// Trends

Тренди Нейронних Мереж на 2023 рік

Зміст

#1. Для чого потрібні нейронні мережі та в яких сферах їх використовують?
#2. Принцип роботи нейронних мереж
#3. Особливості нейронних мереж
#4. Основні тренди нейронних мереж на 2023 рік
#5. Розуміння природної мови
#6. Мультимодальні нейронні мережі
#7. Мовні технології
#8. Комп'ютерний зір
#9. Штучний інтелект для вчених
#10. Нейромережі в діагностиці та медицині
#11. Нейронні мережі для маркетингу
#12. Генерація персональних повідомлень

Порівнюючи класичні програми та нейронні мережі можна знайти суттєву відмінність розробок. Останніх необхідно "навчати", і це дає змогу виконувати безліч завдань, серед них розпізнавання голосу людей, можливість створення картин і багато іншого. Цей сучасний напрямок дає змогу автоматизувати багато процесів у бізнесі, медицині, маркетингу, виробництві та інших сферах. Спробуємо розібратися в основних трендах нейронних мереж у 2023 році, як вони працюють і для чого потрібні.

Для чого потрібні нейронні мережі та в яких сферах їх використовують?

Нейронні мережі застосовують у багатьох сферах життя, найчастіше там, де важливо домогтися людської функціональності. Подібні ситуації пов'язані з відсутністю чіткого алгоритму роботи, який можна прописати скриптом. Вхідна інформація може бути будь-якою, тому нейромережа вміє обробити будь-який можливий варіант.

Процес навчання нейронної мережі

Процес навчання нейронної мережі

Наразі найбільше нейромережі використовують великі компанії, об'єкти охорони здоров'я та холдинги. Створення грамотної технології, з можливістю функціонувати в складних умовах, вимагає потужного обладнання і великого обсягу інформації. З цієї причини дозволити впровадження і застосування нейромереж можуть не всі компанії.

Нейронні мережі підійдуть для будь-якої сфери діяльності. Основні завдання розробок:

  1. Класифікація - нейронна мережа отримує об'єкт, розподіляючи його в конкретні класи. Наприклад, групувати клієнтів компанії, розміщувати аудиторії за їхніми інтересами, сюди ж відноситься фільтрація листів в електронній пошті, реклама. Усі приклади прості, але допомагають зрозуміти завдання класифікації.
  2. Розпізнавання - завдання нейромережі полягає у визначенні конкретного об'єкта серед безлічі інших, наприклад, обличчя на зображенні. За таким принципом діють фільтри для фото. До розпізнавання можна віднести пошук даних за фото, зображенням, читання текстових файлів тощо. Таке завдання стало дуже корисним для людей з обмеженими можливостями. Технологію широко використовують у медицині, зокрема в галузі діагностування.
  3. Прогнозування - ще один метод використання.Мережі отримують інформацію, на базі якої можуть аналізувати і робити прогнози. Найчастіше використовують у фінансових секторах, маркетингу. Програми з можливістю дописати текст або домалювати картину теж можна віднести до прогнозування. Аналогічним чином діють пошукові системи.
  4. Генерація - нейромережі здатні самостійно створювати контент, програми щороку поліпшуються, стають більш розумними. Уже сьогодні машини здатні самостійно створювати картини, музику, виконувати інші комплексні завдання.
Щорічно сфера застосування нейромережі збільшується. За звітом компанії Allied Analytics у 2023 році ринковий обсяг нейромереж становитиме 39 млрд. доларів, що майже в 6 разів більше, ніж у 2016 році.

Принцип роботи нейронних мереж

Люди мають біологічні нейронні мережі, подібні до набору зв'язків, що дають змогу аналізувати інформацію та ухвалювати рішення. Технологія нейромереж може вирішувати аналогічні завдання, подібно до інших моделей машинного навчання. Основна різниця - це можливість навчити програму.

Складність широкого поширення технології полягає у вартості та процедурі навчання, оскільки важливо пропускати через програму великі обсяги даних. Це дасть змогу нейромережам правильно аналізувати і вирішувати потрібні завдання, без помилок минулого досвіду. Процес інтегрування інновації буде швидшим, якщо розробники зуміють прискорити процедуру навчання.

