Русский
Все, как известно, давно придумано за нас. Именно поэтому ученые нередко черпают вдохновение из природы.
Так появилась технология нейронных сетей, имитирующих структуру и принципы работы человеческого мозга. Несмотря на то, что их разработки берут свое начало еще в середине XX века, настоящий бум нейросети пережили именно за последние несколько лет, когда сфера их применения резко увеличилась на 270%. Сегодня ими может воспользоваться каждый — и бизнес тоже! Причем абсолютно бесплатно.
Как это работает: о структуре, процессах и человеческом мозге
Как и наш мозг, все нейронные сети состоят из набора слоев, на каждом из которых параллельно друг другу функционируют взаимосвязанные процессы:
-
Входной слой. Этот слой представляет собой аналог дендритов в человеческом мозге, где зарождаются нейронные импульсы.
-
Скрытый слой. Этот слой расположен между входным и выходным, поэтому именно он считается основным. Здесь формируются синаптические связи и обрабатываются поступающие данные, которые впоследствии передаются на выходной уровень.
-
Выходной слой. Сюда выводится то, что видит пользователь нейросети, то есть конечный набор данных, уже сформированных и обработанных.
Если же разбивать работу нейросети на последовательность этапов, то выглядеть это будет так:
Этап 1. Предположим, речь идет о творческой нейросети для создания контента типа MidJourney (о ней мы подробно поговорим ниже). В таком случае нейросеть получает запрос, состоящий из ключевых слов, которые затем она должна обработать. Например, «дерево», «дом», «сад».
Этап 2. Нейросеть переводит слова в цифровой код, которые называются векторами — именно на языке векторов нейросеть разговаривает. Без этого этапа она бы попросту не смогла понять, что пользователь имеет в виду и о чем просит.
Этап 3. Слова в виде векторов передаются дальше, на тот самый скрытый слой, где нейросеть формирует на их основе черновик текста или изображения, состоящий из нечетких полос и пикселей.
Этап 4. Далее происходит детализация «черновика», то есть накладывается цвет, текстура, дополнительные штрихи и освещение. Эти детали изымаются из других векторов (ключевых слов), которые пользователь указал в дополнение. Так, если одним из векторов было «киберпанк», то нейросеть может добавить неон, характерные вывески и т.д.
Кстати! Во время выполнения каждого такого цикла этапов нейросеть непрерывно обучается, фактически пополняя свою «библиотеку» новыми данными и способами их реализации. Это называется машинным обучением, и, если сравнивать с тем же обучением иностранному языку, это похоже на языковую практику: чем больше вы говорите с носителем языка, тем лучше его понимаете и больше слов начинаете использовать в своем лексиконе. Так и нейросеть учится лучше понимать пользователей и постепенно расширяет свой инструментарий на основе прошлого опыта.
Как бизнес использует нейросети сегодня: кейсы и возможности
Теоретически нейронные сети способны на все — и картину нарисовать, и человека по описанию найти, и генерировать бизнес-идеи, и многое другое. Но если мы говорим о функциях наиболее практичных и отточенных IT-компаниями, которыми вы можете воспользоваться уже сейчас, то в первую очередь нейросети умеют:
-
Обрабатывать информацию в любых (даже самых колоссальных) объемах. Например, если вам нужно сгруппировать базу контактов или проверить документы. Нейросети — идеальный инструмент для решения сложных и монотонных задач, на которые бизнесу не хочется тратить человеческие и временные ресурсы.
-
Прогнозировать. Курсы валют, погода, продажи, возврат инвестиций, маркетинговая эффективность — все это и не только нейронные сети могут оценить и спрогнозировать на основе прошлого опыта и текущих показателей, что может помочь бизнесу принимать более рациональные и быстрые решения.
-
Извлекать, находить и распознавать данные. Точно так же, как нейросети могут обрабатывать данные уже полученные и любезно в них загруженные, они могут сами находить нужную информацию и извлекать ее даже из набора переменных или изображений, например, преобразовать статистику в доклад, а цифры — в музыку.
При этом главное преимущество нейросетей — это отказоустойчивость, которой не могут похвастаться любые другие программы и сервисы. За счет развитой структуры на основе структуры человеческого мозга нейросети продолжают функционировать даже в случае одного или нескольких сбоев. Это делает нейросети применимыми в абсолютно любой сфере бизнеса и промышленности, где требуется высокая стабильность, например в космической отрасли и инженерии.
Однако наиболее перспективным направлением внедрения нейросетей сегодня является сфера e-commerce. Так, с помощью нейросетей можно создать высокоинтеллектуальных и адаптивных чат-ботов, которые будут самостоятельно обслуживать клиентов вместо менеджеров, или же персонализировать систему рекомендаций, оптимизировать рассылки, контент в социальных сетях и многое другое. Прямо сейчас нейросетями в e-commerce уже пользуются Amazon, Google Play и Walmart для анализа потребительского поведения, прошлых покупок и предпочтений, на основе чего впоследствии пользователям предлагаются персонализированные купоны и скидки.
