На что способна нейросеть: отечественные разработки

Нейросети и искусственный интеллект сегодня могут многое. Говорят, что за ними будущее. Как отечественные разработки в этой сфере помогают гражданам и бизнесу – в материале «Московской газеты»

Разработчики блистают искусственным интеллектом

Искусственный интеллект находит всё более широкое применение в различных областях жизни, и сегодня он часто упоминается в связи с передовыми технологическими разработками. Большинство современных эффективных систем ИИ основаны на использовании нейросетей — это еще один термин, который часто встречается в статьях о разработке информационных технологий.

Одно из недавних громких событий отрасли: нейросеть создала картину, победившую на конкурсе искусств. Художник воспользовался нейросетью Midjourney, которая позволяет генерировать изображения с помощью текстовых описаний. Крупные технологические компании пошли дальше и конкурируют друг с другом за разработку нейросети, способную создавать не просто изображение из текстовых подсказок, а целый видеоролик.

Именно нейросети в современном мире отвечают за распознавание речи и обработку изображений, безопасность в сети и навигацию, решение задач во многих отраслевых областях.

«Нейросеть – это некий мозг, обученный алгоритм, которому сначала «скормили» определенную порцию информации, а дальше он на ее основании начал создавать что-то новое и необычное. Соответственно, сфера использования нейросети бесконечна – на ней можно экспериментировать всё что угодно и выдавать за инновацию», — объясняет Роман Блонов, директор по развитию PropTech «Миран».

Один из навыков искусственного интеллекта, с которым часто взаимодействуют обыватели, голосовые помощники. С помощью этой технологии происходит диалог машины с человеком. Такие голосовые ассистенты – это результат развития одновременно нескольких направлений цифровой лингвистики: распознавания и синтеза речи, а также обработки письменной (тексты, сообщения) и устной (диалоги) речи.

Отечественным разработчикам удалось создать такого голосового помощника, который умеет не просто воспроизводить речь, но и строить диалог.

В России развитием платформ потокового распознавания голоса занимаются «Яндекс» и «Тинькофф».

Благодаря нейросетевым технологиям «Яндекса», пользователи могут смотреть видео уже с закадровым переводом. Согласно объяснениям разработчиков, процесс работы этой системы начинается с того, что одна нейронная сеть конвертирует речь в текст, исправляет пунктуацию и определяет границы предложений, а затем другая нейронная сеть анализирует спектрограмму голоса и выделяет сегменты, произнесенные различными людьми.

YaLM от «Яндекса» создает свой собственный текст с учетом правил лингвистики и «знания» окружающего мира, которое нейросеть постоянно пополняет. При этом ИИ в состоянии выбрать соответствующий задаче стиль речи, лексикон и так далее.

Кроме того, нейросеть умеет формировать рекомендации на основе предпочтений пользователя. Это перспективное направление не только для маркетологов, но и рестораторов.

«К примеру, можно поделиться с нейросетью перечнем велодорожек в парке и данными о передвижении людей в этом месте и получить готовый маршрут на день. Или, допустим, собрать список ресторанов и кафе с меню и данные о посещении различных заведений в течение года и с помощью ИИ выбрать новое заведение, которое будет соответствовать конкретным предпочтениям», — говорит Роман Блонов.

Сейчас набирают популярность digital-отели, в которых гость может управлять номером с планшета. Одним нажатием кнопки можно контролировать температуру, освещение и работу техники в номере, в том числе музыкальных устройств. В столице первый цифровой отель начал работать в конце сентября.

В искусстве отечественные разработчики тоже применяют нейросети. RuDALL-E от Сбера способна генерировать изображения по текстовому запросу. По словам авторов проекта, она помогает в создания вариантов дизайна интерьера, материалов для рекламы, архитектурного и промышленного дизайна и прочего. Самое важное, что опробовать её в действии может каждый желающий.

«RuDALL-E показала относительно невысокое качество генерации контента с кучей артефактов, но ассоциативные элементы на них присутствуют. Например, на запрос нарисовать Москву нейросеть рисует очень странного вида, но вполне узнаваемый собор Василия Блаженного», — рассказывает Владимир Семеновых, ведущий разработчик группы компьютерного зрения IT-компании КСОР.

Именно в генерации контента, по его мнению, продолжится развитие нейросетей, поскольку уже сейчас разработчики активно исследуют возможность генерации фото- и видеоконтента по описанию, что должно привести к упрощению, а самое главное к удешевлению процесса производства рекламных роликов, видеоклипов, возможно фильмов и мультфильмов.