Алгоритм навчання нейромережі складається з декількох етапів:

  1. Надання даних, які потрібні для виконання завдань і відповіді на отриману інформацію. Це навчальна вибірка. Прийнято вважати, що інформації має бути більше в 10 разів, ніж обсяг нейронів. Під час виконання процесу машинам дають дані і пояснюють, що це таке. Навчання проводиться через формули, числа, а не текстом.
  2. Перетворення - наступний етап роботи з нейромережею. Отримані дані мережа обробляє і відправляє далі за допомогою математики і формул. Це можна порівняти із зображенням, яке бачать очі людини. Відбувається нервовий імпульс, який дає сигнал у мозок і після обробки ми бачимо, що знаходиться навколо нас. Принцип із машинами аналогічний, але виконаний через математичні коефіцієнти.
  3. Далі виконується обробка інформації та висновки за нею.
Нейромережі потрібні більшою мірою для аналітики або передбачення, а також визначення об'єктів. Основна проблема - "змагальна атака", яка може стати причиною неправдивої відповіді, адже нейронна мережа буде обманута. Спосіб застосовують учені для перевірки стійкості до нестандартних ситуацій.

Особливості нейронних мереж

Розробники та науковці виокремлюють кілька особливостей нейронних мереж, які виходять з їхньої архітектури та методів функціонування:
  1. Нейромережі закриті, складно сказати, за якими характеристиками машина вирішує, що або хто зображений на картинці, чи що текст написаний віршем тощо. Це автоматичні процеси, головне щоб розробник правильно описав структуру і формули. Аналогічно з людиною, ніхто не може сказати, що відбувається в мозку. Будь-хто може визначити, що кішка - це кішка, навіть якщо це буде інша порода, відсутність шерсті, хвоста, неприродний колір. Це відбувається автоматично, і правильна відповідь дається за низкою параметрів. Так само працюють й нейронні мережі.
  2. Нейрони незалежні і кожен із них у мережі не пов'язаний із функціонуванням інших. Вони беруть один від одного дані, але всередині мережі вони незалежні. Якщо один нейрон виходить з ладу, інший працюватиме без порушення загального процесу. Така стійкість є і в біологічних нейронних мереж. Головний мінус подібної незалежності - усі рішення складні, інколи хаотичні і їх майже неможливо передбачити, вплинути.
  3. Гнучкість нейромереж зумовлена незалежністю нейронів, тому розробка ефективніша за будь-який інший вид машинного навчання. Архітектура взяла в себе основні якості біологічної нервової системи - самонавчання, можливість пристосуватися до нової інформації та ігнорувати неважливі деталі. За рахунок гнучкості відкриваються широкі можливості для використання нейромереж з можливістю адаптації майже під будь-які обставини.
  4. Будь-яка модель ШІ не перевершить людину, адже реальний мозок неможливо повторити, а в людини 86 млрд. нейронів. У світі немає мережі, яка б наближалася до цього числа, тому нейронні мережі можуть помилятися і в сучасних розробках близько 10 млрд. нейронів.
  5. Розглядаючи можливі помилки інноваційних машин, вчені виділяють 3 основні - забудькуватість, перенавчання і непередбачуваність. Усе це характерно і для людей, тому можна використовувати методи корегування для вирішення проблем.
Систематизація архітектур мереж прямого розповсюдження та рекурентних мереж
Систематизація архітектур мереж прямого розповсюдження та рекурентних мереж
Багато програм не можуть правильно реагувати на велику кількість ситуацій і відбувається забудькуватість. Якщо ситуації постійно змінюються, то штучна нейромережа намагається перебудовуватися під нову подію. Як результат точність рішень знижується.

Основні тренди нейронних мереж на 2023 рік

За допомогою нейромереж машини виконують якісний аналіз вхідної інформації, що дає змогу усунути помилки, елемент людського фактора. Подібні розробки, на думку експертів, мають полегшувати життя людям, позбавляючи їх складних, нудних завдань, але ще рано говорити про масове і широке використання інновації. На 2023 рік є низка трендів, які можуть показати хорошу динаміку в майбутньому п'ятиріччі.

Розуміння природної мови

Наразі найбільш просунута нейронна мережа на базі НЛП - GPT-3. Вона може створювати зв'язну відповідь на запитання, спілкуватися з людиною, і багато хто чекає здатності робити логічні висновки від ШІ. Однак найсучасніші моделі з великим набором інформації, поки що не можуть зрозуміти сенс фраз чи слів, що їх створюють. Їхнє навчання потребує великої кількості даних, обчислень, які залишають вуглецевий слід. Наступна проблема - недосконалість даних, адже інформація в мережі нерідко спотворена або маніпулятивна.

Перспективним напрямком у 2023 році стане розширення області сприйняття. Можливість розпізнавати:

  • обличчя;
  • зображення;
  • відбитки;
  • голоси та звуки.
Науковці зазначають, що ШІ недостатньо емоційної складової, почуттів, щоб бути ближчим до людей. Людина здатна не тільки освоїти інформацію і видати готове рішення, а й врахувати контекст, різні чинники і діяти в умовах мінливого середовища. Алгоритм AlphaGo від DeepMind може виграти турнір із шахів у чемпіона світу, але за межі дошки стратегія не може розширитися. Навіть найбільш інноваційні розробки, серед яких GPT-3, повинні розвиватися. Завдання вчених - сформувати мультимодальну систему, що дає змогу з'єднати сенсорне сприйняття і розпізнавання тексту для роботи з даними і пошуком рішень.

Компанія OpenAI не так давно випустила оновлення для GPT-3 під назвою Codex. Така модель може робити текстове редагування, вставки, а не просто продовжувати його. У результаті машина підходить для прискорення роботи редакторів.

Наступним трендом на 2023 рік стане впровадження в мовні нейромережі знань про навколишній світ за допомогою "Вікіпедії" та подібних джерел. Це дасть можливість під час оформлення відповіді застосовувати не тільки інформацію з навчальної вибірки, а й прямо з фактологічного джерела. Яскравим прикладом роботи слугує модель RETRO від DeepMind.

Мультимодальні нейронні мережі

Моделі такого типу набули популярності у 2021 році й ця тенденція збережеться у 2023 році. Вони працюють із текстом і картинкою. У 2022 році компанією OpenAI була представлена мережа DaLL-E-2. Вона може створювати картинки реалістичного вигляду і формату фентезі. Якість зображень на максимально високому рівні і генерується все за допомогою невеликого текстового опису. Відразу після OpenAI корпорація Google показала власну модель Imagen.

Приклад мультимодального глибокого навчання

Приклад мультимодального глибокого навчання

Подібна тенденція може стати корисною для дизайнерів і художників у цифровій галузі. Так вони можуть легко знайти натхнення, прискорити роботу над унікальними картинами.

Мовні технології

Сучасні нейронні мережі, створені для голосового синтезу, неможливо відрізнити від природної мови. Крім того, моделі включають інтонацію та емоції. Такий тренд дає змогу прибрати перешкоду впровадження голосових помічників у побутове життя. Програми активно впроваджуються в мобільні додатки, "розумні" технології та автомобілі.

У B2B-сфері це дає змогу повноцінно автоматизувати call-центри, є можливість впровадити Text-To-Speech у медіа, щоб на підставі тексту створювати аудіозапис.

Комп'ютерний зір

Модель нейронної мережі, яка допомагає визначати обличчя, об'єкти, генерацію зображень та інших об'єктів. Розпізнавання облич використовується багато років, особливо у відеоспостереженні, на виробництвах широко використовують нейромережі для визначення об'єктів, що дає змогу контролювати певні об'єкти. Сюди ж відноситься поліпшення картинки під час зйомки за допомогою телефону.

У 2023 році та наступні 5-10 років буде великий інтерес до тематики метавсесвітів і віртуальної реальності. Нейронні мережі потрібні і тут, адже можуть генерувати 3D-персонажів за допомогою комп'ютерного зору, визначати рухи, міміку тощо.

Комп'ютерний зір: від розпізнавання облич, тексту до вивчення космосу

Комп'ютерний зір: від розпізнавання облич, тексту до вивчення космосу

Безпілотники - одна з основних сфер, де використовують комп'ютерний зір. Низка автомобільних виробників уже готові замінювати водіїв і яскравий тому приклад - Tesla Chrysler. Досягнення успіху у сфері розпізнавання облич може замінити реальних продавців. Наприклад, в Amazon Go вміст кошика сканується нейронною мережею, а списання оплати проводиться в автоматичному режимі, коли людина виходить з магазину.

