Попросил нейросеть придумать шутку про VR
В VR-игре стал миллионером. Потом снял виртуальные очки и вспомнил, что живу с родителями.
В VR-игре стал миллионером. Потом снял виртуальные очки и вспомнил, что живу с родителями.
Само по себе создание аватара смартфоном не ново, но в Meta* подчёркивают качество получаемого результата.
Meta* выпустила обновление Codec Avatars с реалистичными анимированными лицами. И если раньше для процесса сканирвоания требовалась специальная сложная аппаратура со 171 камерой высокого разрешения, то сейчас потребуется только смартфон.
Сначала достаточно повернуть смартфон вокруг своего лица с нейтральным выражением. Затем процедура повторяется, но теперь уже не с нейтральным выражением лица, а повторяя 65 заготовленных на экране выражений.
Разработчики утверждают, что процесс сканирования занимает в среднем 3,5 минуты, хотя по факту создание аватара по хорошему занимает шесть часов на машине с четырьмя высокопроизводительными графическими процессорами. Видимо в случае развёртывания продукта за это будут отвечать облачные серверы.
Телекоммуникация с фотореалистичными аватарами в виртуальной или дополненной реальности - перспективный путь для достижения аутентичного общения лицом к лицу в 3D на удаленных физических расстояниях. Например, блогер Лекс Фридман взял интервью у главы Meta, которое полностью прошло в метавселенной. Для этого собеседники использовали VR-гарнитуры Meta Quest Pro.
Сам Фридман после интервью признался, что его впечатлила реалистичность 3D-модели Марка Цукерберга. Ему показалось, что они с главой Meta* находятся в одной комнате. Отдельно он отметил, что аватар владельца Meta* не просто был похож на него, а представлял идеальную копию с той же мимикой и особенностями лица.
Meta* (признана экстремистской на территории РФ)
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса
Вот смотрю я на работу нейросетей и представляю.
В ближайшем будущем, одел VR очки на глаза, вставил в нос трубку с ароматами, на язык пластину генератор вкусов, на половые органы тоже приспособу нацепил, перчатки особые на руки и всё. Жрёшь безвкусную питательную пасту, а как будто-то в ресторане элитном обедаешь.
На порносайте сам в оргии участие принимаешь.
Заказал экскурсию по свалке мусора и по полной погрузился.
В гонках если уж разбился, так почти по настоящему всю боль пережил.
А ведь недавно на лошадях ездили и огород пахали.
И другие каламбуры, отрисованные нейросетью
Вообще, наверное, надо что-то про день защиты детей
Но я их и так круглый год защищаю
За последние пять лет нейросети со всех сторон опутали нашу жизнь и глубоко проникли почти во все сферы. Что они из себя представляют и где применяются, читайте в статье.
Человеческий мозг — одна из величайших загадок Вселенной. На протяжении тысячелетий мыслители пытаются разгадать секреты его удивительных способностей. В середине XX века американские ученые Уоррен Маккал и Уолтер Питтс впервые обратили внимание на сходство работы мозга и компьютера.
С тех пор происходит активная интеграция нейрофизиологии и кибернетики. Принципы работы нервной системы воспроизводят в математических моделях, а на основе компьютерных алгоритмов строят гипотезы о работе мозга.
Искусственные нейронные сети (ИНС) — продукт этой интеграции. Они позволяют людям решать разные практические задачи, а попутно обогащают знания в области нейрофизиологии.
В статье мы приоткроем завесу тайны над этим загадочным феноменом и объясним простыми словами принцип работы нейросетей.
Нейросеть — математическая модель, работающая по принципам нервной системы живых организмов. Ее основное назначение — решать интеллектуальные задачи. То есть те, в которых нет изначально заданного алгоритма действий и спрогнозированного результата.
Главной особенностью нейросетей является способность к обучению. Они могут обучаться как под управлением человека, так и самостоятельно, применяя полученный ранее опыт.
Сейчас происходит настоящий бум развития ИНС. Если раньше их использовали в основном для решения рутинных математических задач, то сегодня они проникли даже в сферу развлечений.
Нейросети умеют генерировать забавные картинки, раскрашивать черно-белые изображения, распознавать речь, вести осмысленные беседы и многое другое. Их потенциал практически безграничен. По мере развития технологий структура нейросетей будет усложняться, как и решаемые ими задачи.
