Статья создана при поддержке магазина Usoftware.
Нейронные сети прочно вошли в нашу ежедневную жизнь – зачастую даже незаметно для нас. Мы каждый день ищем информацию в интернете, покупаем вещи на маркетплейсах или строим маршрут на карте, и внутри этих сервисов нередко работают нейросети, беря на себя часть задач. Действительно, нейросети сейчас повсюду: большинство из нас используют их регулярно, осознавая это или нет. Что же такое нейросеть и где именно в быту мы с ней сталкиваемся? Давайте разберём простыми словами, как работают нейронные сети и приведём конкретные примеры их применения в обычной жизни. Вы наверняка удивитесь, узнав, насколько часто вы пользуетесь возможностями нейросетей, даже не подозревая об этом.
Что такое нейросеть?
Нейросеть – это программа (алгоритм), которая работает примерно как человеческий мозг: она учится находить закономерности в данных и на основе этого принимать решения. По сути, нейросеть состоит из множества маленьких взаимосвязанных «нейронов», каждый из которых обрабатывает часть информации и передаёт сигнал дальше. В отличие от обычных программ, действующих по фиксированным правилам, нейросеть сама настраивает свои «весы» в процессе обучения на большом количестве примеров. Её не программируют жёстко под каждое условие – вместо этого её тренируют на данных, показывая правильные ответы, чтобы она научилась решать задачу. Таким образом, нейросеть может распознавать изображения, понимать речь, переводить тексты и выполнять многие другие задачи, которые раньше под силу были только человеку. Проще говоря, нейросеть выявляет скрытые связи и шаблоны в большом массиве данных и использует их, чтобы выдавать полезный результат.
Смартфоны
Наши смартфоны используют возможности нейросетей «под капотом» сразу в нескольких функциях. Один из ярких примеров – разблокировка телефона по лицу. Например, технология Face ID в iPhone строит 3D-модель вашего лица и с помощью специально обученной нейросети сопоставляет её с эталоном, чтобы узнать владельца. Дополнительная нейросеть при этом обучена распознавать попытки обмана – она защищает систему от разблокировки по фотографии или маске. Со временем алгоритм подстраивается под изменения вашей внешности (причёска, борода и т.д.), продолжая узнавать вас всё точнее.
Ещё одна скрытая нейросеть помогает камере смартфона автоматически улучшать фотографии – об этом подробнее в следующем разделе. Также ИИ задействован в работе фотогалереи: современные телефоны умеют сами распознавать лица людей на снимках, находить котиков, еду или другие объекты. Замечали, как приложение «Фото» может сгруппировать все ваши снимки с пляжа или найти по поиску картинок вашего питомца? Это тоже работа нейросети, обученной классифицировать изображения. Нейросети используются и для комфорта при вводе текста: система автокоррекции и подсказки слов в клавиатуре анализирует введённые символы и предсказывает, какое слово или фразу вы хотите набрать. Такие функции используют языковые модели (тип нейросети), которые обучены на больших массивах текста для предсказания наиболее вероятного продолжения. Всё это делает взаимодействие со смартфоном более удобным – и опять-таки, работает на основе обученных нейросетевых алгоритмов, хотя для пользователя эта «умная» начинка остаётся за кадром.
Камеры и фотографии
Современные камеры со встроенным ИИ. Едва ли сегодня можно представить смартфон без камеры – а камеру без искусственного интеллекта. Фотокамеры наших телефонов активно задействуют нейросети, чтобы снимки получались красивее и качественнее. Современные смартфоны при каждой съёмке запускают алгоритмы ИИ, которые в реальном времени анализируют сцену: определяют уровень освещения, распознают объекты и лица, отмечают движущиеся части кадра. Например, ночной режим съёмки теперь делает не просто более светлый кадр – нейросеть прогнозирует, как сцена должна выглядеть при идеальном освещении, и достраивает фотографию исходя из этого. Технологии вроде Deep Fusion у Apple или Nightography у Samsung – это не маркетинговые уловки, а реальные примеры того, как нейросети переписывают законы оптики, позволяя получать яркие и чёткие снимки даже в темноте.
