Чем удивят нас нейросети в ближайший год?

Чем удивят нас нейросети в ближайший год?
Окончание (начало в предыдущем номере журнала)
Компьютерное зрение
Модели нейронных сетей, способные распознавать объекты, лица и создавать изображения, становятся все более востребованными. Распознавание лиц уже давно используется в системах видеонаблюдения, а нейросети успешно применяются в производственных процессах для автоматического определения объектов. Кроме того, они значительно повышают качество фотографий, сделанных на смартфоны.

В ближайшие 5—10 лет ожидается дальнейшее развитие метавселенных и виртуальной реальности, и нейронные сети будут играть ключевую роль в создании 3D-персонажей с использованием компьютерного зрения, а также в определении их движений и мимики.
Компьютерное зрение нашло широкое применение в разных областях, включая автономные автомобили, что может привести к замене человеческих водителей. Tesla — это выдающийся пример автопроизводителя, достигшего больших успехов в этой области. Продвинутые системы распознавания лиц также открывают перспективы для автоматизированных магазинов, аналогичных Amazon Go.
Эта технология также находит применение в здравоохранении, где нейронные сети используются для анализа снимков МРТ и рентгенов, а также для выявления раковых опухолей. В сфере косметологии она применяется для анализа состояния кожи и предоставления индивидуальных решений по уходу за ней.
Использование компьютерного зрения на стройках ожидается продолжать расти и в 2023 году. Это обусловлено высокой степенью опасности на стройплощадках по сравнению с другими сферами деятельности. Статистика показывает, что уровень смертности на стройках в 5 раз выше, чем на других рабочих объектах.
Нейронные сети и машинное обучение могут внести значительный вклад в повышение безопасности на стройках с использованием «умных» камер. Установка таких устройств на стройплощадках позволяет непрерывно передавать видеопоток на удалённые серверы. Затем видеоаналитика, основанная на нейронных сетях, выполняет анализ.
Технология может быстро обнаруживать пожары, выявлять нарушения в использовании средств индивидуальной защиты, контролировать соблюдение пропускного режима, отслеживать передвижение специального оборудования и многое другое.
На рынке уже существует несколько систем, способных идентифицировать конкретных сотрудников и обнаруживать опасности через микрофонные устройства. Эта инновация позволяет застройщикам автоматизировать множество аспектов, связанных с обеспечением безопасности персонала.
ИИ для учёных
Искусственный интеллект продолжает оставаться востребованным в научной сфере. Нейронные сети применяются для решения разнообразных задач в областях генной инженерии, биологии, квантовой химии и математики. Например, модель AlphaFold от DeepMind успешно предсказала структуру белка, что имеет большое значение для биологических исследований. В настоящее время графовые нейросети активно развиваются и могут применяться для анализа связей и характеристик между различными элементами данных.
ИИ в медицине и диагностике
В области медицины большая часть информации представлена в виде изображений, и их количество постоянно растёт в сравнении с другими видами медицинских данных. Это делает использование нейронных сетей для анализа визуальных данных крайне важным в медицине. Эта технология позволяет экономить время и ресурсы медицинских учреждений, а также значительно улучшает область радиологии. Нейронные сети способны быстро анализировать изображения и выявлять патологии, включая опухоли, которые могли бы остаться незамеченными при визуальном анализе врача. Это значительно упрощает работу медицинского персонала и позволяет сэкономить время. Кроме того, использование искусственного интеллекта для анализа динамики заболевания и эффективности лечения на основе последовательных изображений доказывает свою эффективность.
Маркетинг и нейронные сети
В мире маркетинга большие объёмы данных активно используются маркетологами для лучшего понимания аудитории и оптимизации рекламных кампаний. Однако к 2023 году и в следующие 5 лет можно ожидать резкого увеличения спроса на нейронные сети в этой области. Это станет ключевым фактором для успешных рекламных кампаний и маркетинговых стратегий в будущем.
В то же время, с увеличением объёма данных и конкуренцией, маркетологам будет сложнее привлекать внимание аудитории. Персонализация коммуникации и настройка под конкретных потребителей становятся все более важными. Нейронные сети могут значительно упростить этот процесс, помогая маркетологам достичь более высокой эффективности и удовлетворения потребностей своей аудитории.
Вместе с тем изменения в политике безопасности и использования данных, такие как ограничения на обмен информацией и блокировка сторонних файлов cookie, будут оказывать влияние на рекламный рынок. В будущем компании могут столкнуться с необходимостью создания большого количества креативных решений и сообщений для каждой рекламной кампании, чтобы достичь наилучших результатов в узкоспециализированных сегментах аудитории. В этом контексте нейронные сети будут играть важную роль в оптимизации рекламных усилий и адаптации к изменяющимся условиям на рынке.