Еще один яркий пример того, как нейросети делают жизнь бизнеса легче, — это приложение PixelDTGAN на их основе. С его помощью любой интернет-магазин может существенно сэкономить на услугах фотографов: нейросеть PixelDTGAN автоматически выделяет одежду на моделях, будь то человек, манекен или просто лежащая на столе вещь, и собирает из них необходимый коллаж или витрину.
Несмотря на то, что многим профессиям пророчат скорое вымирание из-за искусственного интеллекта, в полной мере заменить человеческий труд он все-таки не сможет (по крайней мере в ближайшее десятилетие). Тем не менее нейросети позволяют оптимизировать работу живого персонала в розничной торговле. Так, офлайн-магазин Walmart в Левиттауне (сельском городке США в штате Нью-Йорк) использует нейросеть для видеонаблюдения за товарными полками. В режиме реального времени камера определяет, когда у того или иного продукта истекает срок годности или когда он заканчивается на полках, и нужно пополнить складские запасы, после чего продавцы получают уведомление на телефон о необходимости принятия мер.
Финансовый сектор и банковское дело — еще одна привлекательная для развития нейросетей сфера, поскольку, как уже было сказано выше, нейросети хорошо отработали функцию прогнозирования и обработки данных. Так, программное обеспечение для банков SAS, разработанное на их основе, самостоятельно принимает решение о выдаче кредитов клиентам на основе анализа их платежеспособности, а также формирует для них список оптимальных банковских услуг. А нейросеть Finprophet прогнозирует скачки криптовалюты, акций и фиата, тем самым существенно облегчая жизнь инвесторам.
Отдельная сфера применения нейросетей и их подвид — это нейросети для генерирования контента, которые открывают для бизнеса огромный кладезь перспектив и потому заслуживают отдельного внимания.
Нейросети как инструмент для создания брендированного контента
Контент, сгенерированный искусственным интеллектом, может использоваться как в маркетинге, так и в сфере образования, журналистики, блогинга и т.д. Под этим контентом понимают все, что было создано не человеком, а компьютерными алгоритмами на основе введенных запросов и данных. Так, нейросети позволяют создавать высококачественный и масштабный контент в сжатые сроки и с минимальными затратами ресурсов.
На сегодняшний день вы можете сгенерировать с помощью нейросети контент трех видов:
-
Текстовый контент. Благодаря языковым модулям и методам обработки естественного языка (NLP) современные нейросети могут написать даже художественный рассказ, соответствующий заданным критериям и сюжету. Чаще всего, однако, нейросети генерируют простые и короткие рекламные тексты или повествование (фразы, вопросы) в рамках чат-бота. Делают они это на основе шаблонов и других текстов, существующих в интернете, поэтому сгенерированное все равно нуждается в дополнительной проверке человеком (грамотность нейросеть-то гарантирует, но вот логику — нет).
-
Изображения. Это любые картинки, арты и иллюстрации, которые генерируют компьютерные алгоритмы с применением визуальных эффектов и заданных параметров. Компании Adobe и NVIDIA, кстати, уже представили рынку профессиональные платные программы на их основе для создания изображений в корпоративных масштабах.
-
Аудиоконтент. Теперь нейросети могут генерировать даже звук, музыку и человеческие голоса, что открывает новое направление в кодировании и звукозаписи. Аудиодорожки нейросетей впоследствии могут использоваться при дубляже фильмов, создании рекламы, монтаже видеороликов на YouTube, оформлении видеоигр и т.д.
Благодаря нейросетям вы можете создавать контент для каждого сегмента аудитории в отдельности, учитывая его потребности, вкусы и предпочтения. Таким образом вы повысите и привлекательность бренда, и вовлечение аудитории.
Однако учтите, что любой контент создается нейросетями на основе данных, которые она находит в открытом доступе в интернете, поскольку именно на обработке прошлых и чужих данных основано машинное обучение. В связи с этим возникает вопрос об авторском праве, который остается нерешенным по сей день. Именно поэтому мы не рекомендуем вам монетизировать и использовать в коммерции контент, созданный нейросетями! Пускай законодательно контент нейросетей никак не закреплен, история знает уже несколько общественных скандалов и даже судебных исков, поданных художниками на нейросети.
Лучшие нейросети-художники для создания визуального контента
Любому бизнесу нужен качественный визуал. Самой известной на данный момент нейросетью для генерирования изображений считается MidJourney, созданная молодым ученым и предпринимателем Дэвидом Хольцем, окончившим факультет прикладной математики в Университете Северной Каролины. MidJourney работает через мессенджер Discord, где от пользователя в специальном чате требуется ввести набор критериев и подсказок для нейросети исходя из того, какое именно изображение он хочет создать. Отметим, что для этого нужна платная подписка — количество бесплатных попыток ограниченное! Особо хорошо MidJourney зарекомендовала себя в создании фэнтези-сцен и фантастики, а также моделировании концептов к видеоиграм и в пейзажах.
