Основные тенденции развития нейронных сетей
Много говорится о том, что нейросети перевернут экономику мира и изменят формат взаимоотношений в обществе в целом.
Разберем чего ждать от отрасли. Так, машины используют нейронные сети для анализа входной информации, что помогает устранить такие проблемы, как человеческий фактор. По мнению экспертов, эти технологии облегчат жизнь, избавив от сложных, монотонных задач, однако говорить о массовом применении этих инноваций пока рано. В 2024 году можно выделить несколько тенденций, которые могут показать положительную динамику в ближайшие пять лет.
Самой продвинутой нейронной сетью NLP является GPT-4. Она может отвечать на вопросы, общаться и, как ожидается, делать логические выводы. Однако такие модели, обладающие огромным набором информации, не могут понять смысл вырабатываемых ими фраз и слов. Их обучение требует огромных данных и вычислений, что оставляет углеродный след. Следующая проблема - несовершенство данных, поскольку информация в сети часто подвергается манипуляциям и искажается.
Перспективной отраслью в 2024 году является развитие функции распознавания, а именно: лица, изображения, отпечатков пальцев, голоса и звука.
Ученые говорят, что ИИ не хватает эмоций и чувств, чтобы быть ближе к людям. Люди могут воспринимать, предлагать решения, учитывать контекст различных факторов и приспосабливаться к меняющейся обстановке. Алгоритм AlphaGo компании DeepMind может выиграть шахматный турнир у чемпионов мира, однако его стратегия не выйдет за пределы игрового стола. Даже самые инновационные технологии, включая GPT-4, должны развиваться. Задача ученых - построить мультимодальную систему, позволяющую соединить сенсорное восприятие и распознавание текста для работы с данными и поиска решений.
OpenAI выпустила обновление Codex для GPT-4. Такая модель может выполнять редактирование и вставку текста, а не продолжать его. В результате машина подходит для ускорения работы редакторов.
Тенденция 2024 года - внедрение знаний об окружающей среде в языковые нейронные сети с помощью Wiki и подобных источников. Это позволит применять при разработке ответа не только информацию из обучающей выборки, но и непосредственно фактологическую базу. Ярким примером того, как это работает, является модель RETRO от DeepMind.
Эти модели стали известны в 2021 году и сохранят тенденцию в 2024 году. Они работают с текстом и изображениями. В 2022 году компания OpenAI представила сеть DaLL-E-2, создающую реалистичные и фантазийные изображения. Качество изображения максимальное и создается с помощью краткого текстового описания. После OpenAI компания Google представила свою модель Imagen.
Дизайнеры и цифровые художники могут извлечь выгоду из этой тенденции, поскольку они могут легко найти вдохновение и активизировать свою работу над уникальными произведениями.
Современную нейронную сеть для синтеза речи сложно отличить от естественной речи. Кроме того, модели включают в себя интонацию и эмоции. Такая тенденция позволяет снять барьер внедрения голосовых помощников в повседневную жизнь. Программы активно внедряются в мобильные приложения, "умные" технологии, автомобили.
В сфере B2B возможна полная автоматизация колл-центров, есть возможность внедрения Text-To-Speech в медиа для создания аудиозаписей на основе текста.
Модель нейронной сети, которая помогает распознавать лица, предметы, формировать изображения и другие объекты. Распознавание лиц используется уже много лет, особенно в видеонаблюдении; в промышленности широко используются нейронные сети для идентификации объектов, что позволяет контролировать те или иные вещи. Сюда же относится улучшение изображения при съемке телефоном.
В 2023 году и в последующие 5-10 лет будет большой интерес к метавселенным и виртуальной реальности. Нейронные сети нужны и здесь, поскольку они могут генерировать 3D-персонажей с помощью компьютерного зрения, распознавать движения, выражения лица и т.д.
Индустрия беспилотников - один из основных потребителей компьютерного зрения. Многие производители автомобилей готовы заменить водителей; Tesla и Chrysler - отличные примеры. Успехи в распознавании лиц могут заменить настоящих продавцов. Например, Amazon Go сканирует содержимое корзины с помощью нейронной сети и автоматически списывает деньги, когда человек покидает магазин.
Здравоохранение также получает выгоду, поскольку может анализировать снимки МРТ, рентгеновские снимки, искать рак и т.д. В области косметологии модель используется для мониторинга состояния кожи; в качестве решения нейросеть предлагает варианты борьбы со старением.
Тенденция развития и применения компьютерного зрения на строительной площадке является актуальной темой на 2024 год. Все это связано с высокой смертностью строителей на рабочих местах. Согласно 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. Установка таких устройств на строительной площадке позволяет вести непрерывный поток видеотрансляции на отдельные серверы. Все ролики делятся на кадры, после чего нейронная сеть начинает их анализировать.
Нейронные сети продолжают приносить пользу науке. ИИ решает задачи генной инженерии, биологии, квантовой химии и математики.
Модель AlphaFhold компании DeepMind предсказала структуру белка. В настоящее время активно развиваются графовые нейронные сети, которые помогают получать информацию о связях и особенностях узлов.
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 огромную пользу от нейронных сетей при обработке визуальной информации. Тенденция использования этой технологии дает множество преимуществ. Так после получения снимков МРТ, сканирования или изображений, полученных в результате других обследований, врач должен начать анализ для определения отклонений, патологий и т.д. Диагностика серьезных заболеваний требует одновременного проведения нескольких исследований изображений. Нейронные сети могут быстро анализировать изображения и сообщать об отклонениях, например, об опухолях, которые врачи могут не заметить из-за человеческого фактора. Такая система выявляет закономерности, предоставляя врачам исчерпывающую информацию об отклонениях. Этот подход значительно упрощает работу врачей, экономя их время.
В ситуациях, когда у пациентов есть несколько снимков за разные периоды, ИИ может помочь увидеть динамику лечения или развития болезни. Компания Google провела тестирование и анализ изображений. ИИ справился с задачей лучше, чем сертифицированные радиологи. Машина увидела на 5% больше раковых опухолей, чем человек, а ложные диагнозы с помощью нейронной сети были снижены на 11%.