Создание индивидуальных сообщений
Маркетологи уже на протяжении нескольких лет активно работают над группировкой своей аудитории на разные сегменты, чтобы оптимизировать свои рекламные кампании. Однако подход, при котором реклама ориентирована на широкий возрастной диапазон, такой как 18—55 лет, становится все менее эффективным. В связи с этим маркетологи стремятся разбить этот широкий диапазон на 3—5 узких категорий.
Однако такой метод не всегда применим из-за ограниченных ресурсов создания контента и недостатка информации. В 2023 году эта проблема останется актуальной, особенно учитывая тенденции к сегментации пользователей, разнообразию маркетинговых каналов и персонализации контента. В этом контексте нейронные сети, способные создавать изображения на основе текстовых описаний или фраз, смогут эффективно решить эту задачу.
Примером использования нейронных сетей в данной области является журнал Cosmopolitan, который уже использовал изображение, созданное нейросетью DALL-E 2, для своей обложки. Нейронные сети могут анализировать текстовое содержание, чтобы предоставить наиболее релевантные изображения для разных целевых аудиторий и возрастных групп.
Часто люди создают рекламные тексты и изображения на основе своего личного опыта и интуиции. Однако нейросети могут предсказывать Click-Through Rate (CTR) таких рекламных сообщений для конкретных людей или групп пользователей. Это позволяет нейросетям предоставлять рекомендации по улучшению текстов и изображений, а также разрабатывать алгоритмы для автоматического создания креативов и рекламных текстов.
Этот подход значительно упрощает процесс создания сотен рекламных сообщений, особенно для персонализированных предложений. Алгоритмы, созданные с помощью нейросетей, могут быстро адаптироваться под конкретного клиента, что будет актуально не только в 2023 году, но и в будущем.
Нейросети на страже правопорядка
Нейронные сети также играют важную роль в области безопасности и правопорядка. Учёные из Чикагского университета разработали алгоритм, который способен предсказывать преступления на основе общедоступных данных о преступлениях, учитывая временные и географические факторы. Этот инструмент позволяет выявлять связи между преступлениями в разных частях города, которые не всегда являются очевидными для человека. Это новшество обещает повысить эффективность борьбы с преступностью и обеспечить безопасность граждан в будущем.
В мире развлечений нейросети также активно используются. Приложения, основанные на искусственных нейронных сетях, позволяют людям создавать и модифицировать изображения и звуки, что стало незаменимым инструментом в эпоху социальных сетей. Нейронные сети способны определять характеристики лиц, предсказывать изменения внешности и мимики, и даже создавать реалистичные синтетические изображения и звуки.
Опасность искусственного интеллекта?
Однако, несмотря на все положительные аспекты, существуют и потенциальные проблемы. Нейросети могут использоваться для создания фейковых изображений и аудиозаписей, что поднимает вопросы в области подлинности контента. Кроме того, нейросети иногда могут принимать решения, которые трудно объяснить, что может вызвать недопонимание и недовольство. Также существует опасность злоупотребления этой технологией хакерами и мошенниками. Важно оценивать все аспекты использования нейросетей и соблюдать этические стандарты в их применении.
Вывод
Нейронные сети продолжат развиваться и играть важную роль в множестве областей, от маркетинга и научных исследований до развлечений и безопасности. Важно следить за последними тенденциями и разработками в этой области, чтобы адаптироваться к изменяющейся реальности и использовать возможности нейросетей с максимальной выгодой.
Материал сайта:https://dzen.ru/