Тема искусственного интеллекта и нейронных сетей всё чаще поднимается в современном мире. Безусловно, овладение этими технологиями может быть полезным и даже необходимым навыком в будущем. Но есть ли у него недостатки? Давайте разберёмся.
Плюсы владения навыками работы с нейронными сетями:
Высокий спрос на рынке труда. По мере развития технологий ИИ спрос на специалистов в этой области растёт экспоненциально. Умение работать с нейросетями открывает широкие карьерные перспективы.
Решение сложных задач. Нейросети позволяют решать задачи, которые были бы практически нерешаемы для традиционных компьютерных алгоритмов. Например, распознавание образов, речи, языковое моделирование.
Автоматизация процессов. Применение ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, высвобождая человеческие ресурсы для более важных целей.
Междисциплинарное применение. Нейросети находят применение в самых разных областях: медицине, финансах, логистике, робототехнике и т.д.
Минусы владения навыками работы с нейросетями:
Высокие требования к мощностям. Обучение сложных нейросетей требует огромных вычислительных мощностей, что ограничивает доступ для многих пользователей.
"Чёрный ящик" решений. Нейросети часто выдают правильный результат, но почему именно такой - до конца непонятно. Это затрудняет объяснимость и верификацию.
Этические проблемы. Примеры предвзятости и дискриминации, а также опасения о контроле и злоупотреблении высокоразвитым ИИ вызывают серьезные этические вопросы.
Необходимость постоянного обучения. Область ИИ развивается настолько стремительно, что специалистам приходится постоянно учиться и осваивать новые технологии.
В заключение можно сказать, что навык работы с нейросетями, безусловно, станет всё более востребованным в ближайшие годы. Он открывает большие возможности для решения сложных задач и автоматизации процессов в различных сферах. Однако параллельно существуют и значительные проблемы - технические, этические и образовательные. Баланс между потенциалом и рисками определит полезность и безопасность этих передовых технологий для общества.
А вы когда-нибудь пользовались нейросетями и что думаете на этот счёт?
В современном мире, где каждая секунда на вес золота, точность и скорость поиска информации становятся критически важными. Яндекс представил свою новейшую разработку — Нейро. Эта система поиска значительно отличается от тех, что сейчас есть на рынке.
Что делает Нейро особенным?
Нейро отличается от обычных поисковых систем. Вместо того чтобы просто выдавать список ссылок, он анализирует и собирает данные из множества источников, предоставляя сразу структурированный и полезный ответ.
Главные преимущества
Моментальный доступ: Больше не нужно переходить по нескольким ссылкам, чтобы найти нужную информацию — Нейро сразу выдаст результат, который нужен.
Высокая точность: Исключаются нерелевантные или рекламные ссылки — только проверенная и точная информация.
Удобство и экономия времени пользователей за счет ускоренного поиска ответов на поисковые запросы.
Стоит ли пользоваться?
Если вы маркетолог, эксперт или просто человек, который хочет получать качественную информацию, то без сомнения Нейро стоит использовать, чтобы:
Сэкономить ваше время.
Повысит эффективность работы.
Получить максимально точные данные.
Нейро от Яндекс — это не просто поисковик. Это ваш личный помощник, который поможет найти информацию быстро и эффективно, предоставляя результаты, на которые можно положиться.
Интересный факт
Для написания этой статьи я использовал данные, которые собрал с помощью Нейро.
Хотите стать эффективнее, сохранить время, силы и деньги выполняя свою работу? Переходите в мой телеграм-канал. Там я собираю все важное и полезное о нейросетях, нейроаватарах и нейропомощниках.
Ozon начал тестировать генератор изображений на основе ИИ, который создает фотографии одежды на виртуальной модели для карточек товаров. Продавцам нужно просто загрузить фотографию вещи на нейтральном фоне.
В настоящее время инструмент работает бесплатно в тестовом режиме и доступен только ограниченному числу продавцов в некоторых подкатегориях женской одежды, включая блузы, топы, лонгсливы и водолазки. Как сообщили в компании, это собственная разработка.
В будущем инструмент станет доступен всем продавцам женской одежды в доступных подкатегориях. Функционал ИИ-генератора планируется расширять. Пока не сообщается, станет ли инструмент платным после тестового периода.
Чтобы воспользоваться инструментом, продавцам нужно зайти в генератор в своем личном кабинете, загрузить фотографию одежды на однородном фоне и дождаться результата. После этого изображение с одеждой на модели можно добавить в карточку товара.
Meshy-3 является передовой системой, использующей нейронные сети для создания впечатляющих 3D-моделей.
Что нового в Meshy-3?
Прежде всего, система теперь способна генерировать 3D-модели не только на основе текстовых инструкций, но и путем анализа фотографий. Это позволяет художникам и дизайнерам быстро воссоздавать реальные объекты в виртуальной 3D-среде.
