Нейронные сети: будущее искусственного интеллекта и его влияние на общество
Нейронные сети — это тип искусственного интеллекта, вдохновленный тем, как работает человеческий мозг. Эти системы состоят из слоев взаимосвязанных узлов или «нейронов», которые могут обрабатывать и передавать информацию. Они часто используются для таких задач, как распознавание изображений и речи, языковой перевод и фильтрация контента
Одним из интересных примеров нейронной сети является MidJourney, система, которая может рисовать картинки на основе письменного описания. MidJourney был разработан группой исследователей, которые хотели выяснить, можно ли научить машину понимать и интерпретировать язык так же, как это делают люди.
Команда предоставила MidJourney большой набор письменных описаний изображений вместе с соответствующими картинками. Анализируя эти данные, MidJourney смог узнать, как ассоциировать определенные слова и фразы с определенными визуальными элементами. Например, слово «собака» может ассоциироваться с образом четвероногого животного с виляющим хвостом, а слово «кошка» — с кошачьим существом с заостренными ушами.
Используя эти знания, MidJourney может генерировать собственные изображения на основе заданного описания. Например, при запросе «Нарисуйте кошку, сидящую на подоконнике», MidJourney может генерировать изображение пушистого кота, положившего лапы на подоконник и смотрящего в окно.
Хотя MidJourney все еще находится на ранних стадиях разработки, у него есть потенциал, чтобы произвести революцию в том, как мы создаем и потребляем визуальное искусство.
Однако важно отметить, что такие нейронные сети, как MidJourney, не способны по-настоящему «понимать» концепции, которые они обрабатывают. Они могут выполнять задачи только на основе шаблонов и ассоциаций, которые их научили распознавать. Это означает, что они ограничены в своей способности создавать новые идеи или по-настоящему понимать значение слов и изображений, которые они обрабатывают.
Еще одним интересным примером нейронной сети является ChatGPT, система, разработанная OpenAI, которая способна генерировать текст на основе заданной подсказки. ChatGPT был обучен на наборе данных из более чем 8 миллиардов слов, включая широкий спектр текстов из книг, статей и веб-сайтов. Это позволяет ему понимать структуру и стиль человеческого языка и генерировать естественные и связные ответы.
Одной из уникальных особенностей ChatGPT является возможность продолжить разговор на основе предыдущих обменов. Это означает, что он может «запоминать» то, что было сказано ранее, и основываться на этом, создавая более плавный и реалистичный разговор.
Хотя ChatGPT по-прежнему остается машиной и не может по-настоящему понимать или испытывать эмоции, он способен имитировать человеческий разговор таким образом, что часто получается убедительно и увлекательно.
А так же важно помнить, что ChatGPT, ограничен данными, на которых он обучался. Это означает, что он не всегда может давать абсолютно точные или уместные ответы, и пользователи-люди должны использовать свои собственные суждения и навыки критического мышления при взаимодействии с ним.
По мере того, как нейронные сети и другие формы искусственного интеллекта продолжают развиваться, они могут разрушить и изменить многие отрасли и профессии. В некоторых случаях системы ИИ могут выполнять задачи более эффективно и точно, чем люди, что вызывает опасения по поводу увольнения и безработицы. Например, если нейронная сеть, подобная MidJourney, станет достаточно продвинутой, чтобы создавать высококачественные произведения искусства с уровнем детализации и точности, с которым людям трудно сравниться, она потенциально может заменить традиционных художников в некоторых контекстах. Точно так же, если ChatGPT станет достаточно продвинутым, чтобы генерировать человеческие ответы на запросы клиентов, он потенциально может заменить представителей службы поддержки клиентов в некоторых отраслях. Это поднимает важные вопросы о том, как общество адаптируется к этому сдвигу и как обеспечить, чтобы те, кого он затронет, могли найти новые возможности трудоустройства. Одно из возможных решений — сосредоточиться на развитии новых отраслей и должностей, связанных с разработкой и обслуживанием систем искусственного интеллекта. Это могут быть должности в таких областях, как наука о данных, машинное обучение и компьютерная инженерия, которые потребуют специальных навыков и опыта. Другая возможность — сосредоточиться на программах переподготовки и повышения квалификации, чтобы помочь людям перейти на новые должности, которые могут оказаться более востребованными в будущем. Это может включать предоставление образования и обучения в таких областях, как программирование, анализ данных и управление проектами, которые могут быть применимы к широкому кругу отраслей.
Несмотря на эти опасения, важно помнить, что нейронные сети и системы искусственного интеллекта по-прежнему ограничены данными, на которых они были обучены, и они не способны по-настоящему «понимать» концепции, которые они обрабатывают. Это означает, что они вряд ли полностью заменят человека во всех контекстах, и мы всегда будем играть свою роль в формировании будущего этих технологий.
Так что пока не слишком беспокойтесь о том, что вас заменит машина — если, конечно, вы не неисправный тостер. В этом случае, возможно, пришло время начать освежать свое резюме.
Нейросеть: в чем смысл модной технологии и чего ожидать от нее в будущем
Получайте на почту один раз в сутки одну самую читаемую статью. Присоединяйтесь к нам в Facebook и ВКонтакте.
Человечество во многих смыслах проходит некоторый рубеж, перешагивает из одной эпохи в другую – и все это в режиме реального времени. В том, что касается развития информационных технологий, этот процесс отличается особенно высокой степенью наглядности: то, что было всего лишь планами и проектами еще год назад, сейчас вовсю используется как для решения серьезных деловых или научных задач, так и в индустрии развлечений. Нейросети в 2023 году превратились из некогда фантастических проектов далекого будущего в часть объективной действительности. Что они такое и какими станут потом?