Актуальна модель і для галузі охорони здоров'я - аналіз нейромережею знімків МРТ, рентгенів, пошук ракових пухлин тощо. У сфері косметології модель застосовують для контролю стану шкіри і як рішення, нейромережа пропонує варіанти боротьби зі старінням.

Тенденція розробок і застосування комп'ютерного зору на будівництві - актуальна для 2023 року. Усе це через велику смертність будівельників на своїх робочих місцях. Згідно зі статистикою, кількість смертей у 5 разів більша на будівництві, ніж під час роботи на інших спеціальностях. Це може бути удар, падіння, ураження струмом та інші причини. Нейронні мережі в цій галузі, а також техніка машинного навчання дозволять використовувати "розумні" камери, що працюють задля безпеки людей. Монтаж подібних пристроїв на будівельному майданчику дає змогу отримувати безперервний потік відео з трансляцією на окремі сервери. Усі ролики діляться на кадри, після чого нейромережа починає проводити аналіз.

Подібна технологія дає можливість:

  1. швидко знайти загоряння.
  2. визначити співробітників, які не використовують захисну екіпіровку.
  3. виявити порушення пропускного режиму.
  4. cтежити за рухами спеціалізованого транспорту.
На ринку вже є кілька подібних систем, які можуть визначити конкретного співробітника, після чого попередити про порушення або небезпеку через мікрофон. Така інновація дає змогу забудовникам автоматизувати безліч процесів, що стосуються безпеки персоналу.

Штучний інтелект для вчених

Нейронні мережі були і залишаються корисними для наукової діяльності. За допомогою ШІ вирішуються завдання у сфері генної інженерії, біології, квантової хімії та математики. Модель АlphaFhold від DeepMind змогла передбачити повністю структуру білка. Нині активно розвиваються графові нейромережі. Завдяки їм отримують дані про зв'язок вузлів, їхні властивості.

Нейромережі в діагностиці та медицині

Згідно з даними IBM, 90% інформації у сфері охорони здоров'я містять зображення, а кількість їх постійно зростає, якщо порівняти з обсягом інших медичних даних. У результаті нейромережа стала в нагоді для обробки візуальної інформації в медицині. Тенденція застосування технології дає низку переваг:
  • визначення галузі радіології;
  • економія часу;
  • економія коштів мед. установ.
Після отримання знімка МРТ, КТ або зображень від інших досліджень, лікарю слід починати аналіз, що визначає відхилення, патології тощо. Діагностика серйозних хвороб вимагає одразу кількох візуальних досліджень. Нейронні мережі можуть швидко проводити аналіз знімків і повідомляти про виявлені патології, наприклад, пухлини, які лікарі можуть не побачити через людський фактор. Подібна система визначає закономірності, забезпечуючи медиків повною інформацією про відхилення. Підхід істотно спрощує роботу медиків, заощаджуючи їхній час.

У ситуаціях, якщо у хворих кілька зображень за різні часові проміжки, ШІ допоможе розгледіти динаміку лікування або розвитку захворювання. Google проводили тестування та аналіз за знімками ШІ робив краще, ніж сертифіковані радіологи. Машина побачила на 5% більше ракових пухлин, ніж людина, а помилкові діагнози вдалося скоротити на 11% за допомогою нейронної мережі.

Приклад використання нейронних мереж в медиціні

Приклад використання нейромереж у медицині

Нейронні мережі для маркетингу

Маркетологи найактивніше використовують великі потоки інформації в бізнесі. Реклама - це одна з найголовніших сфер використання Big Data, а нейронні мережі допомагають купувати рекламу і групують аудиторію. Ринку цього достатньо, але у 2023 році та наступні 5 років становище може різко зміниться, а попит на нейронні мережі збільшиться в кілька разів. Цей фактор у майбутньому почне визначати успішність рекламної кампанії та маркетингу.

Albert - одна з платформ для автоматизації різних аспектів маркетингового просування

Albert - одна з платформ для автоматизації різних аспектів маркетингового просування

За рахунок технологічного розвитку, цифровізації, маркетингу самої цифрової сфери. Машини, алгоритми можуть суттєво полегшувати роботу, забираючи виконання рутинних завдань на себе, а людям доведеться вчитися працювати з нейронними системами.