Также Meshy-3 предлагает целый ряд усовершенствований, по сравнению с предыдущей моделью, которые включают:
1.улучшенную детализацию текстур-модели отличаются исключительной четкостью и реалистичностью, что делает их пригодными для использования в самых разных проектах;
2.повышенное качество полигонов в скульптурном стиле-художники теперь могут создавать невероятно органичные 3D-скульптуры;
3.PBR и функция добавления патчей – это усовершенствованные средства редактирования, которые помогают довести объекты до совершенства
Попробовать бесплатно возможности этой модели можно здесь Сервис работает без vpn, но требует регистрации
В недавнем исследовании ученые из Государственного университета Джорджии сравнили способность большой языковой модели (БЯМ) ChatGPT4 и людей оценивать моральные дилеммы. Участникам был предложен модифицированный тест Тьюринга с 10 сценариями, варьирующимися от явно аморальных до условных социальных ситуаций.
Удивительно, но респонденты в среднем предпочли моральные рассуждения, сгенерированные ChatGPT4, охарактеризовав их как более добродетельные, умные, справедливые и надежные по сравнению с человеческими ответами.
Несмотря на впечатляющие результаты ChatGPT4, ученые предостерегают от безоговорочного доверия к моральным суждениям ИИ. Способность рассуждать об этике не гарантирует ее понимания на глубинном уровне. Исследователи призывают детально изучить, как большие языковые модели интерпретируют мораль, прежде чем полагаться на их советы в этой сфере.
Это открытие вызывает множество вопросов об этических рамках использования ИИ и о том, как мы определяем моральные ценности в эпоху искусственного интеллекта.
Представьте, что вы смотрите музыкальный клип, в котором каждая сцена, каждый персонаж и каждое движение камеры созданы искусственным интеллектом. Звучит как научная фантастика? Что ж, будущее уже наступило. Встречайте The Hardest Part - первый в истории музыкальный клип, полностью сгенерированный нейросетью Sora от OpenAI.
Этот новаторский проект - плод совместных усилий инди-музыканта Washed Out (настоящее имя - Эрнест Грин) и режиссера Пола Трилло. Клип на песню “The Hardest Part” демонстрирует впечатляющие возможности генеративных моделей в создании реалистичных и захватывающих визуальных образов. Но как именно работает эта технология, и какое влияние она окажет на индустрию развлечений? Давайте разберемся.
Под капотом Sora: Как нейросеть создает видео
Примечание: Следующее описание основано на рассуждениях Итана Хи (Ethan He), исследователя ИИ из NVIDIA, бывшего сотрудника FAIR и выпускника CMU, с более чем 6000 цитирований и 5000 звезд на GitHub. Оригинальная статья доступна на LinkedIn Pulse. Реальные технологии являются коммерческой тайной OpenAI и еще не были обнародованы.
Предполагается, что в основе Sora лежит DiT (диффузионный трансформер) - архитектура, которая использует возможности масштабирования трансформеров наряду с итеративным процессом уточнения диффузионных моделей, я уже рассказывал про AnimateDiff, который позволяет генерировать видео на моделях Stable Diffusion, тут этот принцип многократно улучшен.
Схема работы диффузионного трансформера
Трансформеры известны своей эффективностью в обработке последовательных данных и обеспечивают надежную архитектуру для моделирования временной динамики видео. Процесс диффузии, в свою очередь, итеративно уточняет выходные данные, начиная с зашумленного начального состояния и двигаясь к желаемому видеовыходу, повышая качество и согласованность сгенерированных видео.
Для сжатия видео Sora использует векторный квантованный вариационный автоэнкодер (VQ-VAE) на основе трехмерной сверточной нейронной сети (3D CNN). Эта архитектура сети состоит из энкодера, который уменьшает размерность визуальных данных до скрытого пространства, и декодера, который реконструирует видео из этого сжатого представления.
Схема работы VQ-VAE для сжатия видео
Использование 3D CNN позволяет захватывать временную динамику видео, что важно для создания согласованного и плавного движения в сгенерированных клипах. Симметричная конструкция энкодера и декодера обеспечивает эффективное сжатие и реконструкцию видео, сохраняя высокую точность исходного контента.
Процесс обучения Sora
Во время обучения к видеотокенам добавляется случайный шум. Трансформер получает на вход текстовое условие, временной шаг диффузии и зашумленные видеотокены.
Генерация текста в видео
Универсальность Sora распространяется на различные приложения, включая анимацию статических изображений и создание идеально зацикленных видео. Анимация статического изображения достигается путем кодирования изображения как первого токена и использования шума для остальных токенов. Для создания бесшовно зацикленных видео Sora обеспечивает идентичность первого и последнего токенов на каждом шаге диффузии, улучшая эстетическую привлекательность сгенерированного контента.
