ТОП-6 направлений использования искусственного интеллекта

Сегодня искусственный интеллект и все технологии, которые с ним связаны развиваются ускоренными темпами. Впервые о таком понятии, как нейросети мы уже услышали достаточно давно, но мало кто предполагал, насколько серьезное воздействие они окажут на жизнь и работу современного человека. По своей сути искусственный интеллект или нейросети — это математическая модель, устройство, программа, которая работает по принципу биологической нейронной сети. То есть они функционируют примерно так же, как и человеческий мозг, только нейроны здесь искусственные. Но это не мешает им «учиться», «думать», «давать советы», «развиваться».

Сейчас выделим ряд ключевых преимуществ, которыми наделен искусственный интеллект, а также те направления, где он нашел наиболее широкое применение на практике. Подскажем, как обеспечить максимально стабильную и функциональную работу с различными нейронными сетями без всяких рисков и ограничений с использованием такого решения, как мобильные прокси.

Основные преимущества применения на практике искусственного интеллекта

Прежде, чем говорить непосредственно о преимуществах искусственного интеллекта, отметим, что основная задача, которая на сегодня стоит перед его разработчиками — это создание самообучающихся систем. Таких, которые могли бы из предоставленных данных извлекать смысл, делать правильные выводы, применять полученные знания для решения новых подобных задач. Более того, современные нейросети могут реагировать на человеческую речь, генерировать уникальный текстовый и графический контент, ввести общение с пользователем в режиме реального времени. Все эти возможности привели к тому, что различные организации и представители бизнеса стали внедрять их в свои производственные процессы, значительно упрощая работу многих специалистов, а также ускоряя, автоматизируя решение внушительного перечня повседневных задач.

На сегодня искусственный интеллект широко используется в сфере бизнес-аналитики, медицинских исследованиях, профилактическом техническом обслуживании различных систем и сервисов, его задействуют при мониторинге производительности приложений, в интеллектуальной обработке данных и не только.

Из основных преимуществ использования искусственного интеллекта на практике стоит выделить:

1. Эффективное решение сложных задач. В основе технологии искусственного интеллекта лежит машинное и глубокое изучение. Это то, что позволяет нейросетям подходить к решению задач так, как это делает человек. То есть изначально обрабатываются большие объемы данных, выявляются те или иные закономерности, определяется информация, соответствующая пользовательскому запросу. К тому же данная технология может работать абсолютно в любых областях, начиная от составления бизнес-аналитики и вплоть до проведения удаленной медицинской диагностики, выявления мошенничества и пр.
2. Выбор наиболее рационального решения. Благодаря тому, что искусственный интеллект способен обрабатывать огромные массивы данных, он сможет находить максимально быстро наиболее рациональные решения. Более того, современные нейросети умеют выявлять закономерности, тенденции, на основании полученных данных предоставлять рекомендации, делать достаточно достоверные прогнозы. Благодаря этому у вас на руках окажется такое решение, которое обычный человек банально мог бы не увидеть.
3. Повышение эффективности всех внутренних бизнес-процессов вашей компании. В отличие от людей, нейросети могут работать круглосуточно, сохраняя свою высокую производительность. Это значит, что они отлично справятся с однотипными и рутинными задачами, тем самым избавляя ваших специалистов от повышенной нагрузки. Доверьте решение скучных и трудоемких задач нейросети, тем самым сконцентрировав работу своего персонала на более важных направлениях бизнеса, требующих креативного мышления, творческого подхода.
4. Автоматизация различных бизнес-процессов. Достаточно несложных алгоритмов машинного обучения будет достаточно для того, чтобы при помощи искусственного интеллекта автоматизировать многие производственных задач, сделав их решение более быстрым и качественным. При этом вы можете быть уверены, что все рутинные работы выполняется максимально корректно.

Большая часть специалистов, которые на практике столкнулись с искусственным интеллектом и его возможностями отмечают, что у него есть достаточно внушительный потенциал. И стоит только появиться на рынке какому-нибудь к новому решению или направлению, как оно тут же подхватывается теми или иными специалистами, начинает использоваться, еще больше расширяя свои возможности.

Примером подобного можно назвать в генерацию картинок, а именно в тот момент, когда от техники GAN был совершен переход к diffusion-моделям. Буквально уже в первые дни после этого на рынке наблюдался скачок в использовании нейронных сетей, причем не только среди специалистов, но и обычных пользователей, которым было интересно протестировать его работу, поэкспериментировать, создать нечто необычное, интересное. Это вполне понятно, ведь до этого GAN в основном использовались исключительно из-за дипфейков. А вот такие модели, как GPT-3, а позже и ChatGPT стали результатом перехода между архитектурами нейронных сетей от RNN к трансформерам.