DALL·E 2 — еще одна программа искусственного интеллекта, созданная американской IT-компанией OpenAI, которая генерирует изображения разных стилей и форматов на основе текстовых описаний. Для этого она задействует свыше 10 млрд обучающих моделей и умеет интерпретировать данные абсолютно на любом естественном языке (но лучше всего понимает английский). DALL·E 2 также обучается на стоковых фотографиях и, по оценкам пользователей, справляется гораздо лучше MidJourney с теми картинками, где требуется изобразить больше двух персонажей. Однако MidJourney по-прежнему выигрывает в большинстве опросов за счет своей художественной стилизации.
Также за визуальным контентом нередко обращаются к Stable Diffusion — модели, использующей текстовый кодировщик для настройки изображения под заданные подсказки.
Все нейросети данного типа, используемые для создания визуального контента, работают на основе методики, известной как «распространение». В рамках создания новой картинки выглядит это так:
-
Нейросеть запускает процесс обучения, то есть обращается к стоковым фотографиям (которых насчитывается порядка десяти миллионов), и берет те изображения, коды которых отвечают заданным ключевым словам.
-
Затем нейросеть добавляет к изображению шумы, таким образом смешивая изображения и превращая их в хаотичный набор пикселей.
-
После этого нейросеть удаляет шум обратно, восстанавливая смешанные данные. Этот процесс повторяется несколько раз, в результате чего, после бесчисленных наложений и разъединений, появляется оригинальное изображение.
-
В конце нейросеть может задействовать дополнительное шумоподавление, чтобы придать изображению реалистичность, и добавить собственные изменения, «выученные» во время обработки прошлых запросов.
Обучение по теме
Где и как можно использовать визуальный контент, созданный нейросетями
Поскольку монетизировать контент, созданный нейросетями, все-таки нельзя, область их применения несколько сужается, но все еще остается достаточно широкой — особенно для бизнеса. Вот несколько вариантов, где и для чего вы можете задействовать нейросети:
Создание рекламных баннеров
MidJourney нередко создает рекламные баннеры для компаний по всему миру. Благодаря ей не нужно нанимать специальную арт-команду или дизайнера и ждать неделю, когда вам представят готовый визуальный продукт. Создание баннера с MidJourney займет у вас не более пяти минут, после чего сгенерированное изображение можно будет разместить, например, на афишах к мероприятиям или в рекламных постах Instagram, как то сделала балетная студия Сан-Франциско для продвижения своей постановки балета «Щелкунчик»:
Планирование и презентация маркетинговых кампаний
Допустим, вам нужно представить новый проект руководству или инвестору, убедить его в прибыльности вашей идеи и получить согласие на запуск. Цифры, которые докажут вашу эффективность, это прекрасно, но что, если бы вы могли визуализировать их или конечный продукт? Например, продемонстрировать наглядно, как будет выглядеть новая модель телефона или композиция в рекламном видеоролике. Таким образом, с помощью нейросети можно ускорить исследование и детализировать процесс планирования.
Также необязательно использовать контент, созданный нейросетью, — можно позаимствовать лишь предложенные им идеи. MidJourney пригодится вам во время мозгового штурма с командой художников, когда, например, нужен ребрендинг или свежий концепт для позиционирования продукта.
Создание элементов дизайна
Нейросеть, конечно, не сделает дизайн веб-сайта полностью за вас, но может предложить некоторые элементы, которые можно будет использовать и адаптировать под свои нужды, например:
-
логотипы,
-
значки для мобильных приложений или разделов,
-
эскизы и шаблоны,
-
кнопки с CTA.
Вот, например, значки от MidJourney, которые подошли бы для приложения по доставке азиатской еды или игры, связанной с приготовлением рамена:
Создание изображений для блога
Главный ключ к тому, чтобы сделать свой блог популярным, — это постить контент регулярно. Однако согласитесь, что мало кто может позволить себе делать качественные фотографии каждый день или на неделю вперед. Именно здесь на помощь приходят нейросети! Они не только помогут вам выделиться на рынке, но и проиллюстрируют идею, которую вы хотите донести до подписчиков в посте, или описанное событие. Это также хорошая экономия на сервисах со стоковыми изображениями, для отсмотра которых требуется дополнительное время. Помимо прочего, не каждый блогер имеет необходимые навыки для создания фотографий или ресурсы для найма опытных специалистов.
Несомненно, нейросети продолжат трансформировать бизнес и сферу искусства в ближайшие годы, а это значит, что они и сами продолжат совершенствоваться, улучшать свои алгоритмы и повышать качество генерируемых работ. Нейросети поражают не только своими перспективами и возможностями, но и трудностями в их использовании — именно поэтому уже в следующей статье Lectera Magazine мы расскажем, как работать с MidJourney на практике!
