Нейросети как общедоступный инструмент появились ещё несколько лет назад, но активно развиваться и набирать популярность направление стало только в 2022 году: за последние 12 месяцев слово «нейросеть» в поисковике Яндекс стали искать чаще в 16,5 раз. Рынок технологии растёт и внедряется в новые сферы бизнеса: дизайн, маркетинг, копирайтинг, работа с клиентами, а также статистика, расчёты, промышленность и банковское дело – алгоритмам ИИ находится применение везде.
В сегодняшнем материале расскажем как работают нейронные сети и какую пользу могут принести предпринимателям.
Что такое нейросети
Нейронные сети – программный код, который представляет собой систему обработки данных и имитирует работу человеческого мозга: цифровые нейроны связываются между собой виртуальными синапсами, по которым передаётся информация. Нейросети относятся к машинному обучению и искусственному интеллекту.
За счёт схожести с мозгом человека, искусственная нейронная сеть умеет анализировать, запоминать и даже воспроизводить данные. Первая подобная система появилась благодаря нейрофизиологу Фрэнку Розенблатту ещё в 1958 году: простая математическая модель имитировала восприятие машинной информации подобно человеческому мозгу.
Кто бы мог подумать, что будущее нейросетей окажется таким перспективным. Сегодня технология покоряет всё новые вершины и её применение уже прочно вошло в повседневную жизнь не только узких специалистов, но и обычных людей: пользователи редактируют свои фото для соцсетей при помощи приложений с нейронкой, администраторы развлекательных каналов в соцсетях генерируют уникальный контент.
Как работают и какие бывают нейросети
Нейросетевые технологии повторяют принцип работы мозга: «нейроны» – программные узлы – по заданным алгоритмам передают сигнал друг другу через синапсы.
Что важно для работы системы:
- Подготовить исходные данные и обучить нейросеть: без базовой информации создать или распознать ничего не получится. Если задача нейросети – научиться читать рукописный текст, нужно загрузить в систему сотни или даже тысячи файлов с примерами рукописного текста.
- Чтобы обучить сеть нужен человек: специалист подбирает нужные данные и загружает в систему, которая анализирует их самостоятельно, либо человек задаёт алгоритмы и корректирует ошибки робота. Например, если нейросеть распознала рукописный текст и выдала определённый результат, человек оценивает точность анализа и при необходимости корректирует алгоритм.
Базовая нейросеть состоит из трёх слоёв:
- Входной слой получает информацию из внешнего мира, анализирует данные, распределяет и передаёт дальше;
- Один или несколько скрытых слоёв отвечают за обработку информации из входного слоя и других скрытых. На этом этапе выделяются специфические признаки информации;
- Выходной слой выдаёт окончательный результат работы нейросети.
Типы нейронных сетей различают по структуре, задачам и предмету:
- Свёрточные – распознают объекты на фото и видео, классифицируют изображения, определяют языки;
- Рекуррентные – работают с информацией, которая меняется во времени. Такие сети умеют делать прогнозы. Их используют в ботах, которые общаются с человеком;
- Генеративные – создают изображения и тексты самостоятельно на основе вводных данных;
- Персептроны – работают со сложными вычислениями;
- Трансформеры – направлены на решение последовательностей с обработкой зависимостей. Такие нейросети не обрабатывают последовательности по порядку, а сразу фокусируются на необходимых элементах данных благодаря «механизму внимания».
Возможности нейронных сетей
Нейронные сети используют для решения самых разных задач. Единственное условие – для обучения системы должен быть достаточно большой набор реальных данных или возможность создать соответствующие синтетические данные. На сегодняшний день нейросети уже применяют в многих сферах бизнеса.
Самоорганизация. Нейронные сети – идеальный инструмент для решения сложных задач в организации и структурировании информации, благодаря способности группировать и классифицировать огромные объёмы данных.
Прогнозирование – одно из популярных направлений применения нейронных сетей. Прогнозировать можно очень разные процессы: погоду, курсы валют, движения трафика, продажи, эффективность лечения и много чего ещё.
Нейросети эффективно обрабатывают большие объёмы данных для прогнозирования, извлекают невидимые функции и определяют неожиданные корреляции. Системы на базе ИИ справляются с задачей значительно быстрее человека, что даёт преимущества в трейдинге на фондовых и валютных рынках. Прогнозирование используют в финансах, промышленности, в работе систем обеспечения жизни человека и других сферах.