Нейросети помогают и в творческих задачах обработки фото. В 2020-х годах появились функции генеративного ИИ прямо в смартфонах. К примеру, на Google Pixel есть инструмент Magic Eraser, способный удалить лишние объекты с фотографии – скажем, случайных прохожих на фоне – и достроить недостающие детали так, что вы и не заметите подделки. По сути, нейросеть «дорисовывает» фон на месте удалённого объекта, используя знания, полученные при обучении на миллионах изображений. Также нейросети взяли на себя роль невидимого ретушёра: портретный режим камеры не просто размывает задний фон, но и улучшает облик человека. Специальные алгоритмы выравнивают тон кожи, убирают небольшие недостатки – прыщики, морщинки, блики – при этом стараясь сохранить естественный вид лица. Например, технологии Real Tone от Google или Skin Smooth от Oppo делают кожу на селфи более ровной и гладкой, выдавая результат, который раньше требовал долгой ручной правки в фоторедакторе. Всё это происходит мгновенно, прямо во время съёмки или сразу после неё. Благодаря нейросетям даже непрофессиональный фотограф с обычным телефоном может получить эффектный снимок, которым не стыдно поделиться – раньше для этого нужны были навыки и часы обработки, а теперь достаточно нажать кнопку затвора.
Голосовые помощники и умные колонки
Голосовые ассистенты – такие как Apple Siri, Google Assistant, Amazon Alexa или Яндекс.Алиса – тоже работают на основе нейронных сетей. Эти системы используют технологии распознавания речи и обработки естественного языка, чтобы «понимать» ваши голосовые команды и отвечать на них. Например, голосовой помощник Siri задействует продвинутые алгоритмы машинного обучения для разбора устной речи и формирования ответа. Когда вы спрашиваете у смартфона «Какая сегодня погода?» или даёте команду умной колонке включить музыку, специальная нейросеть расшифровывает звуковой сигнал в текст, далее другой алгоритм анализирует смысл фразы, подбирая релевантный ответ, и, наконец, синтезирует голосом ответное сообщение. Всё это – цепочка моделей искусственного интеллекта.
Без нейросетей такие помощники не смогли бы ни распознавать речь с высокой точностью, ни поддерживать более-менее естественный диалог. ИИ позволяет ассистентам со временем становиться умнее: они могут обучаться на примерах взаимодействия с пользователями. Например, Алиса от Яндекса тоже является детищем нейросетевых технологий. С каждым запросом она анализирует, правильно ли поняла команду, и подстраивается под манеру речи пользователя. В итоге современные голосовые помощники уже умеют отвечать на сложные вопросы, шутить и даже запоминать контекст прошлых реплик – всего этого удалось добиться именно благодаря нейросетям, которые «учат» машины понимать человеческий язык.
Рекомендации в YouTube и TikTok
Когда вы открываете YouTube или листаете ленту TikTok, и вам показываются видео, которые прямо в точку соответствуют вашим интересам – знайте, это работает рекомендательный алгоритм на основе нейросети. Такие системы анализируют огромное количество данных о поведении пользователей: какие видео вы смотрели и как долго, что лайкнули, какие ролики пропустили, в какое время суток обычно заходите и т.д. На основе этих сигналов обученная нейросеть предсказывает, какие видео вам могут понравиться, и показывает их в вашей персональной подборке.
Например, YouTube еще несколько лет назад перешёл на глубокие нейронные сети для формирования рекомендаций. Алгоритм буквально «учится» на миллиардах просмотров по всему миру. Если вы начали часто смотреть видео про готовку или, скажем, ролики с кошками, ИИ подмечает эту закономерность и будет подсовывать больше похожего контента. В TikTok похожим образом нейросеть оценивает ваши реакции (просмотры до конца, пересмотры, лайки, комментарии) и очень быстро подстраивает ленту под ваш вкус. Именно поэтому TikTok так быстро «цепляет» – за ним стоит мощная система машинного обучения. Со стороны пользователя всё выглядит магически просто: «приложение угадывает, что мне интересно». Но за этим стоит огромная вычислительная работа нейросети, которая непрерывно обучается на действиях миллионов людей.
