Студенты Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ разработали приложение для генерации инновационных бизнес-идей. В качестве инструмента они использовали уже хорошо известную нейросеть – GPT-3. ИИ смог быстро и успешно генерировать идеи для стартапов, в то время как на решение этой задачи человеку требуется в разы больше времени.
– Разработка идеи для успешного стартапа всегда требует времени, креативного мышления, понимания того, как функционирует рынок. Но даже это не является залогом успеха: очень часто идея, которая на первый взгляд казалась весьма перспективной, не «взлетает», – говорит один из разработчиков этого подхода, бакалавр программы «Искусственный интеллект и разработка программных продуктов» ИПМКН ТГУ Александр Ковалев. – Мы попробовали сгенерировать идею для стартапа с помощью нейрости GPT-3, которая уже хорошо известна пользователям. Она обучалась на огромном количестве данных. Многие используют её для написания текстов, кто-то даже пытается решать задачи, а мы применили её по-новому.
Для начала было проведено тестирование OpenAI GTP для определения пригодности нейросети к генерации стартап-идей. Результаты превзошли ожидания. AI-сервис для генерации стартап-идей оказался способен генерировать идеи для стартапов практически в режиме реального времени. В ответ на заданную тему ИИ выдаёт не один, а несколько вариантов. Из них можно отбирать те, которые кажутся наиболее жизнеспособными.
– Например, мы задали ИИ тему, связанную со снегом. Среди идей, которые сгенерировала нейросеть, нас больше всего привлекло создание приложения, которое соединяет местных снегоуборщиков с теми, кому нужно очистить от снега подъездные дорожки и тротуары, – рассказывает Александр Ковалев. – Пользователи могут отправлять запросы на работу, просматривать профили местных снегоуборщиков, получать уведомления о прогрессе в режиме реального времени, оценивать услуги и безопасно оплачивать работу через приложение.
Затем студенты «напарсили» данные о 1200 стартапов, собрали метаинформацию о них. На полученных данных они обучили собственные компьютерные модели, которые научились предсказывать количество сотрудников и объём инвестиций, необходимый для развития стартапов, которые выдает GPT.
– Технологии и инструменты ИИ, как мы видим всё отчетливее, проникают во все сферы нашей жизни, всё существеннее и адекватнее заменяя человека и даже превосходя его возможности. Наши ребята показали интересный с практической точки зрения пример применения технологии с нейросетью GPT-3, используя её возможности во благо, – отмечает руководитель программы «Искусственный интеллект и разработка программных продуктов», директор ИПМКН ТГУ Александр Замятин.
Александр Замятин подчеркивает, что в ИПМКН развивают компетенции студентов, позволяя создавать модели машинного обучения, их обучать, оценивать адекватность, применять в различных областях человеческой деятельности. Наконец, университетское образование даёт необходимый кругозор, знакомя со средой потенциального применения технологий ИИ. Всё это позволяет создавать новые инструменты ИИ или использовать имеющиеся, находя им интересное применение, что очень полезно при решении различных практических задач.