Распознавание символов и изображений. Нейросети умеют обрабатывать данные и выделять из них конкретные значения и переменные: такая способность позволяет системе распознавать символы, изображения, лица, музыкальные композиций, видеоряд и другую информацию. Распознавание устной и письменной речи упрощает коммуникацию и работает в голосовых помощниках, транскрибации, анализе комментариев в интернете. Нейронные сети могут распознавать не только статические данные, но и создавать сложные модели для поиска переменных значений: распознавать людей по походке, например.
Сбор и анализ информации. Нейросети эффективно анализируют данные и преобразовывают необработанные значения в полезную информацию. Используют это как для поиска закономерностей, например во вспышках эпидемий, так и чтобы получить изображение скрытой за туманностями и звёздами чёрной дыры.
Адаптивное обучение. Нейронные сети опираются на полученные ранее знания и действуют путём сложных нелинейных взаимодействий, за счёт чего способны адаптироваться к внешним обстоятельствам и достигать целей в изменяемой среде.
Отказоустойчивость. Важная особенность искусственных сетей – способность продолжать работу, даже если один или несколько узлов системы вышли из строя. Такая устойчивость незаменима при использования в критически важных системах, которые должны поддерживать бесперебойную работу круглосуточно.
Как применять нейросети для бизнеса
Интернет пестрит вариантами использования популярных нейросетей в копирайтинге и фрилансе, однако системы на базе ИИ успешно применяются и в более «серьёзных» сферах бизнеса.
Нейросети в промышленности
Контроль состояния механизмов и прогнозы по техническому обслуживанию. Технология ИИ через анализ данных датчиков на механизмах и в цехах выявляет потенциальные простои и аварии. Нейросеть сигнализирует, что пора проводить техническое обслуживание и ремонт оборудования до того, как произойдёт технический сбой, что повышает эффективность и снижает затраты на отказ оборудования.
Проектирование и дизайн конечного продукта. Генеративный дизайн при помощи алгоритмов машинного обучения имитирует подход инженера к проектированию. Дизайнеры или инженеры вводят необходимые параметры в систему – материалы, размер, ограничения по весу, прочности, стоимости и методам изготовления – а программа выдаёт все возможные результаты в рамках этих параметров. Тысячи вариантов реализации для одного продукта можно получить при небольших затратах для специалистов.
Прогнозирование стоимости материалов. ПО на базе ИИ способно предсказывать цены на материалы точнее людей и учится на своих ошибках, совершенствуя алгоритм. Предприятию проще оставаться конкурентоспособными на рынке, когда не приходится приспосабливаться к нестабильным ценам на сырьё.
Экономия ресурсов. Системы машинного обучения помогают экономичней использовать энергию, материалы и воду. Искусственный интеллект контролирует микроклимат на предприятии и отключает неиспользуемые приборы и механизмы: нет персонала, значит можно отключить свет и вентиляцию, снизить температуру.
Роботы. Промышленных роботов ещё с конца 1970-х годов используют на производственных предприятиях на сборке и сварке, покраске, проверке продукции, комплектации и укладке, литье под давлением и многих других задачах. Однако если прибавить технологию ИИ и машинного обучения, робот сможет контролировать собственную точность и производительность, добиться мобильности в сложных и случайных условиях, а также тренироваться и совершенствоваться.
Граничная аналитика обеспечивает быструю и децентрализованную аналитику на основе собранных с датчиков наборов данных. Чтобы сократить время на анализ, данные собирают и анализируют в режиме реального времени. Есть три варианта использовать технологию в производстве:
- Повышение качества и выхода продукции;
- Раннее обнаружение признаков ухудшения производительности и риска сбоя;
- Отслеживание здоровья и безопасности работников через носимые устройства.
Поддержание высокого уровня качества услуги или продукта. Для производства лучших продуктов сборочные линии используют набор параметров, алгоритмов и методов: с помощью технологии машинного зрения системы ИИ могут обнаружить отклонения от стандартных выходных данных. Если конечный продукт теряет качество и необходимо внести коррективы в производство, нейросеть оповещает специалистов.
Автоматизация логистики. Решения в области машинного обучения хорошо справляются с прогнозированием спроса, планированием поставок и запасов. Инструменты прогнозирования спроса на базе ИИ дают более точные результаты, чем традиционные методы. Такие инструменты помогают эффективней управлять уровнями запасов и снизить вероятность проблем с отсутствием товара на складе.
