От чего нейросети избавят мир

День ото дня нейросети все сильнее входят в нашу жизнь, хотя порой мы этого совершенно не замечаем.

Но если тенденция сохранится, то в скором времени привычный нам мир претерпит кардинальные перемены — о них и поговорим.

Искусственные нейронные сети — математические модели, вдохновленные организацией нейронов в головном мозге.

В новостях часто появляются сообщения о том, что нейросети написали книгу или песню, но вряд ли в ближайшее время машина заменит писателей и музыкантов.

Зато в других направлениях искусственный интеллект уже меняет мир — в том числе избавляет от того, что еще недавно казалось естественным.

Вот несколько явлений, о которых можно будет забыть в ближайшем будущем.1.

Видео в качестве доказательства.

Мы привыкли доверять тому, что видим на записях с камер: если фотографии легко подделать с помощью графических редакторов, то сфабриковать видео куда сложнее.

Однако метод Deepfake позволяет с помощью нейросетей изменять элементы изображений (в том числе видео).В основе лежат GAN — генеративные состязательные сети: одна нейросеть создает поддельное видео, а другая пытается понять, создано оно человеком или нейросетью.

Когда вторая нейросеть не распознает обмана, получается реалистичная запись.

Бум Deepfake пришелся на 2017 год — в основном с его помощью на видео заменяли одни лица на другие (например, известных актрис «вклеивали» в видео для взрослых).Для того чтобы фейк выглядел достоверно, машине нужно обучиться на большом количестве фотографий человека (желательно с разных ракурсов), поэтому обычные люди с десятью фото в соцсетях вряд ли станут жертвами подделок в ближайшее время.

Зато записи со знаменитостями можно сфабриковать уже сегодня — например, создать видео, где известный политик кого-то оскорбляет или грозит войной.

Некоторые искусственные записи с Бараком Обамой сложного отличить от настоящих, но часто Deepfake используется ради шутки — отдельной популярностью пользуется Николас Кейдж, которого делают участником разных фильмов:@video=//www.

com/embed/bE1KWpoX9Hk@Это значит, что скоро видео перестанут быть надежным доказательством.2.

Спам и оскорбления в интернете.

Сайты, на которых пользователи могут публиковать контент и оставлять комментарии, рано или поздно сталкиваются с проблемой спама, оскорблений и мошенничества.

Разработчики Яндекса научили нейросети бороться с нежелательным контентам на таких сервисах.

Из-за того, что русский мат и ругательства очень разнообразны, недостаточно просто заблокировать упоминание «плохих» слов.

Поэтому машина сначала сама сгенерировала множество вариантов искаженных ругательств (в том числе с переставленными буквами или «запиканными» звездочками символами) — и уже на основе этих примеров научилась вычислять недопустимую лексику, даже если комментатор постарался ее замаскировать.

Сложность в борьбе со спамом была в другом: обычно мошенники распространяют немного видоизмененные тексты, чтобы их не удалили автоматически.

Поэтому нейросеть научили делить комментарии на короткие последовательности символов и сравнивать уже их.

Теперь, если одно сообщение помечается как спам, нейросеть вычисляет все похожие комментарии и удаляет их тоже.

Конечно, в сложных ситуациях финальное решение до сих пор выносит человек, но в некоторых сервисах Яндекса машина принимает решение относительно 90% контента.

Разработчики рассказывают, что продолжают совершенствовать работу машины.3.

Стоковые фото.

Основная проблема использования фотографий в интернете — авторские права.

Для того, чтобы легально разместить чье-то фото в качестве иллюстрации, нужно купить права на фото.

Но благодаря нейросетям можно использовать изображения, сгенерированные машиной.

Алгоритмы компании NVIDIA позволяют с помощью нейросетей бесконечно создавать реалистичные фотографии (пейзажи, изображения машин и интерьеров), которые можно использовать вместо стоковых фото.

Лучше всего нейросетям пока удаются портреты людей: на сайте Thispersondoesnotexist.

com («Этого человека не существует») публикуются фото людей, сгенерированные нейросетями — в большинстве случаев их невозможно отличить от настоящих.

Хуже дела обстоят, например, с изображениями котов — тела животных на искусственных фотографиях иногда выглядят жутко, но и здесь нейросети совершенствуются.4.

АварииВ основе систем, управляющих беспилотными автомобилями, лежат в том числе нейросети, именно они позволяют машине оценивать ситуацию на дороге.

Искусственный интеллект получает данные с датчиков, установленных на корпусе автомобиля, и анализирует их.

Он в режиме реального времени создает трехмерную модель окружающего пространства, выделяет в ней дорожные знаки, светофоры и других участников движения, предсказывает поведение машин и пешеходов — и уже исходя из этого строит маршрут.

Распознавать объекты нейросети научились благодаря людям: если перед входом на сайт вам хоть раз приходилось отмечать на картинке знаки или светофоры, значит вы участвовали в обучении искусственного интеллекта.

Пока рано говорить о том, что беспилотные автомобили скоро заменят человека на дороге, но разработчики к этому стремятся.

Исключив из дорожного движения человеческий фактор, можно избежать нарушения правил и, соответственно, большинство аварий.5.

Языковые барьеры.

Если вы пользуетесь онлайн-переводчиками, то заметили, что в последние несколько лет они стали работать эффективнее.

Причина в том, что для перевода стали использовать нейросети.

Раньше для этого применяли статистическую модель, которая разбивала необходимый текст на части и переводила их пословно.

Вместо этого нейронные сети анализируют переводимый текст целиком, то есть учитывают контекст.

Из-за этого качество перевода зависит от «популярности» языка — чем чаще пользователи к нему обращаются, тем меньше будет ошибок.

Сейчас переводчики работают в основном с письменными текстами и только учатся анализировать аудио.

Когда нейронные сети будут достаточно хорошо распознавать и генерировать человеческую речь, можно будет забыть о языковых барьерах.