Фильтрация спама
Ваш электронный почтовый ящик почти наверняка защищён нейросетью – той, что отделяет нежелательные письма (спам) от нормальной корреспонденции. Раньше почтовые фильтры работали по наборам правил (например, искали запрещённые слова), но спамеры научились эти правила обходить. Современные же фильтры обучены на реальных примерах спама и используют ИИ для распознавания скрытых угроз. Так, в Gmail несколько лет назад появился новый спам-фильтр RETVec на базе нейросети TensorFlow. Он умеет «читать» текст письма почти как человек и замечать хитрые приёмы: например, замену букв похожими символами, вставку случайных эмодзи или ошибок, чтобы обмануть простые алгоритмы. Благодаря этому такой ИИ-фильтр гораздо надёжнее определяет нежелательные письма и отправляет их в спам, даже если раньше таких сообщений не видел. По данным Google, внедрение нейросетевого фильтра позволило на десятки процентов сократить попадание спама во входящие пользователям. То есть почти все те рекламные рассылки, фишинговые письма «от банка» или загадочные уведомления, которые вы не получаете каждый день – их за вас вовремя отсеяла умная нейросеть.
Автопереводчики
Онлайн-переводчики – ещё одна сфера, где нейросети проявили себя самым заметным образом. Если вы пользовались Google Переводчиком или аналогами лет 10 назад, то помните, что качество перевода оставляло желать лучшего: тексты выходили корявыми, с кучей ошибок. Теперь же машинный перевод стал намного более грамотным и естественным – это прямой результат перехода на нейронные сети. В середине 2010-х Google, Yandex и другие внедрили технологию нейронного машинного перевода, и качество выросло скачкообразно. Раньше программы путались в словах с несколькими значениями, неверно согласовывали окончания, переводили идиомы слишком буквально. Сегодня же переводчик в большинстве случаев понимает контекст и выбирает подходящее значение слова, старается строить фразу как человек. Нейросеть анализирует сразу всё предложение целиком (а не по отдельности слово за словом) – благодаря этому перевод звучит более связно. Конечно, идеала пока нет и сложные тексты по-прежнему лучше доверить людям. Но в бытовых ситуациях автопереводчики справляются отлично: например, переводят иностранные сайты, помогают переписываться с иностранцем или понять инструкцию на другом языке. В общем, рост качества онлайн-перевода – целиком заслуга нейросетей. Эти скрытые лингвисты каждый день трудятся, чтобы сломать языковой барьер для миллионов людей.
Банковские алгоритмы
Банки и финансовые компании тоже активно используют нейросети, просто мы этого не видим напрямую. Один из примеров – системы обнаружения мошенничества с картами. Наверняка многие сталкивались: совершаешь нестандартную покупку, и банк сразу присылает сообщение или звонит подтвердить операцию. Эту автоматическую проверку осуществляет именно нейросетевой алгоритм, проанализировавший ваши обычные шаблоны трат и обнаруживший подозрительное отклонение. Нейросети очень хороши в поиске подобных аномалий. По данным специалистов, в финансах нейросети применяются для выявления мошеннических транзакций, анализа рисков и даже помощи в инвестициях. Например, ИИ может прогнозировать, насколько надёжным будет заёмщик кредита, оценивая сотни факторов – от кредитной истории до манеры заполнять анкету. В трейдинге нейросети пытаются предсказывать движения рынка, находя сложные взаимосвязи в биржевых данных. Многие мобильные банковские приложения тоже имеют интеллектуальные функции: подсказывают, как распределить бюджет, предупреждают о подозрительных списаниях, автоматически составляют финансовые отчёты – и всё это на базе обученных моделей. Таким образом, когда речь заходит о безопасности денег и удобстве финансовых сервисов, нейросети часто играют роль незаменимых помощников, работающих быстро и незаметно.
Ретушь и обработка фото
Любители красивых снимков тоже выигрывают от развития нейросетей. Раньше, чтобы отретушировать фотографию или наложить эффект, нужны были навыки работы в графическом редакторе. Теперь же появилось множество простых приложений с нейросетями, которые сами делают всю магию. Например, есть онлайн-сервисы и мобильные программы, где нейросеть за секунды улучшит ваше селфи: уберёт красноту с кожи, сгладит морщинки, устранит блики – одним словом, приведёт лицо к идеалу (в разумных пределах) без фотошопа. Нейросеть анализирует изображение, находит на нём черты лица и дефекты, а затем аккуратно их корректирует, стараясь сохранить естественный вид. Похожие технологии используются в камерах смартфонов по умолчанию: многие модели по умолчанию включают beauty-режим, незаметно преображающий черты лица с помощью ИИ.
Кроме улучшения портретов, нейросети умеют автоматом раскрашивать чёрно-белые фотографии, восстанавливать поцарапанные старые снимки, повышать разрешение размытой картинки и выполнять другие сложные операции, которые раньше требовали долгого ручного труда. Например, специальные алгоритмы повышения чёткости (upscaling) могут достроить недостающие пиксели, «дорисовывая» детали на фото – и иногда результат действительно впечатляет. Также популярны нейросети, стилизующие фотографии: загружаете фото – и за секунду получаете его в стиле картины Ван Гога или современного художника. Всё это стало возможным благодаря тому, что нейронные сети обучены на огромном количестве изображений и научились понимать, как должен выглядеть качественный снимок. Теперь даже новичок может одним кликом применить сложный эффект или ретушь – за него поработает искусственный интеллект.
Поиск похожих товаров
Умные рекомендации для шопинга. Часто на сайтах магазинов мы видим разделы «Похожие товары» или «С этим товаром также покупают» – это тоже результат работы нейросетей. Алгоритмы анализируют, какие продукты вы просматривали или покупали, сравнивают вас с другими клиентами и на основе этого предлагают то, что может вам понравиться. Маркетинговые системы на базе ИИ изучают поведение покупателей и формируют для каждого персональные рекомендации. Например, если вы искали кроссовки, сайт может показать вам популярные спортивные носки или другую модель кроссовок – этим занимается обученная модель, обнаружившая связь между интересами пользователей.
Ещё более наглядный пример – сервисы, которые позволяют искать товары по фотографии. Представьте: вы увидели в интернете классное платье или редкие кроссовки, и хотите найти, где их купить. Специально обученная нейросеть придёт на помощь. Например, стартап Cherry представил нейросетевой сервис, который по загруженной фотографии вещи находит этот товар в интернете и показывает, в каком магазине его можно купить, а заодно подбирает похожие вещи. Вы делаете снимок или скриншот понравившейся сумки, загружаете его в приложение – и нейросеть анализирует изображение (форму, цвет, характерные детали), после чего ищет совпадения в базе товаров. В результате вы получаете ссылку на точно такую же сумку в продаже, а если её нет – то подборку визуально схожих моделей. Подобные возможности уже внедряются и в крупные маркетплейсы. Например, «поиск по картинке» есть у Яндекс.Маркета и Wildberries: достаточно сфотографировать предмет – и AI-помощник покажет ассортимент похожих позиций. Таким образом, шопинг становится более удобным: нейросеть может выступать в роли персонального стилиста или поискового эксперта, который быстро находит именно то, что вам нужно, даже если вы сами толком не знаете, как это описать словами.
Вместо заключения: вы пользуетесь ИИ каждый день
Как видите, нейронные сети давно вышли из стен научных лабораторий и работают на благо обычных людей. Причём делают они это тихо и незаметно – интерфейсы сервисов остаются простыми, просто за ними скрывается «умный» функционал. Мы регулярно пользуемся десятками возможностей, созданных с помощью нейросетей: от фильтрации спама в почте до советов, какое видео посмотреть вечером. ИИ подсказывает нам дорогу в пробках, помогает общаться без языка, улучшает наши фото, экономит время и повышает комфорт во многих мелочах. Разработчики часто даже не афишируют, что внутри их приложения работает нейросеть – для нас главное, что задача решается. Таким образом, нейросети в повседневной жизни – это уже реальность. Мы встречаемся с ними ежедневно, зачастую не подозревая об этом, и эта тенденция будет только усиливаться. Искусственный интеллект становится таким же привычным «бытовым» инструментом, как когда-то электричество или интернет, обеспечивая умные возможности на каждом шагу.