Аналогично эффективно нейросети справляются с профессией менеджера по персоналу: система мгновенно учитывает больничные, отгулы, обучение и т.п. и обновляет рабочие графики с учётом ежедневных вводных.
Оптимизация процессов. ПО на базе ИИ помогает оптимизировать процессы для устойчивого уровня производства: инструменты интеллектуального анализа выявляют узкие места в процессах организации, чтобы руководство приняло верные меры по их устранению.
Индивидуализация продукта. Потребительский спрос сместился в сторону персонализации. Производители используют цифровых двойников для разработки различных модификаций продукта и быстрой оптимизации производства под их выпуск. ПО на базе нейронной сети позволяет удовлетворить широкий спектр потребностей рынка без серьёзных затрат на перенастройку производственных процессов.
Контроль влияния предприятия на экологиюу. В последние годы государство пристально следит за влиянием предприятий на окружающую среду: одна ошибка может стоить организации прекращения деятельности. Искусственный интеллект позволяет контролировать вмешательство предприятия в экологию несколькими параллельными способами и предотвращать ошибки расчётов и недостатки систем мониторинга. Нейросети умеют прогнозировать выбросы предприятия в результате изменения параметров производства и просчитать меры для их регуляции.
Нейросети в работе банков
Скоринг клиентов. Раньше каждую клиентскую заявку на кредит специалисты разных уровней рассматривали в отдельности, на что уходило много времени и сил. Технологии ИИ позволяют рассмотреть заявку и принять решение за несколько минут, при том удалённо и без бумажных документов, полностью автоматически.
Голосовые помощники и чат боты помогают сократить время обслуживания и оптимизировать работу сотрудников call-центра: живой сотрудник понадобится только если речь о нетипичной проблеме. Таким образом нейросети серьёзно сокращают расходы банков.
Антифрод и финансовый мониторинг. Нейросети анализируют нетипичное поведение физических и юридических лиц, что помогает противодействовать финансовому мошенничеству.
Обслуживание банкоматов: нейросеть прогнозирует загрузку банкоматов и снижает затраты на инкассацию.
Обработка документов. При открытии счетов и совершении банковских операций, где требуется подтверждение личности, ИИ автоматически обрабатывает и вносит данные клиентов: нейросеть за секунды распознает более 70 реквизитов со сканов и фотографий документов по каждому клиенту и автоматически проверяет данные.
Персонализация клиентского опыта. У многих банков сотни продуктов, которые должны не просто удовлетворить, но и предвосхитить потребности клиента. Конверсия продаж продуктов, персонализированных при помощи ИИ, значительно выше: система распознаёт поведенческие паттерны в транзакциях клиента, интересы к продуктам и сервисам банка в мобильном приложении и предлагает те продукты, что могут быть востребованы у конкретного пользователя.
Определение места для открытия новых отделений. Нейросеть собирает и распределяет данные о существующих отделениях банка, данные об активности клиентов, банков-конкурентов, численности населения, трафика и другой статистической информации, затем рассчитывает эффективность потенциальных офисов.
Определение лучшего времени работы сотрудников. Система на базе ИИ оценивает показатели продаж и планирует расписание сотрудников так, чтобы повысить эффективность.
Нейросети в маркетинге
Реклама – одна из основных сфер применения Big Data: нейронные сети сегментируют аудиторию и закупают programmatic-рекламу. В ближайшие годы спрос на системы машинного обучения будет только расти: доступ к новейшим технологиям аналитики будет определять успешность рекламы и маркетинга.
Подсчёт аудитории. Под знаменем борьбы за анонимность и конфиденциальность пользователя, крупнейшие браузеры и соцсети ограничивают обмен данными между площадками и аналитиками, формируют закрытые рекламные вертикали – «монополии» рекламного рынка: каждая такая рекламная экосистема собирает подробную аналитику на своем инструментарии, но не имеет сведений о кампаниях, запущенных на других площадках.
Нейросети-трансформеры могут «достроить» часть информации о сторонних пользователях и сегментировать аудиторию на любых площадках.
Генерация индивидуальных сообщений. По данным McKinsey, 80% потребителей отдают предпочтение брендам с персонализированным подходом. Однако до сих пор не редко встречаются неэффективные рекламные компании на аудиторию «от 18 до 55». Учитывая тренды на сегментацию аудитории, диверсификацию рекламных каналов и персонализацию контента, проблема эффективности РК будет только усугубляться.
