ущественную разницу можно обнаружить, сравнив классическое программное обеспечение и нейронные сети. Нейронные сети требуют обучения их выполнению множества задач, включая распознавание голоса, создание картин и т. д. Это современный сектор, который автоматизирует множество процессов в бизнесе, здравоохранении, маркетинге, производстве и других отраслях. Давайте рассмотрим основные тенденции нейтральных сетей на 2023 год , их цель и то, как они функционируют.
Для чего нужны нейронные сети и где их использовать?
Нейронные сети полезны во многих сферах жизни, особенно если это требует достижения человеческой функциональности. Ее беспокоит отсутствие простого алгоритма сценариев для роботов. Входная информация может быть любого типа; следовательно, нейронная сеть может обработать любой вариант.
В настоящее время нейронные сети используют в первую очередь крупные компании, учреждения здравоохранения и холдинги. Разработка достойной технологии, которая будет работать в сложных условиях, требует мощного оборудования и огромных объемов данных. Поэтому не все компании могут внедрять и использовать нейронные сети .
Нейронные сети подойдут любой отрасли; Основными технологическими задачами являются:
- Классификация . Сеть получает объект и определяет его конкретный класс. Например, он может группировать клиентов компании, сортировать аудиторию по интересам и фильтровать электронные письма и рекламу. Все примеры просты, но помогают понять цель классификации.
- Признание . Задача нейронной сети — распознать конкретный объект среди множества других, например, лицо на изображении. Фотофильтры используют этот принцип. Также идентификация включает в себя поиск данных на фотографиях и изображениях, чтение текстовых файлов и т. д. Подобная задача полезна для людей с ограниченной доступностью. Здравоохранение пользуется технологиями в диагностическом секторе.
- Прогнозирование . Это еще один метод получения информации для ее анализа и составления прогнозов. Обычно им пользуются маркетинговый и финансовый сектор. Программное обеспечение, которое может завершить текст или рисунок, также выполняет прогнозирование; Поисковые системы работают аналогично.
- Поколение . Сети могут самостоятельно создавать контент , а программное обеспечение с каждым годом развивается и становится более компетентным. Теперь машины могут самостоятельно создавать картины, музыку и выполнять другие сложные задачи.
Использование нейронных сетей увеличивается рано. Согласно отчету Allied Analytics, в 2023 году объем рынка нейронных сетей достигнет 39 миллиардов долларов, что примерно в шесть раз больше, чем в 2016 году.
Принцип работы нейронной сети
Нейронные сети человека подобны связям, которые позволяют нам анализировать информацию и принимать решения. Технология нейронных сетей помогает решать задачи, аналогичные другим моделям машинного обучения. Основное отличие – это способность преподавать программу.
Сложность глобального использования этой технологии связана со стоимостью и процедурой обучения, поскольку программное обеспечение требует огромных объемов данных. Это позволяет нейронным сетям анализировать и решать необходимые задачи без прежних проблем. Процесс интеграции был бы быстрее, если бы разработчикам нейронных сетей удалось ускорить процесс обучения.
Алгоритм доступа к нейронной сети включает в себя несколько шагов:
- Предоставление необходимых данных для выполнения задач и предоставление обратной связи по полученным данным. Общее правило таково: информации должно быть в 10 раз больше, чем объём нейронов. Во время обучения машины получают данные и объяснения того, что это такое. Обучение проходит через формулы и цифры.
- Следующий этап работы с нейросетью — конвертация . Сеть обрабатывает полученные данные и отправляет их дальше с помощью математики и формул. Это похоже на глаз, воспринимающий изображение; есть импульс, который сигнализирует мозгу, и когда он обрабатывает картинку, мы ее видим. Работа с машинами аналогична, но с использованием математических коэффициентов.
- Далее он обрабатывает информацию и дает обратную связь.
Нейронные сети в основном предназначены для анализа, прогнозирования и распознавания объектов. Основная проблема в том, что нейронную сеть можно обмануть. Ученые используют его для проверки устойчивости сети к нетипичным ситуациям.
Особенности нейронных сетей
Разработчики и ученые выделяют несколько особенностей нейронных сетей в зависимости от их архитектуры и методов функционирования:
- Нейронные сети не открыты ; трудно сказать, как машина определяет, что или кто изображен на изображении, является ли текст поэзией и т. д. Это автоматические процессы; самое главное, что создатель правильно объясняет структуру и формулы. Точно так же и у людей никто не может видеть, что происходит в мозгу. Любой может увидеть кошку и сказать, что это кошка, независимо от породы, шерсти, хвоста или цвета. Это автоматический процесс, который генерирует ответ путем анализа определенных параметров. Нейронные сети работают одинаково.
