От вождения машины до создания шедевров.
Нейросеть — это искусственный интеллект, способный к самообучению. В каком-то виде подобные программы существовали ещё в восьмидесятые годы, но особенно бурное развитие эта сфера получила примерно в 2015-м. Возможности нейросетей начали активно изучать ведущие университеты вроде Массачусетского и Оксфордского, а также крупные корпорации, например Google.
Сейчас эти технологии доступны любому желающему. И человечество уже придумало десятки самых безумных и странных применений для подобных программ. Вот несколько из них.
1. Придумывать лица несуществующих людей
Люди, которых вы видите на картинке выше, 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. Можете сами проверить, насколько хорошо у неё получается.
2. Читать вслух
Технологий 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. Повсюду видеть собачьи морды
Одной из первых нейросетевых технологий, которые стали доступны широкой аудитории, была Inceptionism от Google в 2015 году. Она обрабатывала изображения, добавляя на них силуэты собачьих морд, пагод и арок. Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато.
6. 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.
7. 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.
8. Ходить
Дочерняя компания Google под названием DeepMind провела эксперимент. Три разные виртуальные фигуры — гуманоид, палка с двумя ногами и шар с четырьмя лапами — должны были научиться ходить. У них не было никакой информации о том, как это делается, — только задача добраться из одной точки в другую и датчики, помогающие определять своё положение в пространстве. Спустя сотни часов практики все три фигуры научились ходить, бегать, прыгать и передвигаться по неровным поверхностям.
9. Управлять роботами
Технологии на основе нейросетей широко используются и в робототехнике. Например, созданный исследовательским институтом Disney робот умеет двигаться вперёд с помощью одной, двух и трёх ног. А робот-доставщик компании Starship Technologies — перемещаться по улицам, избегая препятствий и пешеходов.
10. 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.
11. Переводить текст на изображении в реальном времени
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.
12. Переносить художественный стиль с одного изображения на другое
В 2016 году сразу несколько компаний представили технологии для обработки изображений в разных художественных стилях. Появились приложения вроде Prisma, DeepArt и Ostagram. Prisma позволяет выбрать из нескольких сотен заготовленных фильтров, а Ostagram и DeepArt — самому загрузить картину или фотографию, которая послужит источником стиля.
13. Превращать грубые наброски в реалистичные картины
Компания NVIDIA в начале 2019 года показала программу, превращающую картинки из нескольких простых фигур в красивые детализованные картины. Пользователь делает пару мазков, а нейросеть создаёт из этого изображение, которое издалека не отличить от настоящего полотна какого-нибудь художника-пейзажиста. Море, скалы, город, лес, облака — на картину можно добавить десятки разных объектов. Нейросеть даже сама определяет, где нужны тени или отражения.
14. 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%.
15. 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.
Итак, исходя из выше написанного, нейросети научились делать множество удивительных вещей, которые нельзя недооценивать. Они изменили нашу жизнь и продолжают развиваться и удивлять нас каждый день. От распознавания изображений до анализа данных и автоматического управления, нейросети стали незаменимыми инструментами во многих отраслях. Их способность адаптироваться и обучаться делает их мощным инструментом для решения самых сложных задач. Сегодня наука и технология не представляют себе мир без нейросетей, и будущее с их участием обещает быть еще более увлекательным и захватывающим.