Нейросети-трансформеры могут не только сгенерировать контент, но и проанализировать его: предсказать конверсию на ту или иную категорию пользователей. В будущем, вероятно, нейросеть сможет улучшать контент и подстраивать его под нужный сегмент аудитории.
Deepfake-технология и цифровые копии. Deepfake-технология активно проникает в digital-индустрию в формате видео-контента. Бренды уже сейчас могут заполучить любого персонажа, инфлюенсера, актёра или учёного, если подключат возможности нейросетей. Имея цифровую копию персонажа, можно заниматься бесконечной кастомизацией контента на разные площадки, ведь актёра не нужно приглашать на съёмки, платить гонорар за пересъёмку и выполнять условия райдера – достаточно подключить нейросети и команду из нескольких технических специалистов.
Безусловно такое возможно только при согласии правообладателей или наследников знаменитости. Но судя по наметившейся тенденции звёзды готовы создавать свои высококачественные цифровые копии и заниматься другими делами, пока цифровой двойник снимается в очередной рекламе.
Нейросети в дизайне
Нейронные сети, которые создают визуальные образы по описанию, пожалуй самый растиражированный в сети пример систем на базе ИИ. Нейросети пока не вошли в работу специалистов творческих профессий также плотно, как привычное ПО для создания чертежей, 3D графики и анимации, но специалисты всё чаще используют в работе Midjounrey, ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 2 и другие нейросети.
Выполнение рутинных задач. Без человека нейросети по-прежнему мало из себя представляют и страх перед тем, что роботы заменят работников творческих профессий, по меньшей мере преждевременный. Что нейронные сети действительно могут, так это избавить дизайнера от рутинных задач и увеличить скорость работы: например прототипирование идей с помощью ИИ займёт несколько часов или даже минут, вместо недель работы «в ручную».
Попадание в запрос клиента. Искусственный интеллект отлично анализирует потребности заявленной целевой аудитории, помогает грамотно презентовать проект и плодотворней общаться с заказчиком.
Разработка концепта. Нейросети, которые генерируют изображение по текстовому запросу – прекрасное подспорье в создании и проработке образов и идей. Безусловно, готовый к презентации концепт ни одна система на базе ИИ выдать пока не способна, но быстро «поиграть» вариантами и отработать несколько идей за несколько минут поможет.
Нейросети в других сферах
Розничная торговля и продажи. Нейронные сети могут прогнозировать спрос и продажи намного точнее людей. Внедрение систем на базе ИИ в управление логистикой компании – возможность сэкономить на закупках, транспортных расходах и аренде складских помещений, а так же повысить продажи за счёт предложения товаров на пике спроса.
Нейросеть может оптимизировать работу персонала и даже частично заменить служащих. ИИ способен через камеры в торговом зале проверять наличие товаров на полках и отслеживать сроки годности. Система сигнализирует продавцам в каком отделе пора пополнить запасы и даже предотвращает кражи.
Безопасность компьютерных систем. Нейронные сети успешно используют для выявления фактов мошенничества в сети, обнаружения и ликвидации вредоносного ПО, фильтрации спама, модерации контента, для борьбы с DDoS-атаками и другими видами киберугроз.
Страхование. Страховые компании используют нейронные сети для прогнозирования коэффициентов убыточности, корректировки премий и обнаружения мошеннических требований. Например, нейронные сети используют, чтобы выявить «склонных к авариям» водителей и назначать им соответствующую ставку.
Логистика. Нейронные сети пригодятся на этапах от упаковки до доставки: системы на базе ИИ считают товары по фото или видео, определяют оптимальный маршрут, балансируют сборочные линии за счёт выявления дефектов на производственной линии, а также назначения на позиции работников в зависимости от набора навыков и опыта.
Здравоохранение. Нейросети распознают признаки болезней на рентгеновских снимках, в анализах крови и других медицинских данных, а также предлагают схему лечения в соответствии с данными пациента. Системы ИИ организовывают работу персонала, помогают в общении с пациентами, следят за сроком годности и условиями хранения лекарств.
Автомобильная отрасль. Помимо оптимизации и автоматизации процессов, нейронные сети используют для создания автопилотов: распознавания дорожной разметки, обнаружения препятствий и корректировки безопасного маршрута.