«Нейросети пока остаются нашими друзьями»: Денис Ширяев – о магии алгоритмов

«Нейросети пока остаются нашими друзьями»: Денис Ширяев – о магии алгоритмов

Что умеют современные нейросети и все ли из них полезны, в «The City. Говорим» узнали у автора Telegram-канала Denis Sexy IT Дениса Ширяева.

Энтузиаст машинного обучения и «Прибытие поезда»

Я все время пытаюсь объяснить бабушке и дедушке, чем же все-таки занимаюсь. И самое простое – это энтузиаст machine learning, машинного обучения. То есть мне нравятся компьютерные алгоритмы, которые с помощью огромного количества вычислений практически создают магию.

Один из таких моих экспериментов случился десять месяцев назад, когда я скормил нейронным сетям старую запись братьев Люмьер «Прибытие поезда». В итоге получилось видео, будто снятое на iPhone.

Видео: Denis Shiryaev/YouTube

Из этого эксперимента выросла моя компания – мы наняли разработчиков, которые занимаются компьютерными алгоритмами. Теперь вместе делаем максимально приятными для просмотра видео, снятые в прошлом веке. То есть воссоздаем их так, будто они сняты на смартфон в наши дни. И эти записи очень популярны в Сети, многие называют их путешествиями во времени.

Стул в форме авокадо

Недавно компания Open AI(год назад она разработала нейронную сеть, которая генерирует фантастически реалистичный текст) взяла огромное количество текстов и картинок, сопоставив их, допустим, миллион раз. И таким образом натренировала нейросеть, получив потрясающий результат. Теперь ты пишешь, например, «стул в форме авокадо» – и она тебе рисует реалистичную картинку. Зон применения такого алгоритма огромное количество.

«Нейросети пока остаются нашими друзьями»: Денис Ширяев – о магии алгоритмов

Фото: openai.com

«Нейросети пока остаются нашими друзьями»: Денис Ширяев – о магии алгоритмов

Фото: openai.com

Люди за все время произвели огромное количество данных. И теперь мы дожили до того момента, что, упаковав их в цифровой формат, можно передать эти данные нейронным сетям. А потом благодаря этому синтезировать картинки, музыку и многое другое.

Не все нейросети одинаково полезны

Ходит байка, что Facebook подслушивает своих пользователей через микрофон и поэтому рекомендует им настолько подходящие товары. Это не так. Все дело в том, что Facebook просто сильно натренировал свою нейросеть. Ее алгоритмы хорошо понимают, что мы делаем, а потому предсказывают, что нам, скорее всего, нужно. Они даже могут угадать, что мы захотим в будущем.

«Нейросети пока остаются нашими друзьями»: Денис Ширяев – о магии алгоритмов

Фото: openai.com

«Нейросети пока остаются нашими друзьями»: Денис Ширяев – о магии алгоритмов

Фото: openai.com

Но не всегда нейросети – про что-то полезное. У меня есть любимая история о нейронной сети, натренированной понимать, как люди считают время. Представьте, вам говорят: «Отсчитай минуту». И разработчики просили так сделать тысячу человек. А потом создали алгоритм, который отсчитывает минуту не по часам, а по тому, как это делают люди. А знаете, сколько нейросети могут сгенерировать аниме-персонажей? Я бы вообще сказал, что бесполезных нейросетей намного больше, чем полезных.

Эфир The City от 19 января

В ближайшее время, я уверен, восстания машин не случится. Одно дело – создать искусственный интеллект в кино, а другое – в реальной жизни. Все, что мы делаем сейчас, контролируется людьми. Нейронные сети пока остаются нашими друзьями, которые делают то, что мы им говорим.


5 вещей, которые должны быть дома у каждого, по мнению Дениса Ширяева

  • Робот-пылесос.
  • Плазменный телевизор, к которому подключены умные гаджеты.
  • Электронный камин.
  • Умная колонка, которая вам больше нравится.
  • Посудомоечная машина, без нее никуда!


Текст: The City

Еще больше о новых фильмах, музыке и премьерах — в нашем паблике во «ВКонтакте»

Подписаться

19 января, 2021

Новости