Сегодня высокий уровень востребованности в нейросетях обусловлен их широкими функциональными возможностями. Так, с их помощью можно генерировать текст, изображения, музыку и даже создавать небольшие видеоролики на основании текстового описания. Весь этот функционал скрывается под таким термином, как генеративный искусственный интеллект либо же Generative AI.

Насколько широко сегодня используется ИИ на практике

То, что искусственный интеллект и все те технологии, что связаны с ним будут активно развиваться и в последующем — это уже не предположение, а скорее закономерность. При этом специалисты не рекомендуют заглядывать в очень далекое будущее, ведь все в данной сфере меняется очень и очень быстро. Но вот если говорить о более близкой перспективе, то стоит отметить, что на протяжении ближайшего года большой потенциал наблюдается в следующих направлениях:

• Компьютерное зрение. На сегодня оно несколько отстало от так называемых natural language processing, предполагающих обработку данных, прописанных или сказанных человеком. Да и по своей сути компьютерное зрение более сложное в реализации. Оно требует более профессионального подхода, учета огромного количества деталей: их требуется значительно больше чем те, которые мы задаем для генерации того же текста или картинки. Но при этом перспективы у него более, чем впечатляющими. И в этом нет ничего удивительного, ведь по большому счету глаза человека — это один из наиболее богатых источников для получения информации в мире. То есть если нейросети смогут более активно развиваться в этом направлении, научатся профессионально воспринимать не только письменную и звуковую информацию, но еще и зрительную, тем более современные и передовые системы на их основе будут созданы. Сегодня компьютерное зрение уже достаточно активно используется во многих сферах, о чем мы более подробно поговорим ниже. Но вот если удастся развивать данную технологию и дальше, то можно будет неограниченно создавать автономные системы, включая автомобили, роботы, летательные аппараты, работающие без участия человека.
• Компьютерные игры. Возможности фото- и виде-интеграции открывают неограниченные возможности для создания компьютерных игр на основе искусственного интеллекта. С их помощью игровой контент станет более увлекательным. Сложно будет предугадать последующие действия участников игрового процесса. Разработчики смогут создать такую среду внутри площадки, которая будет выглядеть максимально реалистично. То есть при помощи искусственного интеллекта можно будет запускать на рынок игры совершенно нового уровня, максимально реалистичные, правдоподобные.
• Разработка систем для борьбы с глобальными проблемами. Уже сегодня специалистами ведутся активные действия в таких направлениях, как использование искусственного интеллекта в борьбе с изменениями климата, обеспечением энергетической энергоэффективности, минимизации негативного воздействия на окружающую среду. В данном случае нейросети планируется использовать для управления наиболее энергозатратными и загрязняющими производственными процессами с целью повышения эффективности использованных ресурсов и минимизации негативного влияния на природу. Также ученые уже используют искусственный интеллект для того, чтобы создать масштабную систему, содержащую данные о производстве и распределении продуктов питания, которая стала бы основой в борьбе с голодом в мире.

Перечислять все возможные отрасли и направление, где может использоваться искусственный интеллект можно достаточно долго, ведь перспективы у него достаточно впечатляющие. Частично те аспекты, о которых мы уже говорили выше, нашли свое применение на практике, но при этом продолжают совершенствоваться, дорабатываются, расширяя свои возможности и перспективы. На сегодня в мире существуют уже миллионы стартапов, предполагающих использование нейросетей и многие из них получают позитивные отклики и неплохое финансирование.

Но сейчас мы не будем заглядывать в очень далекое будущее. Выделим 6 основных направлений, где искусственный интеллект активно используется уже сегодня. Тех, которые не требуют от вас каких-то сложных наработок. Это те решения, что уже прошли апробацию на практике и которое можно использовать в работе многим специалистам, представителем бизнеса и не только.

Наиболее перспективные направления использование искусственного интеллекта

Сейчас более подробно рассмотрим 6 направлений, где искусственный интеллект уже получил достаточно широкое распространение. Речь идет о таких работах, как:

1. Создание графического контента.
2. Большие языковые модели.
3. Компьютерное зрение.
4. Трансформерная архитектура.
5. Кодирование видеоконтента.
6. Генерирование трехмерных объектов и контента для метавселенной.

Рассмотрим каждое из этих направлений более подробно.

