текст на несколько частей и переводила их дословно, применяя статическую модель — отсюда порой и получалась какая-то несуразная белиберда, так как переводчик не учитывал слова из другой части предложения, например, в контексте первой.
Сейчас нейросети переводят предложения целиком, учитывая весь смысл, и более того, обучаются вместе с вами, запоминая предыдущие переводы, на которые опираются в дальнейшей работе. Соответственно, чем чаще вы «обращаетесь» к переводчику с каким-то конкретным языком, тем меньше ошибок будет совершать ваш электронный помощник.
Сегодня эти платформы в основном работают с текстом, в редких случаях — со звуковыми дорожками, но эта технология еще очень молодая, а потому погрешностей не избежать. Когда искусственный интеллект обучат распознавать человеческую речь и воспроизводить ее, о языковых барьерах можно будет и вовсе забыть.
В России
Активно новые технологии будут внедрять и у нас на родине — в Роспотребнадзоре заявили, что теперь школьникам будет сложнее списывать на экзаменах :) Вместо привычного нам наблюдателя, который кружит аки коршун вокруг стола в поисках любителей смухлевать, за порядком будут присматривать новые технологии. Система распознавания лиц поможет определить, действительно ли человек тот, за кого себя выдает — не прошел ли другой ученик по поддельным документам, скажем, своего брата. Так что теперь у россиян стимула учиться будет в два раза больше.