Зміни про які йдеться:

  1. Збільшення кількості даних. Щороку обсяг нових даних зростає на 30%, а людина щодня дивиться на сотню рекламних повідомлень. Завоювати "свого" клієнта стає складніше і суть маркетолога за таких обставин - шукати вузький сегмент людей, після чого доносити інформацію з посилом, конкретно для цієї категорії клієнтів, щоб викликати максимальний інтерес.
  2. Персоналізація комунікацій. Сучасні користувачі очікують більше персонального спілкування та зв'язку. За даними McKinsey, 80% клієнтів надають перевагу роботі з компаніями, що мають персоналізований підхід і 77% з них готові платити більше за їхні послуги та товари.
  3. Створення закритих рекламних вертикалей. Під маскою анонімності клієнта та захисту даних великі корпорації обмежують обмін інформацією між аналітиками та майданчиками. Серед них Safari, Firefox, а 2023 року Chrome почне блокувати сторонні cookies. Основний наслідок подібних дій полягає не в безпеці людей, а у формуванні нового типу рекламного ринку, де великі компанії стануть монополістами. Будь-яка екосистема на базі браузера, соцмережі зможе зібрати аналітику тільки на своєму інструментарії, без доступу до даних на інших майданчиках. Подібна вертикаль прагне дізнатися більше про споживачів за межами своєї екосистеми.
Описані тенденції можуть призвести людей 2023 року до того, що брендам, підприємствам потрібно буде створювати під кожну рекламну кампанію безліч креативів і повідомлень, щоб охопити вузький сегмент цільової аудиторії. Для підвищення ефективності потрібно ще адресувати повідомлення окремим людям або сегменту, саме в цьому процесі допоможе нейронна мережа.

Генерація персональних повідомлень

Маркетологи кілька років працюють над тим, щоб групувати аудиторію на різні рекламні сегменти. Наприклад, запуск реклами для аудиторії 18-55 років стає неефективним і такий віковий критерій можна поділити на 3-5 видів, але це рідко роблять маркетологи через недостатню кількість інформації та можливостей для створення контенту. Подібна проблема актуальна для 2023 року через тренди на сегментацію користувачів, диверсифікацію каналів і персоналізацію контенту.

Нейромережі, здатні створювати картинку з тексту або фрази у цьому процесі допомагатимуть. Як приклад можна уявити журнал Cosmopolitan, обкладинка якого вийшла від машини DALL-E 2.

Обкладинка журналу, створена нейромережею DALL-E 2

Обкладинка журналу, створена нейромережею DALL-E 2

Нейронні мережі можуть не просто створювати зображення з тексту, а й виконувати аналіз текстової складової, надаючи варіанти для якої цільової аудиторії, якого віку така реклама буде актуальною.

СМС або зображення для реклами частіше створюють люди, використовуючи особистий досвід та інші фактори. Нейромережі можуть передбачити CTR подібного повідомлення для конкретної людини або групи осіб. Знаючи про можливу конверсію, нейромережу можна навчити давати рекомендації, покращуючи текст або зображення, після чого написати алгоритми для самостійного складання креативів і рекламних текстів. Це спрощує генерацію сотні повідомлень, особливо в разі створення персональних пропозицій. Роботи за допомогою алгоритмів швидко підлаштуються під конкретного клієнта, що буде корисно не тільки у 2023 році, а й у майбутньому.

Market Research Future Reports надали інформацію, згідно з якою масштабний ринок штучних нейромереж отримає сильний приріст ринкової вартості у 2023-2025 рр. За очікуваннями найважливіший сектор це охорона здоров'я, яка визначить світовий ринок нейромереж. США домінуватимуть на світовій арені у сфері нейронних мереж, що пов'язано з розвиненою інфраструктурою, а Європа буде на 2-му місці.

Відгуки наших клієнтів

Розробка гнучної екосистеми на основі технології блокчейн

Запитання консультанту

Ім'я *
Email *
Телефон
Повідомлення
 

Виникли питання?

Telegram

З 2015 року ми допомагаємо втілити ідеї клієнтів в якісний продукт.

Веб Дизайн Галерея

наші роботи