- Нейроны независимы и не связаны с функционированием других. Они обмениваются данными, но внутри сети нейроны разделены. Если один нейрон выйдет из строя, остальные будут функционировать, не нарушая общий процесс. Биологические нейронные сети работают точно так же. Главный недостаток этой независимости заключается в том, что все решения сложны и иногда хаотичны, поэтому их вряд ли можно предсказать или повлиять на них.
- Нейроны независимы ; следовательно, нейронная сеть является гибкой, что делает ее более эффективной, чем другие решения машинного обучения. В архитектуре используются основные качества биологических нейронных сетей: самообучение, адаптация к новой информации и игнорирование ненужных деталей. Гибкость предоставляет широкие возможности использования нейронных сетей и адаптации их к любым обстоятельствам.
- Ни одна модель ИИ не превзойдет человека, поскольку человеческий мозг невозможно воспроизвести; настоящий мозг имеет 86 миллиардов нейронов. В настоящее время ни одна сеть не приблизится к этому числу; следовательно, нейронные сети совершают ошибки. Самые продвинутые сети насчитывают около 10 миллиардов нейронов.
Рассматривая возможные проблемы инновационных машин, ученый подчеркивает забывчивость, переобучение и непредсказуемость. Это свойственно и людям, поэтому для решения проблем можно использовать методы корректировки
Многочисленное программное обеспечение не может реагировать на слишком большое количество ситуаций; отсюда происходит забывчивость. Если условия постоянно меняются, искусственная нейронная сеть пытается подстроиться, снижая точность.
Основные тренды нейронных сетей в 2023 году
Машины используют нейронные сети для анализа входной информации, что помогает устранить такие проблемы, как человеческий фактор. По мнению экспертов, эти технологии облегчат жизнь, избавив их от сложных, монотонных задач, однако о массовом внедрении этих инноваций говорить пока рано. В 2023 году будет несколько тенденций, которые могут показать положительную динамику в ближайшие пять лет.
Обработка естественного языка
Самая продвинутая нейронная сеть НЛП — GPT-3. Он может отвечать на вопросы, общаться и должен делать логические выводы. Однако самые продвинутые модели с огромным набором информации не могут понять смысл произносимых ими фраз и слов. Их преподавание требует огромных объемов данных и вычислений, что оставляет углеродный след. Следующий вопрос – несовершенство данных, поскольку информация в сети зачастую манипулятивна и искажена.
Перспективной отраслью в 2023 году является продвижение функции признания, а именно:
- Лица;
- Изображений;
- Отпечатки пальцев;
- Голоса и звук.
Ученые говорят, что ИИ не хватает эмоций и чувств, чтобы быть ближе к человеку. Люди могут воспринимать, предлагать решения, учитывать контекст различных факторов и приспосабливаться к меняющейся среде. Алгоритм AlphaGo от DeepMind позволяет выиграть шахматный турнир у чемпионов мира, но стратегия не выйдет за пределы игрового стола. Даже самые инновационные технологии, включая GPT-3, должны развиваться. Задача ученых — построить мультимодальную систему, которая позволит соединить сенсорное восприятие и распознавание текста для работы с данными и поиска решений.
OpenAI выпустила обновление Кодекса для GPT-3. Такая модель может выполнять редактирование и вставку текста, а не продолжать работу. В результате машина подходит для ускорения работы редакторов.
Тренд 2023 года — внедрение знаний об окружающей среде в языковые нейронные сети с помощью Wiki и подобных источников. Это позволит при построении ответа применять не только информацию из обучающей выборки , но и непосредственно из фактической основы. Модель RETRO от DeepMind — яркий пример того, как это работает.
Мультимодальная нейронная сеть
Эти модели прославились в 2021 году и сохранят тренд в 2023 году . Они работают с текстом и изображениями. В 2022 году компания OpenAI представила сеть DaLL-E-2, создающую реалистичные и фэнтезийные изображения. Качество изображения максимальное и генерируется посредством краткого текстового описания. После OpenAI Google представила свою модель Imagen. Пример глубокого мультимодального обучения
Дизайнеры и цифровые художники могут извлечь выгоду из этой тенденции, поскольку они могут легко найти вдохновение и улучшить свою работу над уникальными произведениями.
Речевые технологии
Современную нейронную сеть для синтеза речи сложно отличить от естественной речи. Кроме того, модели включают интонацию и эмоции. Такая тенденция позволяет снять барьер внедрения голосовых помощников в повседневную жизнь. Программы активно внедряются в мобильные приложения, «умные» технологии и автомобили.
Сфера B2B позволяет полностью автоматизировать колл-центры; есть возможность реализовать Text-To-Speech в медиа для создания аудиозаписей на основе текста.
Компьютерный прицел
Модель нейронной сети, которая помогает идентифицировать лица, объекты, генерировать изображения и другие объекты. Распознавание лиц используется уже много лет, особенно в системах видеонаблюдения; отрасли широко используют нейронные сети для идентификации объектов, что позволяет им управлять конкретными вещами. Сюда также входит улучшение изображения при съемке на телефон.
В 2023 году и в ближайшие 5–10 лет будет большой интерес к метавселенным и виртуальной реальности. Нейронные сети здесь также необходимы, потому что они могут генерировать 3D-персонажей с помощью компьютерного зрения, распознавать движения, мимику и т. д.
Индустрия дронов является одним из основных пользователей компьютерных прицелов. Многие автопроизводители готовы заменить водителей; Тесла и Крайслер — отличные примеры. Успешное распознавание лиц может заменить реальных продавцов. Например, Amazon Go сканирует содержимое корзины через нейронную сеть и автоматически списывает средства, когда человек покидает магазин.
Здравоохранение также получает преимущества, поскольку может анализировать снимки МРТ, рентгеновские снимки, искать рак и т. д. В области косметологии модель используется для мониторинга состояния кожи; В качестве решения нейронная сеть предлагает варианты борьбы со старением.
Тенденция развития и применения компьютерного зрения на стройке — актуальная тема 2023 года. Всё из-за высокой смертности строителей на рабочих местах. По статистике, количество смертей в строительстве в пять раз выше, чем в других профессиях. Это может быть удар, падение, поражение электрическим током и другие причины. Нейронные сети в этой области и методы машинного обучения позволят использовать «умные» камеры, работающие на безопасность людей. Монтаж таких устройств на строительной площадке позволяет осуществлять непрерывную трансляцию видео на отдельные серверы. Все клипы разбиваются на кадры, после чего нейросеть начинает анализировать. Такая технология позволяет :
- Быстро найдите огонь.
- Выявите сотрудников, которые не носят защитных средств.
- Обнаружить нарушение ворот.
- Отслеживайте движение специализированного транспорта.
Рынок уже предлагает несколько систем, которые могут распознавать сотрудников и оповещать их об опасностях или нарушениях через микрофоны. Нововведение может помочь автоматизировать многочисленные процессы, связанные с безопасностью персонала.
Искусственный интеллект для учёных
Нейронные сети продолжают приносить пользу науке. ИИ решает задачи генной инженерии, биологии, квантовой химии и математики. Модель AlphaFhold от DeepMind предсказала структуру белка. В настоящее время графовые нейронные сети активно развиваются; они помогают получать информацию о соединениях и функциях узлов.
Нейронные сети в диагностике и медицине
По данным IBM, 90% информации в сфере здравоохранения содержат изображения, и их количество постоянно растет по сравнению с другими объемами медицинских данных. В результате сектор здравоохранения получает большую выгоду от использования нейронных сетей при обработке визуальной информации. Тенденция использования этой технологии дает множество преимуществ :
- Экономия времени
- Экономия средств медицинских учреждений
- Преимущества радиологической отрасли.
После получения МРТ, скана или изображений других обследований врач должен приступить к анализам на определение отклонений, патологий и т. д. Диагностика серьезных заболеваний требует сразу нескольких визуализирующих исследований. Нейронные сети могут быстро анализировать изображения и сообщать об аномалиях, например об опухолях, которые врачи могут не заметить из-за человеческого фактора. Такая система выявляет закономерности, предоставляя врачам исчерпывающую информацию об отклонениях. Такой подход существенно упрощает работу врачей, экономя их время.
В ситуациях, когда у пациентов есть несколько изображений за разные периоды времени, ИИ может помочь увидеть динамику лечения или прогрессирования заболевания. Google протестировал и проанализировал изображения. ИИ справился лучше, чем сертифицированные рентгенологи. Машина увидела на 5% больше раковых опухолей, чем люди, а ложные диагнозы сократились на 11% с помощью нейронной сети.
Нейронные сети для маркетинга
Маркетологи наиболее активно используют Big Data в бизнесе. Реклама — одно из основных применений больших данных, а нейронные сети помогают покупать рекламу и группировать аудиторию. Для рынка этого достаточно, но в 2023 году и в ближайшие пять лет ситуация может кардинально измениться, и спрос на нейросети увеличится в несколько раз. Этот фактор в будущем начнет определять успех рекламных кампаний и маркетинга в будущем.
В связи с развитием технологий маркетинг является наиболее цифровизированной сферой. Машины и алгоритмы могут сделать работу намного доступнее, взяв на себя рутинные задачи, а людям придется научиться работать с нейронными системами.
Изменения:
- Увеличение объемов данных . Ежегодно новые данные растут на 30%, а человек ежедневно просматривает сотню рекламных сообщений. Завоевать клиента становится все сложнее, и суть работы маркетолога в таких условиях состоит в том, чтобы найти узкий сегмент людей, затем донести информацию с посланием конкретно для этой категории клиентов, чтобы вызвать максимальный интерес.
- Персонализация коммуникаций . Сегодняшние пользователи ожидают более персонализированного общения и связи. По данным McKinsey, 80% клиентов предпочитают работать с компаниями с индивидуальным подходом, а 77% готовы платить больше за их услуги и продукты.
- Создание закрытых рекламных вертикалей . Под прикрытием анонимности клиентов и защиты данных крупные корпорации ограничивают обмен информацией между аналитиками и сайтами. К ним относятся Safari и Firefox, а в 2023 году Chrome начнет блокировать сторонние файлы cookie. Главным последствием таких действий является не безопасность людей, а формирование рекламного рынка нового типа, монополистами на котором станут крупные компании. Любая экосистема социальных сетей на основе браузера может собирать аналитику только с помощью своих инструментов, без доступа к данным на других сайтах. Такой метод направлен на то, чтобы узнать больше о потребителях за пределами своей экосистемы.
Описанные тенденции могут привести людей в 2023 году к тому, что брендам и компаниям придется создавать множество креативов и сообщений для каждой рекламной кампании, чтобы охватить узкий сегмент целевой аудитории. Чтобы быть более эффективным, вам все равно необходимо нацеливать сообщения на отдельных лиц или компании, и в этом вам поможет нейронная сеть.
Генерация личных сообщений
Маркетологи уже несколько лет работают над группировкой аудитории по разным рекламным сегментам. Например, показ рекламы на аудиторию 18–55 лет становится неэффективным, и по этому возрастному критерию можно разделить на 3–5 типов. Однако маркетологи редко этим занимаются из-за нехватки информации и возможностей для создания контента. Такая проблема актуальна для 2023 года из-за тенденций сегментации пользователей, диверсификации каналов и персонализации контента.
В этом процессе помогут нейронные сети, способные создать картинку из текста или фразы. Например, мы можем представить себе журнал Cosmopolitan, обложка которого сделана на машине DALL-E-2.
Нейронные сети могут не только создать изображение из текста, но и выполнить анализ текстовой составляющей, предоставив варианты, для какой целевой аудитории, какого возраста такая реклама будет актуальна.
СМС или рекламные изображения чаще всего создаются людьми с использованием личного опыта и других факторов. Нейронные сети могут предсказать CTR такого сообщения для конкретного человека или группы людей. Зная возможный коэффициент конверсии, нейросеть можно научить давать рекомендации, улучшать текст или изображение, а затем писать алгоритмы для самостоятельной генерации креативов и рекламных текстов. Это упрощает генерацию сотен сообщений, особенно при создании персонализированных предложений. С помощью алгоритмов роботы быстро подстроятся под конкретного клиента, что будет полезно не только в 2023 году, но и в будущем.
Отчеты Market Research Future Reports предоставили информацию о том, что крупномасштабный рынок искусственных нейронных сетей получит существенный рост рыночной стоимости в период с 2023 по 2025 год. Наиболее важным сектором является здравоохранение, которое будет определять глобальный рынок нейронных сетей. США будут доминировать на мировом рынке нейронных сетей благодаря своей развитой инфраструктуре, а Европа окажется на 2-м месте.