Все еще радуешься ярким картинкам и узнавалкам лиц? Есть плохая новость.
Все вокруг только и говорят, что о нейросетях: Prisma, MSQRD, AlphaGo… Все это кажется таким новым, невероятным, забавным. Но мало кто понимает, что такое нейронная сеть, каковы ее возможности и к чему широкое распространение таких решений приведет в достаточно скором будущем.
Как устроена искусственная нейросеть
Нейронная сеть представляет собой математическую модель, которую проще всего представить себе в виде слоистой структуры однотипных элементов.
Первый «слой» отвечает за получение входящей информации, а все последующие, которых могут быть десятки, за обработку все более и более абстрактных представлений этих данных, пока в конце концов эти представления не превращаются в некий выходной сигнал, который и является результатом работы всей системы.
Как работает нейросеть
Самой очевидной задачей для нейросети является распознавание изображений. Допустим, мы загрузили фотографию автомобиля. Говоря по-простому, элементы первого уровня в состоянии лишь отличить прямую линию от изогнутой, светлый элемент от темного.
Следующий слой на основе полученных «примитивов» пытается делать выводы о смысле тех или иных отдельных элементов картинки и так далее, пока последний слой элементов не «приходит к выводу», что на изображении автомобиль или нечто иное.
Самое интересное здесь то, что нейросеть не программируется привычным образом, а обучается на огромном количестве примеров — изображений котят, автомобилей, картин великих художников и бог знает, чего еще.
Делая поочередно то правильные, то неправильные выводы, она постепенно повышает процент «попаданий», пока он не достигает требуемого значения. Если нейросеть достаточно сложна, к этому моменту даже ее создатели и «тренеры» уже не в состоянии сказать, как именно она решила поставленную задачу. Классический «черный ящик».
Почему нейросети «выстрелили» именно сейчас
Большая часть теоретических работ, легших в основу нейросетей, были написаны еще полвека назад, однако для практического применения этих идей не было необходимой почвы. В последние годы далеко вперед шагнула неврология, неплохо разобравшаяся в принципах работы зрительной коры мозга. А производительность компьютеров достигла уровня, необходимого для моделирования иерархических нейронных структур.
Очень кстати пришелся созданный в начале 2000-х метод «глубинного обучения» (Deep Learning). Он позволил резко сократить время обучения нейросети.
Впрочем, все это так и осталось бы уделом высоколобых ученых из университетов, если бы однажды кому-то не пришло в голову запустить нейросеть «задом наперед».
Как работает Prisma, Google Deep Dream и прочие
Это очень упрощенное представление, но дело обстоит именно так. Предварительно обученной на том или ином наборе изображений нейронной сети «скармливают» фотографию не с целью ее распознать, а наоборот — с целью выявить и подчеркнуть на ней те элементы, которые система «помнит» после обучения. Многократное повторение этой операции и дает тот самый результат, который так понравился тебе в Prisma.
В зависимости от того, на картинах какого художника обучена система, фотография весьма эффектно подгоняется под его уникальный стиль. Да, это массовый продукт, лишенный какой-либо научной ценности. Мода на него пройдет так же быстро, как и на все остальное. Но нейросети останутся и будут все шире распространяться вокруг нас. Незаметно и стремительно.
Почему мы слышим только о картинках
Причин ровно две и обе банальны. Во-первых, именно фокусы с картинками привлекают к себе больше всего внимания. Некоторые слышали об AlphaGo, но с популярностью Prisma величайшему в мире игроку в го не сравниться. Решение сложных задач в области автоматизации как-то не попадают в сферу интересов массовой аудитории.
Во-вторых, именно в области изображений обучать нейронные сети проще всего — существуют поистине гигантские библиотеки тегированных изображений вроде ImageNet, на которых можно быстро обучить нейросеть любого назначения.
Что нам дают нейросети
Прелесть в том, что нейронную сеть можно обучить на любом наборе данных — надо лишь дать ей понять, какой результат ее работы будет считаться правильным. А значит, доверить ей можно чуть ли не любую задачу.
Далеко за примерами ходить не надо: недавно специалисты Яндекса поставили весьма показательный эксперимент, записав неофициальный музыкальный альбом, текст песен которого полностью создан нейросетью и стилизован под творчество Егора Летова и группы «Гражданская оборона».
Есть и более серьезные успехи. Впечатляющих результатов удалось достичь в области медицинской диагностики — нейросеть ставит диагнозы лучше врачей. Не будем углубляться в детали, достаточно загуглить «нейросеть медицинская диагностика». Голосовой поиск Google использует нейросети, и именно благодаря им удалось добиться резкого повышения качества работы сервиса. И это лишь начало длинного списка.
Что будет, если поставить нейросеть наблюдать за работой специалиста? Спустя какое-то время она будет способна выполнять те же действия, только лучше. И это не та автоматизация, к которой мы привыкли, когда болванка, лежащая не под нужным углом к камере, приводит робота в полную растерянность. Это будет концом целых профессий.
Куда мы катимся
Катимся мы примерно туда же, куда катился мир во времена Промышленной революции. Новые средства производства сделают ненужными миллионы рабочих мест. Начнется все с переводчиков (дайте только обучить нейросеть на достаточном объеме синхронизированных текстов), сотрудников колл-центров (распознавание речи и гибкие диалоговые скрипты), охранников (распознавание лиц и нетипичного поведения), водителей (да-да, те самые автопилоты) и так далее.
Со временем все больше профессий будут вовлекаться в воронку автоматизации. Надо быть очень самоуверенным человеком, чтобы полагать, будто это не коснется и тебя. Или нас.
Что нас тогда ждет? Вероятно, безусловный базовый доход, массовая безработица и ожидание, пока нейросети не разовьются настолько, чтобы полностью взять на себя заботу о своих некогда таких самостоятельных создателях.
Нам же останется вспоминать прошлое и проводить свободное время с товарищами по несчастью или роботом собутыльником…
Источник: