// Тренды

Тренды Нейронных Сетей на 2023 год

Содержание

#1. Для чего нужны нейронные сети и где используются?
#2. Принцип работы нейронных сетей
#3. Особенности нейронных сетей
#4. Основные тренды нейронных сетей на 2023 год
#5. Понимание естественного языка
#6. Мультимодальные нейронные сети
#7. Речевые технологии
#8. Компьютерное зрение
#9. Искусственный интеллект для ученых
#10. Нейросети в диагностике и медицине
#11. Нейронные сети для маркетинга
#12. Генерация персональных сообщений

Появились вопросы?
Олег Колесников
Автор статьи
Merehead занимается разработкой веб проектов

Сравнивая классические программы и нейронные сети можно найти существенное отличие разработок. Последние необходимо «обучать», что позволяет выполнять множество задач, среди них распознавание голоса людей, возможность создания картин и многое другое. Это современное направление, которое позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе, медицине, маркетинге, производстве и других сферах. Попробуем разобраться в основных трендах нейронных сетей на 2023 год, для чего они нужны и как работают.

Для чего нужны нейронные сети и где используются?

Нейронные сети применяют во многих сферах жизни, зачастую там, где важно добиться человеческой функциональности. Подобные ситуации связаны с отсутствием четкого алгоритма работа, который можно прописать скриптом. Входящая информация может быть любой, поэтому нейросеть умеет обработать любой возможный вариант.

Процесс обучения нейронной сети

Процесс обучения нейронной сети

В настоящее время больше нейросети используют крупные компании, объекты здравоохранения и холдинги. Создание грамотной технологии, с возможностью функционировать в сложных условиях, требует мощного оборудования и большого объема информации. По этой причине позволить внедрение и применение нейросетей могут не все компании.

Нейронные сети подойдут для любой сферы деятельности. Основные задачи разработок:

  1. Классификация – нейронная сеть получает объект, распределяя его в конкретные классы. К примеру, группировать клиентов компании, размещать аудитории по их интересам, сюда же относится фильтрация писем в электронной почте, реклама. Все примеры простые, но помогают понять задачу классификации.
  2. Распознавание – задача нейросети состоит в определении конкретного объекта среди множества других, к примеру, лицо на изображении. По такому принципу действуют фильтры для фото. К распознаванию можно отнести поиск данных по фото, изображению, чтение текстовых файлов и т.д. Подобная задача стала очень полезной для людей с ограниченными возможностями. Широко востребована технология в медицине, в области диагностирования.
  3. Прогнозирование – еще один метод использования, сети получают информацию, на базе которой могут анализировать и делать прогнозы. Зачастую используются в финансовых секторах, маркетинге. Программы с возможностью дописать текст или дорисовать картину тоже можно отнести к прогнозированию. Аналогичным образом действуют поисковые системы.
  4. Генерация – нейросети способны самостоятельно создавать контент, программы ежегодно улучшаются, становятся умнее. Уже сегодня машины способны самостоятельно создавать картины, музыку, выполнять другие комплексные задачи.
Ежегодно сфера применения нейросети увеличивается. По отчету компании Allied Analytics в 2023 году рыночный объем нейросетей составит 39 млрд. долларов, что почти в 6 раз больше, чем в 2016 году.

Принцип работы нейронных сетей

У людей биологические нейронные сети подобны набору связей, позволяющие анализировать информацию и принимать решения. Технология нейросетей может решать аналогичные задачи, подобно другим моделям машинного обучения. Основная разница – возможность обучить программу.

Сложность широкого распространения технологии состоит в стоимости и процедуре обучения, поскольку важно пропускать через программу большие объемы данных. Это позволит нейросетям правильно анализировать и решать нужные задачи, без ошибок прошлого опыта. Процесс интеграции инновации будет быстрее, если разработчики сумеют ускорить процедуру обучения.

Алгоритм обучения нейросети состоит из нескольких этапов:

  1. Предоставление данных, которые нужны для выполнения задач и ответы на полученную информацию. Это обучающая выборка. Принято считать, что информации должно быть больше в 10 раз, чем объем нейронов. В ходе выполнения процесса машинам дают данные и объясняют, что это такое. Обучение проводится через формулы, числа, а не текстом.
  2. Преобразование – следующий этап работы с нейросетью. Полученные данные сеть обрабатывает и отправляет дальше при помощи математики и формул. Это можно сравнить с изображением, которое видят глаза человека. Происходит нервный импульс, который дает сигнал в мозг и после обработки, мы видим, что находится вокруг нас. Принцип с машинами аналогичен, но выполнен через математические коэффициенты.
  3. Далее выполняется обработка информации и выводы по ней.
Нейросети нужны в большей степени для аналитики или предсказания, а также определения объектов. Основная проблема – «состязательная атака», которая может стать причиной ложного ответа, ведь нейронная сеть будет обманута. Способ применяют ученые для проверки устойчивости к нестандартным ситуациям.

Особенности нейронных сетей

Разработчики и ученые выделяют несколько особенностей нейронных сетей, которые выходят из их архитектуры и методов функционирования:
  1. Нейросети закрытые, сложно сказать, по каким характеристикам машина решает, что или кто изображен на картинке или что текст написан стихом и т.д. Это автоматические процессы, главное чтобы создатель правильно описал структуру и формулы. По аналогии с человеком никто не может сказать, что происходит в мозгу. Любой может определить что кошка – это кошка, даже если будет другая порода, отсутствие шерсти, хвоста, неестественный цвет. Это происходит автоматически, и правильный ответ дается по ряду параметров. Аналогично работают нейронные сети.
  2. Нейроны независимы и каждый из них в сети не связан с функционированием других. Они берут друг от друга данные, но внутри сети они независимы. Если один нейрон выходит из строя, другой будет работать без нарушения общего процесса. Такая устойчивость есть и у биологических нейронных сетей. Главный минус подобной независимости – все решения сложные, иногда хаотичные и их почти невозможно предсказать, оказать влияние.
  3. Гибкость нейросетей обусловлена независимостью нейронов, поэтому разработка эффективнее любого другого вида машинного обучения. Архитектура взяла в себя основные качества биологической нервной системы – самообучение, возможность приспособиться к новой информации и игнорировать неважные детали. За счет гибкости открываются широкие возможности для использования нейросетей с возможностью адаптации почти под любые обстоятельства.
  4. Любая модель ИИ не превзойдет человека, ведь реальный мозг невозможно повторить, а у человека 86 млрд. нейронов. В мире нет сети, которая приближалась к этому числу, поэтому нейронные сети могут ошибаться и в современных разработках порядка 10 млрд. нейронов.
Рассматривая возможные ошибки инновационных машин, ученые выделяют 3 основные – забывчивость, переобучение и непредсказуемость. Все это характерно и для людей, поэтому можно использовать методы корректировки для решения проблем.

Многие программы не могут нормально реагировать на обилие ситуаций, и происходит забывчивость. Если ситуации постоянно меняются, то искусственная нейросеть старается перестраиваться под новое событие. Как результат точность решений снижается.

Основные тренды нейронных сетей на 2023 год

При помощи нейросетей машины выполняют качественный анализ входящей информации, что позволяет устранить ошибки, элемент человеческого фактора. Подобные разработки, по мнению экспертов, должны облегчать жизнь людям, избавляя их от сложных, скучных задач, но еще рано говорить о массовом и широком использовании инновации. На 2023 год есть ряд трендов, которые могут показать хорошую динамику в будущем пятилетии.

Понимание естественного языка

На данный момент самая продвинутая нейронная сеть на базе НЛП – GPT-3. Она может создавать связный ответ на вопросы, общаться с человеком и многие ждут умения делать логические выводы от ИИ. Однако самые современные модели, с большим набором информации пока не могут понять смысл фраз или слов, которые создают. Их обучение нуждается в большом количестве данных, вычислений, что оставляет углеродный след. Следующая проблема – несовершенство данных, ведь информация в сети нередко искажена или манипулятивна.

Перспективным направлением в 2023 году станет расширение области восприятия. Возможность распознавать:

  • лица;
  • изображения;
  • отпечатки;
  • голоса и звуки.
Ученые отмечают, что ИИ недостаточно эмоциональной составляющей, чувств, чтобы быть ближе к людям. Человек способен не только освоить информацию и выдать готовое решение, но и учесть контекст, различные факторы и действовать при изменяющейся среде. Алгоритм AlphaGo от DeepMind может выиграть турнир по шахматам у чемпиона мира, но за пределы доски стратегия не может расшириться. Даже самые инновационные разработки, среди которых GPT-3, должны развиваться. Задача ученых – сформировать мультимодальную систему, позволяющую соединить сенсорное восприятие и распознавание текста для работы с данными и поиском решений.

Компания OpenAI не так давно выпустила обновление для GPT-3 под названием Codex. Такая модель может делать текстовое редактирование, вставки, а не просто продолжать его. В результате машина подходит для ускорения работы редакторов.

Следующим трендом на 2023 год станет внедрение в языковые нейросети знаний об окружающем мире при помощи «Википедии» и подобных источников. Это даст возможность во время оформления ответа применять не только информацию из обучающей выборки, но и прямо с фактологического источника. Ярким примером работы служит модель RETRO от DeepMind.

Мультимодальные нейронные сети

Модели такого рода получили популярность в 2021 году и тенденция в 2023 году сохранится. Они работают с текстом и картинкой. В 2022 году компанией OpenAI была представлена сеть DaLL-E-2. Она может создавать картинки реалистичного вида и формата фэнтези. Качество изображений на максимально высоком уровне и генерируется все при помощи небольшого текстового описания. Сразу после OpenAI корпорация Google показала собственную модель Imagen.

Пример мультимодального глубокого обучения

Пример мультимодального глубокого обучения

Подобная тенденция может стать полезной для дизайнеров и художников в цифровой области. Так они могут легко найти вдохновение, ускорить работу над уникальными картинами.

Речевые технологии

Современные нейронные сети, созданные для голосового синтеза не отличить от естественной речи. Кроме того, модели включают интонацию и эмоции. Подобный тренд позволяет убрать преграду внедрения голосовых помощников в бытовую жизнь. Программы активно внедряются в мобильные приложения, «умные» технологии и автомобили.

В B2B-сфере это позволяет полноценно автоматизировать call-центры, есть возможность внедрить Text-To-Speech в медиа, чтобы на основании текста создавать аудиозапись.

Компьютерное зрение

Модель нейронной сети, которая помогает определять лица, объекты, генерацию изображений и других объектов. Распознавание лиц используется много лет, особенно в видеонаблюдении, на производствах широко используют нейросети для определения объектов и это позволяет контролировать определенные объекты. Сюда же относится улучшение картинки во время съемки при помощи телефона.

В 2023 году и последующие 5-10 лет будет большой интерес к тематике метавселенных и виртуальной реальности. Нейронные сети нужны и здесь, ведь могут генерировать 3D-персонажей при помощи компьютерного зрения, определять движения, мимику и т.д.

Компьютерное зрение: от распознавания лиц, текста до изучения космоса

Компьютерное зрение: от распознавания лиц, текста до изучения космоса

Беспилотники – одна из основных сфер, где используют компьютерное зрение. Ряд автомобильных производителей уже готовы заменять водителей и яркий тому пример – Tesla Chrysler. Достижение успеха в сфере распознавания лиц может заменить реальных продавцов. К примеру, в Amazon Go содержимое корзины сканируется нейронной сетью, а списание оплаты проводится в автоматическом режиме, когда человек выходит из магазина.

Актуальная модель и для здравоохранительной области – анализ нейросетью снимков МРТ, рентгенов, поиск раковых опухолей и т.д. В сфере косметологии модель применяют для контроля состояния кожи и как решение, нейросеть предлагает варианты борьбы со старением.

Тенденция разработок и применения компьютерного зрения на стройке – актуальная для 2023 году. Все это по причине большой смертности строителей на своих рабочих местах. Согласно статистике, количество смертей в 5 раз больше на стройке, чем при работе на иных специальностях. Это может быть удар, падение, поражение током и другие причины. Нейронные сети в этой области, а также техника машинного обучения позволят использовать «умные» камеры, работающие на безопасность людей. Монтаж подобных устройств на строительной площадке позволяет получать непрерывный поток видео с трансляцией на отдельные сервера. Все ролики делятся на кадры, после чего нейросеть начинает проводить анализ. Подобная технология дает возможность:

  1. Быстро найти возгорание.
  2. Определить сотрудников, которые не используют защитную экипировку.
  3. Обнаружить нарушение пропускного режима.
  4. Следить за движениями специализированного транспорта.
На рынке уже есть несколько систем подобного рода, которые могут определить конкретного сотрудника, после чего предупредить о нарушениях или опасности через микрофон. Подобная инновация позволяет застройщикам автоматизировать множество процессов, касаемых безопасности персонала.

Искусственный интеллект для ученых

Нейронные сети были и остаются полезными для научной деятельности. При помощи ИИ решаются задачи в сфере генной инженерии, биологии, квантовой химии и математики. Модель АlphaFhold от DeepMind смогла предсказать полностью структуру белка. В настоящее время активно развиваются графовые нейросети. С их помощью получают данные о связи узлов, их свойства.

Нейросети в диагностике и медицине

Согласно данным IBM, 90% информации в сфере здравоохранения содержат изображения, а количество их постоянно растет, если сравнить с объемом других медицинских данных. В результате нейросеть очень пригодилась в медицине для обработки визуальной информации. Тенденция применения технологии дает ряд преимуществ:
  • определение области радиологии;
  • экономия времени;
  • экономия средств мед. учреждений.
После получения снимка МРТ, КТ или изображений от иных исследований, доктору следует начинать анализ, определяющий отклонения, патологии и т.д. Диагностика серьезных болезней требует сразу нескольких визуальных исследований. Нейронные сети могут быстро проводить анализ снимков и сообщать о выявленных патологиях, к примеру, опухолях, которые доктора могут не увидеть в силу человеческого фактора. Подобная система определяет закономерности, обеспечивая медиков полной информацией об отклонениях. Подход существенно упрощает работу медиков, экономя их время.

В ситуациях, если у больных несколько изображений за разные временные промежутки, ИИ поможет разглядеть динамику лечения или развития заболевания. Google проводили тестирование и анализ по снимкам ИИ делал лучше, чем сертифицированные радиологи. Машина увидела на 5% больше раковых опухолей чем человек, а ложные диагнозы удалось сократить на 11% при помощи нейронной сети.

Examples of employing neural networks in health care

Пример использования нейросетей в медицине

Нейронные сети для маркетинга

Маркетологи активнее всего используют большие потоки информации в бизнесе. Реклама – одна из главных сфер использования Big Data, а нейронные сети помогают покупать рекламу и группируют аудиторию. Рынку этого достаточно, но в 2023 году и последующие 5 лет положение может резко изменится, а спрос на нейронные сети увеличится в несколько раз. Этот фактор в будущем начнет определять успешность рекламной кампании и маркетинга.

Albert – одна из платформ для автоматизации разных аспектов маркетингового продвижения

Albert – одна из платформ для автоматизации разных аспектов маркетингового продвижения

За счет технологического развития, цифровизации, маркетинг самой цифровой сферой. Машины, алгоритмы могут существенно облегчать работу, забирая выполнение рутинных задач на себя, а людям придется учиться работать с нейронными системами.

Изменения о которых идет речь:

  1. Увеличение количества данных. Каждый год объем новых данных растет на 30%, а человек ежедневно смотрит на сотню рекламных сообщений. Завоевать «своего» клиента становится сложнее и суть маркетолога в таких обстоятельствах – искать узкий сегмент людей, после чего доносить информацию с посылом, конкретно для этой категории клиентов, чтобы вызвать максимальный интерес.
  2. Персонализация коммуникаций. Современные пользователи ожидают больше персонального общения и связи. По данным McKinsey, 80% клиентов предпочитают работу с компаниями, которые имеют персонализированный подход и 77% из них готовы платить больше за их услуги и товары.
  3. Создание закрытых рекламных вертикалей. Под маской анонимности клиента и защиты, данных крупные корпорации ограничивают обмен информацией между аналитиками и площадками. Среди них Safari, Firefox, а в 2023 году Chrome начнет блокировать сторонние cookies. Основное последствие подобных действий заключается не в безопасности людей, а в формировании нового типа рекламного рынка, где крупные компании станут монополистами. Любая экосистема на базе браузера, соц. сети сможет собрать аналитику только на своем инструментарии, без доступа к данным на других площадках. Подобная вертикаль стремится узнать больше о потребителях за пределами своей экосистемы.
Описанные тенденции могут привести людей в 2023 году к тому, что брендам, предприятиям нужно будет создавать под каждую рекламную кампанию множество креативов и сообщений, чтобы охватить узкий сегмент целевой аудитории. Для повышения эффективности нужно еще адресовать сообщения отдельным людям или сегменту, именно в этом процессе поможет нейронная сеть.

Генерация персональных сообщений

Маркетологи несколько лет работают над тем, чтобы группировать аудиторию на различные рекламные сегменты. К примеру, запуск рекламы для аудитории 18-55 лет становится неэффективным и такой возрастной критерий можно поделить на 3-5 видов, но это редко делают маркетологи по причине недостатка информации и возможностей для создания контента. Подобная проблема актуальна для 2023 года по причине трендов на сегментацию пользователей, диверсификацию каналов и персонализацию контента.

Нейросети, способные создавать картинку из текста или фразы в этом процессе будут помогать. В качестве примера можно представить журнал Cosmopolitan, обложка которого вышла от машины DALL-E 2.

Обложка журнала, созданная нейросетью DALL-E 2

Обложка журнала, созданная нейросетью DALL-E 2

Нейронные сети могут не просто создавать изображение из текста, но и выполнять анализ текстовой составляющей, предоставляя варианты для какой целевой аудитории, какого возраста, такая реклама будет актуальной.

СМС или изображение для рекламы чаще создают люди, используя личный опыт и другие факторы. Нейросети могут предсказать CTR подобного сообщения для конкретного человека или группы лиц. Зная о возможной конверсии, нейросеть можно научить давать рекомендации, улучшая текст или изображение, после чего написать алгоритмы для самостоятельного составления креативов и рекламных текстов. Это упрощает генерацию сотни сообщений, особенно в случае создания персональных предложений. Роботы при помощи алгоритмов быстро подстроятся под конкретного клиента, что будет полезно не только в 2023 году, но и будущем.

Market Research Future Reports предоставили информацию, согласно которой масштабный рынок искусственных нейросетей получит сильный прирост рыночной стоимости в 2023-2025 гг. По ожиданиям самый важный сектор – здравоохранение, которое определит мировой рынок нейросетей. США будут доминировать на мировой арене в сфере нейронных сетей, что связано с развитой инфраструктурой, а Европа будет на 2-м месте.

Есть вопросы? Задайте их здесь

Имя *
Email *
Телефон
Ваш бюджет
Сообщение
TorMarket - маркетплейс с гибкой системой фильтрации и удобным кабинетом для поставщиков.

Веб Дизайн Галерея

наши работы

  Category: Тренды 10/25/2022
Метавселенные & Маркетинг — Тренды 2023
Понятие «метавселенная» стало за последние годы очень популярным, это хайп, который часто упоминают вместе с играми, а также технологиями AR и VR. Созданием собственных метавселенных и их развитием начали заниматься такие компании как Microsoft, Epic Games и Facebook еще в 2021 году. У каждой компании свое видение на это. «Мета» – новый виток прогресса, цифровая реальность, 3D мир, в котором миллионы людей из разных уголков мира могут встретиться и даже взаимодействовать друг с другом.
  Category: Тренды 10/27/2022
Рынок NFT в 2023 — Главные Тренды Развития NFT
Non-Fungible Token (NFT) – цифровой сертификат с шифрованием и проверкой в блокчейне. Это самая технологическая тенденция 2021 года с большими перспективами на 2023 и последующие годы. В поисковой системе «NFT» превышают запросы, в сравнении с криптовалютами «Bitcoin» или «Ethereum», кроме того, сама ценность стабильнее, чем у цифровых монет. Многие компании во всем мире рассматривают NFT в качестве метода сбора средств. Такие токены можно создать почти из любого – цифровые картинки, статьи, музыка и прочее. Основной плюс – адаптируемость и возможность проводить аутентифицированную передачу прав собственности на определенные услуги и товары в блокчейне.
  Category: Тренды 09/27/2022
Самые Интересные Тенденции Брендинга и Дизайна Логотипов в 2023 году
Дизайн логотипа – фирменный знак любого бизнеса, компании. При помощи него бренд будут узнавать в мире или конкретной стране. Разработчиков логотипов необходимо быть в тренде, учитывая все направления и тенденции. Это поможет найти общий язык с любым заказчиком, удовлетворяя его запросы, делая фирму узнаваемой. Попробуем разобрать основные тенденции брендинга и создания логотипов в 2023 году.