Привет, Дзен! На связи Артем Панферов, СЕО EndCode, студии разработки мобильных приложений. Наш новый проект AI LAB, где мы помогаем предпринмателям оптимизировать бизнес-процессы компаний. 👾
В последнее время нейросети и искусственный интеллект — главные темы новостей. Это не удивительно, ведь они уже тесно вплелись в нашу жизнь: от переводчиков и функции T9 до распознавания речи и алгоритмов, используемых в TikTok.
В этой статье разберем: что такое нейросети, как они работают и как влияют на нашу жизнь. Поехали 🚀
ОБ ОСНОВАХ НЕЙРОСЕТЕЙ
Искусственный интеллект ИИ — это способность искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, а нейросети — это системы, созданные по образу мозга, которые учатся из данных, принимают решения и делают прогнозы, подобно человеческому мозгу.
Для того чтобы освоить мир нейросетей, давайте начнем не с практики, а с теории, углубившись в понимание работы нашего мозга и начальных основ нейросетей.
Все начинается с нейронов — основных "микропроцессоров" мозга, которые получают, обрабатывают и передают информацию. Представьте их как электрические центры обработки в мозге, работающие через электричество и химию. Синапсы, в свою очередь, являются связями между нейронами, по которым передается информация.
Погрузимся в детали процесса и посмотрим, как нейрон обрабатывает небольшие информационные кусочки. Нейрон принимает информацию, и если она знакома, передает ее другим нейронам через существующие связи — синапсы. В ином случае он формирует новые связи.
Для лучшего понимания приведу пример: если спросить у человека, как он описал бы апельсин тремя словами, часто услышишь "круглый, оранжевый, вкусный". Это упрощение, но оно отлично показывает, как нейрон устанавливает связи, связывая слова с объектами в категории.
Вспомните, как дети учат слова: "Я — мама, ма - ма." Возникают связи между нейронами, связывающие голос мамы, лицо, запах, формируя информацию и ее смысл. Постепенно мозг маленького человка усваивает больше информации, и нейроны устанавливают новые связи. Например, оказывается, что "мама" может быть не только твоей, но и у других людей. Слово получает больше смысла в зависимости от контекста.
Это работа мозга, и также работают нейросети.
ЭВОЛЮЦИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ
Давайте вспомним историю развития нейросетей.
Человечество осознало, насколько удивительно работает наш мозг, и попыталось создать его модель на компьютере. Первая математическая модель нейрона появилась в 40-х годах.
Ранний период (1940-1950)
1943 год — Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс представляют первую математическую модель нейрона в работе "Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности".
Затишье (1960-1970)
1969 год — Марвин Минский и Сеймур Паперт обнародовали "Перцептроны", указав на ограничения однослойных перцептронов, вызвав "зимний период" в изучении ИИ.
Возрождение (1980-1990)
1986 год — Джеффри Хинтон и его команда представляют алгоритм обратного распространения ошибки для обучения многослойных нейросетей, возрождая интерес к ним.
Эра глубокого обучения (2000-2010)
2006 год — Джеффри Хинтон вносит понятие "глубокое обучение" и демонстрирует эффективность многослойных нейросетей с использованием несвязанных машин Больцмана.
Основание OpenAI (2015)
2015 год — Энтузиасты ИИ, включая Сэма Альтмана и Илона Маска, основывают OpenAI, призванную обеспечить широкое и безопасное применение искусственного интеллекта.
Выпуск статьи "Attention Is All You Need" (2017)
2017 год — Исследователи из Google Brain представляют архитектуру Transformer, что стало основой для прорывов в обработке естественного языка.
Выход GPT-3 (2022, ноябрь)
2022 год — Выход GPT-3 от OpenAI, самой передовой модели на тот момент, использующей архитектуру Transformer для генерации текста и решения задач.
Выход GPT-4 Turbo (2023, ноябрь)
2023 год — Появление GPT-4 Turbo от OpenAI, расширяющее возможности предыдущих моделей и устанавливающее новые стандарты в машинном обучении и ИИ.
Эти этапы играли ключевую роль в превращении искусственного интеллекта из теории в важную часть современных технологий.
ЧАСТЬ ПРО CHATGPT
Давайте обратимся к OpenAI и ChatGPT, про которые, я уверен, слышали уже буквально все. OpenAI была создана Илоном Маском и Сэмом Альтманом в 2015 году с целью разработки искусственного интеллекта, дружелюбного к человеку. Революция началась примерно в 2017 году после публикации статьи "Attention Is All You Need".
Одним из ключевых моментов стало то, что с появлением достаточной вычислительной мощности стало возможным обучать нейросети с миллионами и даже миллиардами параметров (аналогично синапсам в мозге).
Именно тогда, в застенках OpenAI, начали обучать первую GPT, делая упор на создание искусственного интеллекта. Процесс обучения сводился к подаче текстовых данных на вход нейросети, а затем оценке результатов людьми.
Например, фраза "Опиши апельсин" отправляется нейросети, и мы ставим "лайк", если получаем ответ "Круглый, оранжевый, вкусный", укрепляя правильные нейронные связи.
Дальше начинается самое интересное!
При увеличении объема данных для обучения нейросети, она начинает обретать новые и неожиданные навыки. Например, GPT-2, который изначально не обучался переводу текстов, внезапно стал отлично справляться с этой задачей. С получением большого объема информации он начал генерировать верные переводы.
Также хочу упомянуть развитие генеративных сетей для создания изображений, использующих те же технологии, что и текстовые нейросети LLM. Процесс обучения аналогичен: показываем нейросети описание, и она генерирует картинку. Если результат удачен, ставим "лайк" и закрепляем успех.
ChatGPT: Революция в мире искусственного интеллекта
Вернемся к ChatGPT, представленному OpenAI в ноябре 2022 года. Этот продукт перевернул представление о нейросетях и стал революционным в мире искусственного интеллекта. Он не просто поддерживает диалог, но и способен адаптироваться к контексту, отвечать на вопросы и даже имитировать творческий процесс. ChatGPT выходит за пределы обычных задач нейросетей, предлагая уникальный интерактивный опыт и открывая новую эру в общении с искусственным интеллектом, где машина становится партнером в разговоре, способным удивлять и творить.
Это была теоритическая часть. Теперь перейдем к конкретным примерам применения нейросетей в повседневной жизни и бизнесе.
К ПРАКТИКЕ
Игра
До появления ChatGPT мы в EndCode создали визуальную новеллу об искусственном интеллекте, используя нейросети для создания изображений в игре "The Last Question". Игра основана на рассказе Айзека Азимова о супер-компьютере AI. Этот проект стал нашим экспериментом с интеграцией нейросетей в игровую среду.
Первый кейс:
Мы применяем нейросети для создания дизайн-концепций в наших мобильных приложениях. Хотя, пока, они не формируют полностью готовые дизайны, но предоставляют нам ценные идеи, которые вдохновляют наших дизайнеров. В реальной жизни такие инструменты могут быть использованы для генерации контента в социальных сетях, идеаций проектов и создания изображений для различных целей, будь то аватары или мемы.
Среди подобных инструментов можно отметить DALLE-3 и MidJourney.
Второй кейс:
Этот кейс больше всего подойдет для бизнеса. Мы используем плагин TLDV в Google Chrome. Этот инструмент позволяет нам транскрибировать разговоры в Google Meet и Zoom. Поскольку в EndCode все процессы удаленные, и наши сотрудники находятся по всему миру, — доступ к текстовым записям всех созвонов очень важный ресурс, который помогает нам следить за обсуждениями и сохранять договоренности.
Третий кейс:
Собственно, из второго кейса вытекает следующий. Благодаря текстовым версиям созвонов мы можем использовать ChatGPT для автоматизации процессов:
- Создание краткого обзора обсуждаемых вопросов. Иногда бывают встречи, на которых мне не удается присутствовать, но мне важно знать основные результаты и обсуждения. Тогда я извлекаю текстовую информацию из записей собраний и передаю ее ChatGPT для создания краткого обзора.
- Подготовка технических заданий для мобильных приложений. Принцип здесь аналогичен: мы выясняем у клиентов на созвонах их пожелания и требования, а затем передаем это GPT. Это не всегда идеальное решение, но мы получаем вполне приемлемые ТЗ, сокращая время на этот процесс с нескольких недель до всего нескольких дней.
Четвертый кейс:
Консультация с экспертами — это классное решение для бизнеса и повседневной жизни. Когда я сталкиваюсь с какой-то проблемой или задачей, в которой у меня не хватает компетенций — я обращаюсь к ChatGPT и прошу его: "Стань экспертом в чем угодно и помоги мне". Я начинаю диалог и веду его, как с обычным человеком, чтобы извлечь максимум знаний!
Пятый кейс:
Автоматизация процессов — вот что появилось с появлением функционала настройки ассистентов в GPT-4 Turbo. Теперь вы можете настроить бота-ассистента, подключить необходимую документацию (правила, регламенты и другое) и использовать его в качестве профессионала, выполняющего задачи на основе этой документации. Примеры использования:
В бизнесе:
- Бухгалтер: выставление счетов, заполнение договоров.
- Юрист: консультации по законодательству, аудит договоров и т.д.
- Маркетолог: написание статей, планирование контента, стратегий и др.
Для повседневной жизни:
- Стилист-ассистент: помощь в выборе одежды на основе фото.
- Психолог: проведение психологических сессий.
- Кулинарный ассистент: предложение рецептов блюд, учитывая особенности, КБЖУ и др.
Примеры использования можно генерировать буквально бесконечно…
Важно научиться правиотно взаимодействовать с нейросетями, чтобы получить более точные результаты. О лайфхаках общения с ними мы расскажем в следующих статьях.
В ЗАКЛЮЧЕНИИ
Нейросети уже давно перестали быть просто техническим трендом — они стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, совершенствуя процессы и помогая решать сложные задачи.
Эксперты AI LAB готовы помочь вам оптимизировать бизнес-процессы вашей компании, используя современные технологии.
Артем Панферов, EndCode Studio и AI LAB 👾
Еще больше новостей про AI (и не только) можно найти в моем telegram-
канале.