Конечно, до человеческого мозга им пока очень далеко. Если провести аналогию с животным миром, ИНС по своим возможностям сопоставимы с нервной системой мухи. Учитывая, что они появились не более 70 лет назад, результат впечатляет.
Эволюции понадобились миллионы лет, чтобы создать сложную нервную систему человека. В случае с нейросетями процесс пойдет во много раз быстрее, ведь направление движения и конечная цель известны заранее.
Можно выделить несколько типов задач, для решения которых используют нейросети. Однако разграничение довольно условно — задачи могут плавно перетекать одна в другую.
ИНС умеют распределять данные по заданным изначально параметрам.
Предположим, нам нужно определить, кому из клиентов банка можно одобрить кредит. «Сырым» материалом в данном случае служит выборка людей, подавших заявку.
Нейросеть анализирует возраст, скоринговый балл, платежеспособность каждого соискателя и распределяет их по двум группам — подходящие и неподходящие под условия выдачи займа.
Задачи данного типа схожи с предыдущими. Однако в результате объекту присваивается не класс, а конкретное число.
Примеры подобных задач:
определить возраст человека, изображенного на фото;
оценить стоимость автомобиля или недвижимости.
Представим, что нам нужно определить примерную цену конкретной машины на основе ее характеристик: года выпуска, пробега, комплектации, количества аварий и т. п.
Для этого в нейросеть загружают данные тысяч продаваемых автомобилей с сайта объявлений. ИНС анализирует информацию и на выходе выдает подходящую цену для нашего авто.
Прогнозирование
Материалом для данного типа задач служит динамический ряд значений. Нейросеть анализирует его и выдает прогноз изменений на будущее.
С помощью ИНС, например, можно предсказать:
курс валют;
цены на нефть и драгоценные металлы;
стоимость акций различных компаний;
объем трафика на сайте и т. п.
Кластеризация схожа с классификацией, но есть ключевое отличие. При классификации количество классов и критерии принадлежности к ним известны заранее — как в нашем примере с кредитами.
Кластеризацию используют, когда нет представления о конечном результате. Рассмотрим на примере.
Алексей — владелец крупного интернет-магазина одежды. В качестве одного из инструментов продвижения товаров он использует email-рассылку. Однако результат оставляет желать лучшего. Больше половины адресатов даже не открывают рекламные письма.
Чтобы повысить эффективность рассылки, маркетолог предлагает сделать ее более адресной. То есть учесть особенности и привычные реакции людей. Ведь все по-разному обращаются с входящей почтой:
кто-то открывает письма и читает, а кто-то их сразу удаляет;
кто-то переходит по ссылкам внутри, а кто-то — нет;
кто-то просматривает почту утром в будни, а кто-то — вечером в выходные.
Нейросеть может проанализировать действия всех адресатов и выделить несколько групп со схожими поведенческими паттернами. Затем для каждой группы маркетолог разработает стратегию ведения рассылки с учетом индивидуальных особенностей людей.
Этот тип задач можно охарактеризовать как машинное творчество. Направление относительно новое, но стремительно набирающее популярность.
Нейросети научились писать осмысленные тексты (в том числе стихи и песни), генерировать изображения, сочинять музыку. Сложно даже вообразить, на что они будут способны через пять–десять лет.
Чтобы понять специфику работы искусственной нейронной сети, нужно освежить в памяти школьный курс биологии. Ведь ИНС работает по тому же принципу, что и нервная система живых организмов.
Ключевой единицей является нейрон — клетка, которая накапливает и преобразует нервные импульсы. Чем совершеннее нервная система, тем больше нейронов она в себя включает. В мозге человека, например, около 85 млрд нейронов.
С помощью специальных отростков клетки соединяются друг с другом, образуя своеобразную сеть. Она позволяет обмениваться информацией. Сигнал от одного нейрона передается другому, преобразуется и движется дальше по цепочке.
Места соединения двух нейронов называются синапсами. При прохождении через них сигнал может усиливаться, ослабевать или оставаться неизменным, что в итоге влияет на конечный результат.
Так выглядит биологический нейрон
В ИНС нейрон — это функция, которая получает информацию, совершает над ней математические действия и передает результат другим нейронам.