Как знания о естественном мозге помогали придумывать мозг искусственный
История нейросети и искусственного интеллекта началась далеко не вчера. Справедливо было бы отметить, что попытки придумать искусственный интеллект, какое название бы он ни носил в процессе такого придумывания, начались с изучения интеллекта естественного, а точнее, с исследований в области строения и функционирования человеческого мозга. Биология давала развитие не только медицине и прочим близким ей наукам.
«Повторить» человеческий мозг в виде чего-то рукотворного, созданного искусственно, мечтали уже с XIX века, это отразилось и в многочисленных, а главное, пользовавшихся огромной популярностью научно-фантастических произведениях. Прообразами нейросети стали модели и концепции сороковых годов прошлого века. Тогда Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс выдвинули идеи создания нейронных сетей с помощью вакуумных ламп – по тому же принципу, по которому работает человеческий мозг.
Мозг и вообще нервная система функционируют благодаря взаимодействию нейронов, специальных клеток, кстати, открытых еще в 1837 году. Нейроны взаимодействуют между собой посредством передачи электрического сигнала, образуют связи. Если в процессе какой-либо деятельности определенные связи используются часто, то они усиливаются, так устроена память. Новые действия и поиск свежих решений формируют ранее не существовавшие нейронные связи, которые все вместе образуют чрезвычайно сложную систему – она и представляет собой тот самый «естественный интеллект».
Чтобы реализовать подобное, используя искусственно созданное устройство, было придумано соединять между собой простые элементы-«лампочки», взаимодействующие между собой определенным образом. Концепция нейросети была предложена Аланом Тьюрингом еще в 1948 году. Дальше, с развитием кибернетики, машины должны были осваивать не только навыки сбора и анализа информации, но и возможности для дальнейшего самообучения. На протяжении долгого времени все упиралось в основном в пределы мощности компьютеров.
Что умеет нейросеть
В каком-то смысле искусственные существа, наделенные разумом – те самые, о которых придумывали и серьезные фантастические книги, и самые легкомысленные комиксы прошлого века, уже появились. Современные нейросети моделируют процессы, протекающие в мозге – владеют способностью распознавания, анализа данных, принятия решений на основе такого анализа, умеют создавать программы, прогнозировать, а самое главное – самообучаться и самосовершенствоваться.
На первом этапе, разумеется, не обходится без учителя-человека, который выполняет роль инструктора и дает системе искусственного интеллекта начальный набор сведений, данных, корректирует ошибки и неточности, которые допускает машина в силу своего небольшого опыта функционирования. В дальнейшем нейросеть развивается как благодаря многочисленным обращениям к ней со стороны пользователей, так и на основе собственных комментариев. Умение нейросетей искать закономерности и моделировать сложные взаимосвязи открывает бескрайний простор для дальнейшего самообучения.
С помощью нейросетей можно создать изображение несуществующего человека — или собственный фантастический образ
Получив множество сигналов, нейросеть разбивает их на классы, причем сами классы могут быть ей еще не известны. Выявление новых закономерностей и соответствий между разными классами – ее важная задача, которая часто решается небезошибочно: в таких случаях требуется корректировка «творчества» нейросети человеком. Зато на своих ошибках искусственный интеллект действительно учится; лишенный человеческих эмоций, он использует информацию прагматично и выстраивает более совершенные алгоритмы для дальнейшей работы.
Что принесут технологии будущего
Звучит все это серьезно – и множество специалистов уже прогнозируют радикальные изменения в разных областях человеческой жизни: науке и бизнесу предрекают прогресс, определенным специалистам – безработицу, а индустрии компьютерных и видео-игр – новый виток развития. При всех своих возможностях главная, пожалуй, на сегодняшний день функция нейросетей – развлекать. Речь идет не только о смешных ляпах, которые делает искусственный интеллект, впервые выполняя сложные для него задачи – например, «путаясь» в количестве пальцев, зубов, рук и ног при попытке создать стилизованный образ по нескольким исходным фотографиям пользователя.
Возможности нейросетей огромны – это используется в том числе в дизайне, в фотографии, в изобразительном искусстве. Нейросеть может теперь и вполне успешно общаться, не выдавая своего нечеловеческого происхождения – выпущенный всего несколько месяцев назад чат-бот на основе искусственного интеллекта ведет себя почти как настоящий собеседник, умеет отвечать на дополнительные вопросы, может составить текст согласно заданию пользователя и даже просто «поболтать», проявляя себя значительно лучше, чем его более простые прообразы, дополняющие поисковые системы.
Считается, что нейросеть работает по тем же правилам, что и человеческий интеллект. Но, возможно, это не так, и настоящий мозг всегда будет выигрывать конкуренцию у искусственного
Поручить нейросети уже сейчас можно очень многое: даже обычный пользователь может дать искусственному интеллекту задание написать нужный текст, включая даже стихи, сочинить музыку, создать фото или картину, подробно ответить на вопрос, предсказать котировки акций. Искусственный интеллект справляется с переводами, распознаванием жестов, идентификацией лиц, управлением автомобилем и другими технологическими процессами, даже рекомендации соцсетей в отношении каждого конкретного пользователя – результат работы все тех же «умных» алгоритмов.
При этом ответа на вопрос, насколько точно воспроизводится при работе нейросети процесс функционирования мозга, до сих пор не получено. Сможет ли искусственный интеллект стать более выгодной альтернативой интеллекту человеческому и не скажется ли это отрицательным образом на большинстве существующих сейчас профессий? Или же нейросети останутся лишь подспорьем в работе, а еще главной движущей силой индустрии развлекательного контента, забавляя пользователей ляпами с неправильным построением фраз и нарушением всех мыслимых законов анатомии в отношении изображаемого человека?
Понравилась статья? Тогда поддержи нас, жми: