В какой-то момент стало казаться, что нейросети вот-вот отберут у людей не только скучную рутину, но и творческие задачи. Ну, потому что зачем платить специалисту, если можно за пару кликов получить презентацию своей мечты? Тем более, что и сервисов для генерации слайдов — как грибов после дождя. Но когда дело доходит до реальных задач, лозунги быстро сталкиваются с суровой реальностью. Команда студии Veonix решила проверить, способны ли современные нейросети реально конкурировать с профессионалами, и провела собственное тестирование популярных ИИ-сервисов для создания презентаций. Результаты — перед вами.
В начале 2000-х годов люди искренне удивлялись первым относительно мощным компьютерам и телефонам с черно-белыми экранами. Сегодня же многих людей не удивить даже виртуальной реальностью, смартфонами с постоянным доступом в Интернет и другими современными технологиями. Однако, нейросети порой очень даже способны вызвать восторг — сегодня они умеют не только рисовать изображения по ключевым словам, но и менять голос человека в реальном времени. На днях компания Voicemod представила технологию, которая позволяет людям говорить голосом актера Моргана Фримена, робота или астронавта. Новая возможность скоро станет доступна для использования в любом приложении, будь то компьютерная игра или чат в телеграме. Казалось бы, круто — можно смешно разыграть своих друзей. Но есть одна опасность. Угадаете, в чем она заключается?
Вы уже наверняка видели в социальных сетях сюрреалистичные изображения вроде «скачущего на лошади астронавта» или «двух псов-химиков в защитных очках». Можно подумать, что это работы какого-то нового, талантливого художника со слишком развитой фантазией. Но нет — все эти изображения созданы нейросетью DALL-E 2, которую в апреле 2022 года представила компания OpenAI. При помощи нее любой человек может создавать реалистичные изображения с любым сюжетом, причем за очень короткое время — кажется, скоро художники будут не настолько нужны, как раньше. Технология перспективная, поэтому доступ к ней открыт только избранным людям. Однако, есть способ хотя бы немного оценить возможности удивительной нейросети — давайте узнаем о ней и попробуем создать свои уникальные картинки.
В апреле 2022 года американская компания OpenAI представила обновленную версию нейронной сети DALL-E 2, которая самостоятельно создает реалистичные картинки по текстовому описанию. Например, если написать ему «Астронавт едет на лошади», он создает сразу несколько оригинальных изображений на эту тему. Качество картинок настолько хорошее, что отличить творение нейросети от работы профессионального художника одним взглядом практически невозможно. К сожалению, на данный момент нейросеть DALL-E 2 находится на стадии закрытого тестирования, поэтому доступна только ограниченному кругу пользователей. Конечно, можно оставить заявку на сайте и испытать удачу на получение доступа, но особой надежды на это нет — требования к тестировщикам довольно высокие. Поиграть с новой нейросетью на данный момент невозможно, но существуют аналоги, которые справляются созданием изображений хуже, но все же достойны внимания. О них мы сейчас и поговорим.
В День святого Валентина 2022 года компания Sonantic опубликовала видео, которое быстро разлетелось по всем социальным сетям. В кадре находится девушка, которая молчит и загадочно улыбается зрителю. При этом, на заднем фоне, женский голос флиртует и признается смотрящему видео человеку в любви. Казалось бы, это обычный ролик, однако в конце закадровый голос внезапно объявляет: «То, что вы слышите, никогда не было сказано человеком, это было сгенерировано компьютером. Я не реальна. Я никогда не рождалась и никогда не умру, потому что я не существую». Оказалось, что это демонстрация новой технологии компании Sonantic, которая при помощи нейросети имитирует женский голос. Он реалистичен настолько, что умеет флиртовать и признаваться в любви. Технология уже используется в компьютерных играх и других сферах.
Метеоритами называются космические объекты, которые являются смесью камней, металлов и других материалов — они являются постоянными гостями нашей планеты. По расчетам ученых, каждый день на Землю падает примерно 6 тонн метеоритов. Если учитывать их количество в год, масса составляет внушительные 2 тысячи тонн. Как правило, после падения, они пропадают в лесах или других отдаленных от людей местах. А другие объекты, вроде челябинского метеорита 2013 года, становятся причиной разрушений — о таких случаях всегда сообщают в новостях. Огромная часть метеоритов пропадает на территории Антарктиды, площадь которой превышает 14 миллионов квадратных километров. Обычно метеориты на заснеженном континенте обнаруживаются случайно, но недавно исследователи разработали метод точечного поиска упавших на Землю небесных тел. Благодаря новой технологии уже найдено местоположение около 300 000 метеоритов.
В 2019 году ученые пришли к выводу, что примерно через сотню лет огромная часть обитаемой суши может оказаться под водой. Если это действительно правда, без жилья останутся около 150 миллионов человек. Причиной грядущей катастрофы, как вы уже могли догадаться, станет глобальное потепление и последующее таяние огромных ледников. Они превратятся в воду, которая поднимет уровень мирового океана и затопит ближайшие к морям и океанам города. Признайтесь — когда вы читаете такие прогнозы, вам кажется, что до этой катастрофы очень далеко и вы ее не застанете. Да и не факт, что от этого пострадают дети и внуки жителей России, потому что наши города находятся далеко от больших бассейнов. Но такая опасность все же существует, а вдобавок наши потомки могут столкнуться с лесными пожарами и как минимум со смогом. Недавно канадский ученый Иошуа Бенджио (Yoshua Bengio) разработал сервис, который позволяет взглянуть, как бы выглядел ваш город при потопе, пожаре или смоге. Он работает с любым населенным пунктом, который есть в Google Street View!
Сегодня в крупных городах нет ни одного общественного места без камер наблюдения. Многие из них подключены к системе распознавания лиц — если кто-то совершит преступление, полиция с большой долей вероятности сможет распознать его личность и арестовать. Продвинутые камеры есть даже в России и особенно много их в Москве. В феврале 2020 года стало известно, что власти города купили одну из самых лучших в мире систем распознавания лиц за 3,2 миллиона долларов. Она была разработана российской компанией NtechLab, которая изначально являлась автором сервиса для поиска людей во «Вконтакте» по фотографии. Несмотря на продвинутость некоторых систем, их точность до сих пор не равняется 100% и системы легко обмануть. Чтобы решить эту проблему, программисты постоянно ищут способы обмана алгоритмов. Недавно выяснилось, что ввести камеры наблюдения в замешательство можно при помощи макияжа.
Когда заходит речь о работе с большими данными, многие сразу представляют себе академиков в каком-нибудь научно-исследовательском институте или программистов, которые сидят за компьютером и пишут код 24/7. Поэтому сложилось мнение, что освоить профессию дата-сайентиста непросто (не просто так ведь ее называют одной из самых востребованных!). Но на самом деле большая часть того, что вы знаете о Data Science — это миф. Разберем самые популярные из них.
Белок является важной частью жизни любого человека, но несмотря на то, что мы живем в XXI веке, когда нейросети рисуют картины, а 3D-принтеры — полноценные органы, полностью изучить белок ученым пока не представлялось возможности. В частности, биологи на протяжении последних 50 лет пытались определить трехмерную структуру белка: если ее понять, то можно узнать, как он взаимодействует с другими веществами, в том числе лекарствами. До недавнего времени механизм сворачивания белка так и оставался неизвестным, пока команда DeepMind, подразделение Google, которое занимается созданием нейросетей, не решила воспользоваться для решения этой задачи искусственным интеллектом.
История человечества очень богата событиями, поэтому ученым интересно, как жили люди в давние времена. Благодаря изобретенному в XV веке печатному станку, сегодня в их распоряжении есть написанные сотни лет назад книги. Исходя из оставленной в них информации, они могут выяснить, чем питались жители прошлых веков, как они развлекались и так далее. Оказалось, что возможности ученых сегодня настолько велики, что благодаря древним книгам они могут воссоздать даже запахи. Например, они могут узнать, как пахло в средневековых кузницах, дворцах правителей и во многих других местах. Все это делается в рамках масштабного проекта Odeuropa, на поддержку которого планируется выделить целых 2,8 миллионов евро. А в пересчете на наши деньги, это более 254 миллионов рублей по текущему курсу. Но каким образом книги могут помочь воссоздать запахи?
За последние несколько лет глубинное обучение (Deep Learning) шагнуло далеко вперед. Некоторые системы машинного зрения, голосового восприятия и некоторые другие работают настолько эффективно, что даже порой превосходят возможности человека. Но там, где есть новая перспективная технология, обязательно найдутся те, кто попробуют использовать ее в других целях. Так появились Deepfake — нейросети, которые способны заменить лицо человека на фотографии или видео. То есть любой человек сможет сесть перед камерой, сказать что-то, а его лицо будет заменено на другого человека. А что если я скажу вам, что уже сейчас Deepfake может заменить не только лицо, но и даже волосы, цвет кожи и фигуру?
Нейросетям постоянно находят новые применения. Мы уже видели, как одна нейросеть смогла написать симфонию для оркестра, а другая — нарисовала портрет, который затем ушел на аукционе за миллионы долларов. Также нейронные сети используют для обработки фотографий и развлечения: именно они, например, легли в основу приложения FaceApp, которое за считанные дни завоевало популярность во всем мире, штурмуя магазины App Store и Google Play. Это приложение позволяет состарить лицо на фото за пару секунд. Но что если стареть мы не хотим, а посмотреть… например, на свою копию из фильма Disney? Вы же задавались вопросом «Как бы я выглядел в мультике»?
На карантине многие начали осваивать новые профессии. Большинство офлайн-бизнесов вряд ли переживут пандемию, и нет ничего удивительного в том, что люди стали активно интересоваться программированием, машинным обучением и другими специальностями, которые не только будут наиболее востребованы в ближайшие несколько лет, но и также подразумевают работу онлайн из любой точки мира. Например, количество вакансий по профессии Data Scientist за 3 года выросло больше, чем в 4 раза! Сейчас такие специалисты пользуются наибольшим спросом на рынке труда, ведь работают они в самых разных сферах.
Последние 10 лет мы ежедневно слышим новости про то, как тот или иной искусственный интеллект научился новым навыкам. На сегодняшний день компьютерные алгоритмы умеют копировать стили рисования известных художников, имитировать чужие голоса, создавать поддельные видеоролики с публичными личностями и многое другое. За всем этим очень интересно следить, но многие эксперты по компьютерной безопасности обеспокоены тем, что разрабатываемые технологии могут использоваться злоумышленниками для совершения преступлений. Ведь использование нейронных сетей для осуществления каких-либо задач на данный момент никак не регулируется. Получается, что любой человек, хорошо владеющий программированием, может использовать искусственный интеллект для выманивания у людей денег, слежки и совершения прочих противозаконных действий. Недавно сотрудники Университетского колледжа Лондона решили выяснить, какое именно умение искусственного интеллекта может нанести человеческому обществу наибольший вред.
Наш мир полон суеверий, причем некоторые из них вызывают особый интерес. Известно, например, что Майкл Джордан носил шорты Университета Северной Каролины под своей формой Chicago Bulls; Серена Уильямс носит одни и те же носки на протяжении всего турнира; а теннисист Горан Иванишевич в свое время смотрел мультфильм «Телепузики» на протяжении всего соревнования (позже даже он не смог ответить, зачем). Для одних это не больше, чем просто «тараканы» в голове, однако ученые считают, что появляются они не просто так. Новая теория не только объясняет, с чем связано такое поведение, но и позволяет ответить на вопрос, почему вы вообще видим сны.
Нейросети уже дошли до такого уровня, что могут обыгрывать в шахматы или го профессиональных игроков. С помощью машинного обучения ученые обучают нейросеть, создают реалистичный симулятор, а затем реальный игрок пытается сразиться с мощью алгоритма на компьютере. Однако пока никому не приходило в голову использовать нейросети в активном спорте — например, при игре в настольный теннис. Причем речь идет не о какой-то там компьютерной симуляции, а настоящей игре с реальным соперником.
Во время пандемии коронавируса социальное дистанцирование оказалось очень эффективной мерой для замедления распространения заболевания. Но в то время, как миллионы людей остаются дома, чтобы совместными усилиями победить опасную инфекцию, многим сотрудникам в пищевой, добывающей, фармацевтической и других промышленностях все еще приходится ходить на работу каждый день. От них зависит, чтобы к вам завтра приехал курьер с продуктами, или ближайшая аптека всегда была открыта на случай, если у вас вдруг заболит зуб. Как же обеспечить безопасность в этих случаях? Помимо ношения масок, есть еще один способ, который поможет контролировать соблюдение дистанции между людьми. И без искусственного интеллекта здесь не обошлось.
Нейросети и машинное обучение можно смело назвать трендом на ближайшие несколько лет, если не больше. Что же такое машинное обучение? Если вкратце, это инструмент, который позволяет программировать системы на автоматическое обучение и совершенствование с приобретением нового опыта. Важным аспектом машинного обучения является такой феномен, как Big Data, или большие данные. Причем этот объем данных растет в геометрической прогрессии. Например, биология сегодня располагает 1 эксабайтом данных о геномах, что равняется 10 байтам в 18 степени.
Главным трендом последних нескольких лет, безусловно, можно назвать нейросети, машинное обучение и все, что с ними связано. И на то есть серьезные причины, ведь в последнее время нейронные сети удивляют своими умениями. Мало того, что нейросеть уже может нарисовать портреты людей по одним только их голосам и «оживлять» портреты Достоевского и Мэрилин Монро, так она еще способна показать, как вы будете выглядеть через 20, 30 и даже 50 лет! Конечно, все это делает не одна нейросеть — в мире существует множество подобных разработок, которыми занимаются специалисты по Data Science.