Каждая искусственная нервная клетка связана с множеством себе подобных. Она может получать одновременно несколько сигналов, суммировать их и на выходе выдавать качественно новую информацию.
Аналогом синапсов в искусственных нейросетях служит параметр под названием вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала. Проще говоря, вес — коэффициент взаимосвязи между двумя нейронами:
если вес равен нулю, взаимосвязь отсутствует;
если вес положительный, в принимающем нейроне происходит усиление сигнала;
если вес отрицательный, сигнал в принимающем нейроне затухает.
Схожие по функциям нейроны образуют слои. Чем больше слоев, тем сложнее задачи, с которыми сеть способна справиться.
Это очень упрощенная модель, которая дает общее представление о работе ИНС. Нейронные сети — тема обширная, глубокая и невероятно интересная. Прочитав статью, возможно, вы захотите глубже погрузиться в изучение ИНС. Курсы по ним сегодня предлагают многие онлайн-университеты.
Существует несколько классификаций нейросетей. По структуре они делятся на однослойные и многослойные.
Однослойные ИНС состоят из двух слоев (как бы парадоксально это ни звучало) — входного и обрабатывающего. Информация поступает на принимающие нейроны, которые передают ее сразу на выходной слой. Там она преобразуется в готовый результат.
Многослойные ИНС включают в себя несколько промежуточных скрытых слоев. На каждом из них информация подвергается дополнительным преобразованиям и анализу. Такие нейросети научились создавать относительно недавно. По своим возможностям они существенно обгоняют однослойные.
Чем больше слоев, тем шире возможности нейросети
В основе другой классификации лежит направленность действий ИНС. Выделяют нейросети прямого и обратного распространения.
В ИНС прямого распространения сигнал передается последовательно от входного слоя к выходному. У него нет возможности вернуться назад к тем нейронам, на которых он уже побывал.
ИНС с функцией обратного распространения способны возвращать сигнал назад. Это существенно расширяет их функционал. Такие нейросети обладают подобием кратковременной памяти.
Каждую сеть можно классифицировать еще по нескольким признакам — типу нейронов, способу обучения, виду входных сигналов и т. п. Классификаций множество, поэтому осветить их в рамках одной статьи нереально.
В теории мы более-менее разобрались. Пришло время опробовать нейросети в деле или хотя бы взглянуть на результаты их работы. Они действительно впечатляют:
нейросеть Midjourney генерирует изображения на основе текстовых запросов;
DeOldify раскрашивает старые черно-белые фотографии;
Remove.bg удаляет фон с любых картинок;
Looka создает логотипы;
ChatGPT развернуто отвечает на вопросы собеседника;
InPainting ретуширует фотографии;
Jasper пишет тексты для рекламы и блогов;
WhatDog распознает породы собак;
CaptionBot придумывает подписи к изображениям.
Набирающая популярность технология DeepFake также работает на основе нейросети. С помощью нее можно заменить одно лицо другим на видео — получается очень реалистично.
Нейросети стремительно развиваются. Сложно даже представить, с какими задачами они будут справляться через пять–десять лет. У многих людей такое бурное развитие вызывает закономерные опасения.
Часть из них боятся, что искусственный интеллект рано или поздно поработит человечество. Более приземленные пессимисты видят в нейросетях конкурентов людям на рынке труда. В любом случае процесс уже не повернуть вспять, поэтому остается смотреть в будущее с любопытством и надеждой на лучшее.
Я вижу начало развития таких технологий как печать биологических органов, развитие нейросетей, технологии робототехники и пр.
Какими станут эти технологии спустя столетия, тысячилетия?
Возможно ли что человек сотворил человека? ( по образу и подобию своему, так же как мы создаём роботов подобных себе ) А всё мироздание спираль на поверхности тора замыкающаяся на самой себе?
Для всех поклонников футбола Hisense подготовил крутой конкурс в соцсетях. Попытайте удачу, чтобы получить классный мерч и технику от глобального партнера чемпионата.
А если не любите полагаться на случай и сразу отправляетесь за техникой Hisense, не прячьте далеко чек. Загрузите на сайт и получите подписку на Wink на 3 месяца в подарок.
Реклама ООО «Горенье БТ», ИНН: 7704722037