Создание графического контента

В данном случае речь идет о преобразовании текстового материала в изображение. То есть вы описывайте то, что хотели бы видеть на картинке, а нейросеть создает непосредственно саму картинку. Здесь вы сможете познакомиться с нейросетями, которые созданы специально для работы с графическим контентом. Но сразу хотим обратить ваше внимание на то, что на практике данные работы могут оказаться не такими простыми, как кажется на первый взгляд. Дело в том, что большая часть современных нейросетей все еще находится на этапе обучение. Очень сложно объяснить приложению, что именно хотите вы увидеть на изображении. В результате картинки получаются нереалистичными, совсем не такими, какими вы хотели бы их видеть и что задумывали себе изначально. Поэтому одно из наиболее актуальных направлений в современной инженерии — это промт-инжиниринг. В данном случае речь идет о том, чтобы научить людей делать грамотные описание для нейросетей – промты.

Но вполне можно предположить, что в обозримом будущем работа с нейросетями станет более простой, что связано с обучением этих систем, их совершенствованием. Например, на сегодня уже существует достаточно много моделей, которые доступны исключительно по API. Это значит, что вся модель запускается непосредственно на сервере, а в промт уже возвращается готовое изображение. Но сразу хотим обратить ваше внимание на то, что большая часть нейросетей, которые работают на сегодня в данном направлении, позволяют генерировать изображения совершенно бесплатно, но берут деньги за скачивание полученного контента.

Еще один момент, который достоин внимания — это то, что получить специфические кейсы при помощи искусственного интеллекта у вас, увы не получится. Все дело в том, что подобный контент скорее всего не использовался при обучении таких сетей. Поэтому в таком случае вам необходимо будет создать собственную модель, а уже затем вносить в нее соответствующие доработки. Если вас заинтересовал этот аспект, то вам необходимо изначально выбрать подходящую для себя модель. Здесь стоит остановить выбор на тех решениях, которые подаются обучению. Но, по правде сказать, данные работы не займут у вас слишком много времени. Практика показывает, что буквально 3-5 часов будет достаточно для того, чтобы создать собственную уникальную нейросеть, которая будет генерировать контент именно под ваши специфические запросы. Сам процесс обучения будет состоять в загрузке в систему фотографий, сделанных вами в разрезе того или иного кейса.

Также на сегодня становится все больше нейросетей, при помощи которых вы сможете создавать видеоконтент. Здесь конечно все сложнее, чем генерирование изображений. Основная загвоздка в том, что объекты будут постоянно меняться, буквально от кадра к кадру. На создание такого материала потребуется гораздо больше времени и усилий, но все же работы в данном направлении уже ведутся очень активно и дают неплохие результаты.

Большие языковые модели

Наряду с созданием графического контента, современные нейросети неплохо справляются и с генерированием текста. Такие системы получили название Large Language Model, то есть «текст в тексте». Если проанализировать данный сегмент рынка, то явным лидером здесь будет OpenAI со своим продуктом ChatGPT. И здесь ни у кого не возникнет нареканий или сомнений. Дело в том, что в данном случае разработчикам удалось создать действительно крутую базовую модель, способную не только понимать текст, но и объединять его, структурировать, выделять главное. К тому же данный сервис можно использовать для перевода, написание писем и прочего контента. Воспользоваться им можно непосредственно на сайте либо же через API. Но вы должны быть готовы к тому, что за каждый запрос в полной версии продукта вам необходимо будет платить.

Сегодня большие языковые модели постепенно внедряются во все большее количество бизнес-процессов. Их используют для построения собственных продуктов, для облегчения работы с ними и клиентами. Так, например тот же ChatGPT можно научить использовать вашу базу данных и предоставлять корректные ответы потребительской аудитории на основании полученных знаний.

Повсеместно большие языковые модели причем не только ChatGPT используются для создания текстового контента с целью наполнения интернет-сайтов. Нейросети способны создавать достаточно профессиональные материалы, но пока еще только на наиболее распространенные и популярные тематики. Также, как и в случае с генерацией картинок, предоставлять компетентные ответы и давать рекомендации на узкоспециализированную тематику нейросети не могут. Но зато у вас есть возможность самостоятельно выполнить их обучение и получить индивидуальное решение исключительно под свое направление бизнеса. В этом случае рекомендуем обратить внимание на Large Language Model от корпорации Meta. По цене на сегодня они одни из наиболее доступных, их инфраструктура и сам код достаточно масштабные.

То, что искусственный интеллект способен генерировать разнообразный текстовый контент — это уже само по себе говорит о его перспективности и широкой востребованности даже в далекой перспективе. При наполнении сайтов он станет отличным помощником.

Компьютерное зрение

Выше мы уже говорили о компьютерном зрении как таковом, его далеких перспективах. Но, тем не менее данное направление в искусственном интеллекте уже активно используется на практике и сегодня. Мало кто знает, но подобная технология присутствует уже в каждом смартфоне, в большей части камер видеонаблюдения, работающих в мире. Не обходится без него ни одна видеоконференция. То есть сегодня компьютерное зрение присутствует там, где необходимо визуальное восприятие. С его помощью распознаются объекты на видео или фото, а также вырезается с них что-нибудь, меняется или скрывается фон.

Так, из наиболее распространенных решений на сегодня, где активно используется искусственный интеллект можно выделить:

• нахождение в толпе необходимого человека, предмета, транспортного средства;
• идентификация на рентгеновских снимках раковых опухолей, удаленное проведение ультразвуковых исследований;
• виртуальный тренер в спортзале, способный подсказать правильную позу при выполнении того или иного упражнения и пр.

А чтобы данная технология работала максимально эффективно, в систему следует загрузить огромное количество фото и видеоматериалов. Именно на данных работах, а также непосредственно на обучении самих нейросетей и сосредоточено внимание огромного количества специалистов. Так, в данный момент времени ведется активный переход от моделей supervised learning к self-supervised learning.

Сегодня на тему у компьютерного зрения уже существует достаточно много обучающего контента, гайдов, рекомендаций. Это значит, что при желании вы сможете достаточно легко разобраться во всех этих нюансах и научиться использовать данное направление в собственных интересах.

Трансформерная архитектура

Это еще одно из направлений, где искусственный интеллект используются достаточно активно. В данном случае речь идет об использовании так называемого механизма внимания. Здесь нейросеть способна осознавать всю входящую информацию в определенной последовательности. Так, если речь идет о тексте, то система все равно поймет его смысл, то есть нет необходимости четко следить за последовательностью слов.

А чем больше будет модель, тем больше информации будет в нее заложено и, соответственно, более высоким будет и понимание самого контекста. Например, тот же ChatGPT для своего обучения использует огромное разнообразие данных, представленных на сегодня в сети в свободном доступе.

Уже сейчас трансформерная архитектура широко используется не только в языковых моделях, но и в том же компьютерном зрении. Но наиболее весомое ее преимущество в том, что она способна объединять как первое, так и второе, а также легко и просто их масштабировать. Чтобы использовать на практике трансформерную архитектуру, достаточно будет задавать системе небольшие кусочки текста либо же картинки. Так, достаточно будет буквально пары слов, а для компьютерного зрения и кусочка картинки, размером от 16х16 пикселей.

В большей части современных небольших нейросетей, использующих компьютерное зрение, преимущественно применяются нейронные сети повышенной точности, в то время как в более масштабных проектах уже лидируют трансформеры. И одна из наиболее весомых причин этому в том, что трансформеры учатся более интенсивно и масштабно, в то время как модели на сверхточных нейронных сетях уже достаточно насыщены.

Кодировка аудио и видеоконтента

Представьте ситуацию, когда вам необходимо сэкономить место на диске либо же трафик во время видеоконференции, проведения стрима. И здесь вам также на помощь придут нейронные сети, выполнив кодировку видео либо же аудио. Благодаря этому качество изображения станет более высоким, в то время как расходы на трафик не изменятся.

Сразу отметим, что подобное решение пока еще находится на этапе разработки и тестирования, так как это достаточно новая на сегодня технология. Ее суть состоит в том, чтобы не передавать саму картинку, а зашифровать ее содержимое в виде текстового описания при помощи искусственного интеллекта. Далее это описание передается на другое устройство, на котором нейросеть автоматически воспроизведет изображение либо же видео на основании полученных данных. На практике на сегодня такое решение уже можно увидеть в компьютерных играх. В частности, видеокарты уже не рендерят буквально каждый 2-3 фрейм, а предвидят его. Это значительно экономит ресурсы, а также увеличивает FPS.

Создание трехмерных объектов и контента для метавселенной

Подобное направление должно заинтересовать тех, кто увлекается VR/AR и сопутствующими технологиями. На сегодня данное решение нашло широкое применение на практике в таких направлениях, как виртуальная примерка одежды. То есть вы можете сидя у себя дома посмотреть, как вы бы выглядеть в той или иной дизайнерской новинке, платье из онлайн-каталогов брендов. Такое решение уже широко используют крупные ритейлеры. Это действительно то, что повышает уровень удовлетворенности клиентов, снижает количество возвратов.

