Найти тему
Advance

Что научились делать нейросети?

Оглавление

Нейросеть —это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Ее можно сравнить с ребенком, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок. И за последнее время этот ребенок многому научился. Собрали для вас 10 вещей, которые теперь умеют выполнять нейросети:

1. Придумывать лица несуществующих людей

Люди, которых вы видите на картинке, выглядят реалистично, однако их не существует. Их изображения создала нейросеть компании NVIDIA. Программу тренировали на реальных фотографиях знаменитостей, и в результате она научилась генерировать достоверные изображения лиц. 

2. Читать вслух

ехнологий по синтезу речи с помощью нейронных сетей много. Свои программы для этого есть, например, у Google и «Яндекса». Речь, созданная таким образом, получается плавной и реалистичной, а применений у этого метода множество: от озвучивания приложений для слабовидящих до создания аудиокниг без особых затрат.

3. Водить автомобили

Многие компании видят в беспилотных автомобилях будущее транспорта. Свои разработки в этой сфере есть у Audi, Uber, Google, Tesla, «Яндекса» и многих других корпораций. Практически ни одна из этих технологий не обходится без нейросетей. Они помогают автомобилям определять, где на дороге разметка, знаки, другие машины и пешеходы, и принимать решения, исходя из этих данных.

4. Восстанавливать цвет фотографий и видео

Учёные из токийского Университета Васэда разработали программу, которая делает чёрно-белые фотографии и видео цветными. Нейросеть научилась определять в изображениях общие мотивы (небо обычно голубое, деревья — зелёные и так далее) и раскрашивать объекты в соответствующие цвета. 

5. Писать музыку

В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов. Осмысленные произведения у компьютеров пока не получаются, но стили музыкантов они копируют неплохо.

6. Заставлять политиков говорить что угодно

Одна из самых пугающих сфер применения нейросетей — синтез видео, в частности с публичными персонами. К примеру, учёные из Вашингтонского университета разработали программу, которая генерирует движения губ Барака Обамы на основе аудиозаписи и подставляет их в видео. Получается очень достоверно.

7. Распознавать мошенничество и коррупцию

Одна из главных функций нейронных сетей — распознание образов, в том числе и корреляций между событиями. Это очень полезно в финансовой сфере: можно предсказать незаконную активность до того, как она произойдёт. Так, в Испании учёные создали программу, которая помогает обнаружить коррупционные действия в провинциях страны. А некоторые банки разрабатывают и используют системы, распознающие мошенничество с кредитными картами.

8. Переводить текст на изображении в реальном времени

-2

Функция перевода текста в реальном времени появилась в «Google Переводчике» давно, но мало кто знает, что в ней используются нейросети. С их помощью программа распознаёт буквы и другие символы на изображениях, даже если они размыты, повёрнуты вокруг своей оси, стилизованы или искажены. Затем приложение складывает их в слова и предложения, переводит и проецирует на картинку. И всё это за доли секунды.

9. Читать по губам

Учёные Google и Оксфордского университета создали технологию LipNet, которая использует нейронные сети, чтобы читать по губам. Причём она делает это гораздо точнее человека. В среднем люди с нарушениями слуха читают по губам с точностью в 52%, а LipNet — с точностью в 88%.

10. Писать тексты

Люди научили нейросети и работе с текстом. Программы пишут поэмы, рассказы, фейковые тексты для «Википедии», сценарии для сериалов (например, для «Друзей»).

А в 2016 году вышел первый в мире короткометражный фильм Sunspring, сценарий к которому написал искусственный интеллект. Кино абсолютно бессмысленное: творчество компьютерам пока даётся с трудом. Но как знать, может, спустя несколько лет профессия сценариста сведётся к редактуре произведений, созданных машиной.

Пугает ли вас подобное развитие технологий или радует? Делитесь в комментария