Генерация видео из изображения
Одним из самых замечательных аспектов Sora является ее способность демонстрировать такие возникающие возможности, как 3D-согласованность и постоянство объектов, без явного программирования. Традиционно для достижения 3D-согласованности в сгенерированных видео требовались специальные функции потерь. Однако Sora показывает, что при масштабировании эти возможности могут возникать естественным образом, позволяя генерировать видео, точно имитирующие реальную динамику и взаимодействия.
Таким образом, Sora представляет собой значительный скачок в области генерации видео с помощью ИИ, объединяя несколько передовых технологий для создания высококачественных видеороликов из текстовых описаний.
Создание клипа “The Hardest Part”: Сложности и уроки
Несмотря на впечатляющий результат, процесс создания клипа The Hardest Part с помощью Sora был далеко не простым. Режиссеру Полу Трилло пришлось сгенерировать более 700 видеофрагментов, чтобы отобрать из них 55 лучших для финального клипа. Каждый фрагмент требовал детального текстового описания, учитывающего не только визуальные элементы, но и движения камеры, ракурсы и действия персонажей.
Без динамики сцены смотрятся откровенно странно
“Мы пролетаем сквозь пузырь, он лопается, мы пролетаем сквозь жвачку и выходим на открытое футбольное поле”, - так Трилло описывал одну из сцен клипа.
Пока у Пола Трилло был доступ к Сора он так же сделал промо заставку для TED Talks, со столь полюбившимися ему пролетами камеры. Как по мне, получилось интереснее чем в клипе.
Этот опыт показывает, что даже с использованием передовых алгоритмов ИИ создание качественного видеоконтента требует значительных усилий и творческого подхода. Сора, безусловно, открывает новые возможности, но она не заменяет человеческий талант, а дополняет его.
Барьеры на пути к массовому использованию
Несмотря на огромный потенциал Sora и подобных технологий, их широкое применение в индустрии развлечений пока сталкивается с рядом препятствий. Главным из них является высокая стоимость генерации видео.
Для создания согласованных и реалистичных видеопоследовательностей Sora требуется огромное количество вычислительных ресурсов и объем памяти. По оценкам экспертов, генерация даже короткого клипа может обходиться в сотни или тысячи долларов. Для сравнения, другие мультимодальные модели, такие как LLaVA и CogVLM, которые работают только с изображениями и текстом, уже требуют существенных затрат на GPU и электроэнергию.
Еще одним барьером является вопрос авторских прав и интеллектуальной собственности. Модели вроде Sora обучаются на огромных массивах видеоданных, принадлежащих различным правообладателям и в том числе открытых. Использование сгенерированного ИИ контента в коммерческих проектах может привести к юридическим спорам и конфликтам интересов.
OpenAI и Голливуд: Стратегия внедрения
Сгенерированный Сэм Альтмен на фоне сгенерированных голливудских холмов
OpenAI, разработчик Sora, активно продвигает свою технологию в киноиндустрии. В марте 2024 года генеральный директор компании Сэм Альтман и другие представители провели серию встреч с голливудскими студиями, режиссерами и продюсерами. Цель этих встреч - найти партнеров для дальнейшего развития и внедрения Sora в кинопроизводство.
Для крупных киностудий использование генеративных моделей может означать существенное сокращение затрат на производство визуальных эффектов и ускорение процесса создания фильмов. OpenAI рассчитывает, что партнерство с Голливудом поможет не только улучшить Sora, но и продемонстрировать ее возможности широкой аудитории.
Однако не все в киноиндустрии разделяют энтузиазм по поводу внедрения ИИ. Многие актеры, режиссеры и другие творческие работники опасаются, что генеративные модели могут лишить их работы и нивелировать ценность человеческого таланта. Поэтому OpenAI предстоит найти баланс между технологическим прогрессом и интересами профессионального сообщества.
Sora и будущее развлечений
Первый музыкальный клип, созданный с помощью Sora, - это лишь начало большого пути. По мере развития генеративных моделей и снижения стоимости их использования, мы увидим все больше примеров применения ИИ в киноиндустрии, музыке, видеоиграх и других сферах развлечений.
Однако важно помнить, что технологии вроде Sora - это инструменты, а не замена человеческого творчества. Они открывают новые горизонты и позволяют воплощать самые смелые идеи, но за каждым успешным проектом по-прежнему стоят талантливые люди - режиссеры, сценаристы, художники и многие другие.
Будущее индустрии развлечений - это симбиоз творчества и технологий, в котором ИИ дополняет и усиливает человеческие способности. И клип “The Hardest Part” - это лишь первый шаг на пути к этому будущему.
А что вы думаете о потенциале генеративных моделей вроде Sora? Как они повлияют на индустрию развлечений и творческие профессии? Поделитесь своим мнением в комментариях!
Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube, в Телеграм и на Бусти. Буду рад вашей подписке и поддержке. Всех обнял.