Еще одно направление, где активно используются построенные искусственным интеллектом трехмерные модели — это дизайн интерьеров. Вы сможете подобрать отличную мебель, а также сопутствующие предметы для той или иной комнаты. При этом вы можете загрузить базовые снимки своего помещения даже со старой мебелью: она не будет мешать нейросетям. Одни сервисы удалят старую мебель, другие – сгенерирует ее по вашему усмотрению.

Еще одна метавселенная, которая достаточно активно используется на сегодня — это интеграция трехмерных моделей одежды на пользовательские аватарки или же снимки. Более того, вы сможете «одеть» на себя дизайнерскую одежду непосредственно во время видеоконференции. И при этом никто не догадается, что вы сидите в домашнем спортивном костюме.

Подобные разработки корпорация Мета начала уже более 7 лет назад. Их перспективность показала себя на практике буквально в первые дни после запуска, что дало дополнительный толчок развитию. И чем дальше ведутся разработки, тем более понятным становится то, что в обозримом будущем тесным будет сочетание реального и виртуального мира, особенно в сфере генерирования 3D одежды.

Так какие перспективы у IT под воздействием искусственного интеллекта?

Как видите, направлений, в которых сегодня уже активно используется искусственный интеллект достаточно много. Также нельзя забывать о том, что данная технология развивается, причем ускоренными темпами, постепенно превращаясь во все более совершенное решение. Уже на сегодня можно сказать, что использование искусственного интеллекта в тех или иных направлениях профессиональной деятельности, будь то написание программного кода, создание картинок, текстового контента значительно повышает скорость выполнения данных задач примерно в 2 раза. При этом более высоким становится и качество.

Понимая все это, многие специалисты, работающие в сфере IT-технологий задумываться над тем, не потеряют ли они работу, не вытеснит ли искусственный интеллект их с рынка. В принципе подобные опасения вполне оправданы, но скорее всего специалисты не останутся без работы: просто профессии будут трансформироваться, люди будут заниматься решениям более сложных и творческих задач, чем выполнять однотипную рутинную работу. То есть использование нейросетей станет весомым преимуществом в работе многих специалистов. Они смогут более наглядно видеть стоящие перед ними задачи, находить быстро ответы на них, выявлять допущенные ошибки.

Но вот все же наиболее впечатляющий эффект скорее всего нам стоит ожидать от компьютерного зрения. Уже есть предпосылки к тому, что уже в обозримом будущем оно будет работать совместно с языковыми моделями. А сочетание визуального восприятия и речи – это то, что открывает очень широкие перспективы. Так, например, чтобы создать картинку, можно будет комбинировать голосовой ввод, текст, какие-то собственные прорисовки. Это значит, что в итоге можно будет получить результат, в максимальной степени соответствующий вашей изначальной задумке.

Поэтому, чтобы не упустить время и я не остаться где-нибудь на задворках профессии, важно уже сегодня постепенно внедрять технологии искусственного интеллекта в свою работу. И здесь несколько советов:

1. Пробуйте создавать собственные пробные проекты. Так вы сможете увидеть места, требующие дополнительной проработки, изучения.
2. Когда будете понимать, чего именно вы не знаете, воспользуйтесь теми или иными курсами, обучающим контентом. Так можно будет получить необходимые знания в максимально сжатые сроки.
3. Следите за обновлениями рынка нейросетей, обращайте внимание на новые наработки. Возможно, именно они станут тем инструментом, что окажется наиболее удобным и эффективным именно в вашей работе.

И последнее, на что хотели бы обратить ваше внимание, так это на то, что оптимально вести работу с нейросетями через мобильное прокси. Это то решение, которое обеспечит вам высокий уровень анонимности и безопасности при работе в интернете, обеспечит эффективное обхождение различных региональных ограничений. Это значит, что вы сможете смело использовать на практике абсолютно любые технологии и инструменты без всяких ограничений и рисков нарваться на бан.

Единственное, что на что рекомендуем обратить внимание, так это непосредственно на надежность выбранных вами решений. Бесплатные прокси-серверы будут нестабильными в работе и не смогут гарантировать вам конфиденциальность, защиту от несанкционированного доступа. Чтобы не рисковать и обеспечить себе максимальное удобство и широкую функциональность при работе с нейросетями и интернетом в целом рекомендуем обратить внимание на мобильные прокси от сервиса MobileProxy.Space. Пройдите по ссылке https://mobileproxy.space/user.html?buyproxy, чтобы получить дополнительную информацию, познакомиться с актуальными тарифами, протестировать продукт на протяжении 2 часов совершенно бесплатно.

К тому же к вашим услугам будет круглосуточная служба технической поддержки. Специалисты быстро придут на помощь, решив все те сложности, которые возникнут у вас в рабочем процессе.

Поделитесь статьёй: