Нейросети в бизнесе, маркетинге и жизни

2023-03-27 15:10:31 Время чтения 13 мин 686

В 2022 году слово «нейросети» в поиске Google искали чаще, чем за последние пять лет. Рынок технологии растёт: если в 2020 году это было 14 миллиардов долларов, то к 2030 по прогнозам объём дойдёт до 152 миллиардов. Поэтому про нейросети мы будем слышать в новостях ещё чаще.

Теперь это наша повседневная жизнь. Нейросеть рисует, генерирует тексты, рассчитывает сложные данные, которые нужны для принятия решений в бизнесе, маркетинге и повседневной жизни.

В статье расскажем, что такое нейросети, как они работают и какую приносят пользу. 

Что такое нейронные сети

Нейронные сети — системы обработки данных (программный код), которые имитируют работу мозга человека: цифровые нейроны связываются между собой виртуальными синапсами, по которым передаётся информация. Neural network относится к машинному обучению и искусственному интеллекту. 

Из-за схожести с человеческим мозгом искусственная нейронная сеть умеет анализировать, запоминать и даже воспроизводить данные. Впервые такая система появилась в 1958 году благодаря нейрофизиологу Фрэнку Розенблатту. Тогда простая нейросеть (математическая модель) умела имитировать восприятие машинной информации, как это делает мозг. 

Будущее нейросетей оказалось перспективным: сегодня они применяются в обычной жизни людей. Например, пользователи генерируют уникальные аватары из своих изображений для соцсетей за несколько минут. Чтобы получить такое фото нейросети, достаточно установить приложение. 

Как работают нейросети: основные принципы

Нейросетевые технологии повторяют принцип работы мозга, где электронные импульсы передаются от нейрона к нейрону. В искусственной версии нейроны представляют собой программные узлы, которые подчиняются заданным алгоритмам и передают сигнал от одного к другому через синапсы. 

Что важно для работы системы:

  1. Подготовить исходные данные, чтобы провести обучение нейросети. Без информации создать и распознать ничего не получится. Поэтому ответ на вопрос, как создать нейросеть — сначала собрать данные. Для обучения нужно много примеров, чтобы система смогла понять закономерности. 

Пример. Если задача нейросети — научиться отличать рукописную «А» от «Б», нужно загрузить сотни или тысячи файлов с изображениями букв. 

  1. Обучение нейронной сети проходит с участием человека. В одном варианте специалист подбирает нужные данные и загружает систему, которая анализирует их самостоятельно. Другой сценарий — человек задаёт алгоритмы и корректирует ошибки робота. 

Пример. Система проанализировала рукописные «А» и «Б» и выдала результат в виде числового значения (задача была — найти «Б»). Чем выше цифра, тем больше нейросеть уверена, что этот вариант правильный. Человек знает ответ, и если видит ошибку, то корректирует параметры в системе и даёт команду всё пересчитать.

Что происходит внутри нейросети

 Базовая нейросеть состоит из трёх слоёв:

  1. Входной, который получает информацию из внешнего мира. Здесь данные анализируются, распределяются и передаются дальше. 
  2. Скрытый (один или несколько) отвечает за обработку информации из первого слоя и таких же скрытых. Выделяются специфические признаки.
  3. Выходной слой выдаёт окончательный результат. 

Это упрощённое описание, потому что устройство нейросетей намного сложнее. 

Классификация нейронных сетей

Типы нейронных сетей различают по их структуре, задачам и предмету. Классификаций много, но чаще всего выделяют такие.

Зачем нужны нейросети

Применение нейронных сетей охватывает разные сферы человеческой жизни. 

Прогнозирование используют в финансах, промышленности, в работе систем обеспечения жизни человека. Например, система может рассчитать нагрузку на электросети в определённый период времени.

Нейросеть для маркетинга работает в списках рекомендаций — анализирует действия пользователей онлайн и выдаёт предложения, которые им точно понравятся. Такая персонализация повышает продажи.

Распознавание лиц и изображений важно для поиска нужной информации и безопасности. Пример. Если система находит картинки, которые недопустимы для размещения на онлайн-ресурсе, то сразу их удаляет. 

В медицине нейросеть анализирует изображения похожих диагнозов и быстро выдаёт результат. 

Умения сопоставлять и классифицировать пригодятся для контроля продукции по критериям качества. Так нейросеть для бизнеса исключает человеческих фактор, ускоряет работу.

Распознавание устной и письменной речи улучшает каналы коммуникации. Нейросеть работает в голосовых помощниках, транскрибации, анализирует комментарии в интернете. 

Искусственные нейронные сети преуспевают в творческих сферах, потому что умеют создавать уникальный арт. Такое поведение роботов не очень нравится авторам.

Рисунки нейросети вызывают споры и даже судебные прецеденты. Несколько художников подали в суд на сервисы генерации изображений Midjourney и Stable Diffusion, также на площадку для творчества DeviantArt, которая использует собственную нейросеть DreamUp. Заявители считают, что нарушается авторское право, потому для обучения систем использовались тысячи изображений из интернета. 

Против нейросети выступили художники платформы ArtStation и провели акцию протеста — выгружали на платформу картинки с перечеркнутым AI (искусственный интеллект). Причина недовольства — появление на сайте «творчества» роботов наравне с авторским контентом.

Примеры использования нейросетей в маркетинге, бизнесе и обычной жизни 

  1. Одна из самых популярных нейросетей DALL-E 2 умеет создавать оригинальные и реалистичные изображения по текстовому описанию. Такой получилась сгенерированная обложка Cosmopolitan.  
  1. Аналогичный российский проект ruDALL-E создаёт уникальные изображения и даже авторские эмодзи по описанию на русском языке. Работают обе нейросети онлайн и за несколько секунд/минут выдают уникальный контент.
  1. Другой пример работ, которые нарисовала нейро сеть — иллюстрации для книги «Антонов Коллайдер» Ильи Техликиди. Сгенерировал картинки сервис Midjourney.  
  1. Издательство «МИФ» практикует в email-рассылках сообщения, написанные нейросетью.
  1. Сеть магазинов парфюмерии и косметики «Л’Этуаль» тоже публикует в своих соцсетях контент от нейросети.  
  1. Николай Иронов — генератор логотипов брендов. Робота год выдавали за реального сотрудника в Студии Артемия Лебедева, чтобы избежать предрассудков в отношении искусственного интеллекта. 
  1. Умеет генерировать логотипы и сервис Looka. Система создаст за минуты лого бесплатно. Нужно только указать несколько параметров. Такие варианты нейросеть предложила для Altcraft Platform.  

Такое применение нейросетей в бизнесе ускоряет работу по созданию лого и удешевляет. 

  1. Сервис Deep Nostalgia оживляет старые фотографии. Нейросеть распознаёт лица и анимирует изображения. 
  1. Приложение Lensa генерирует уникальные портреты из фотографий пользователя (понадобится 10-20 примеров). 
  1. Балабоба — эта нейросеть генерирует текст на основе вводных и стилизует их под нужные форматы. Вот такой текст получится со словосочетанием «сервис автоматизации маркетинга». 
  1. Сервис для удаления фона с фотографий Retoucher тоже работает на базе нейросетей. Это полезная функция для маркетинга, особенно когда компания загружает изображения в интернет-магазины.   
  1. ВКонтакте представила нейросеть, которая защитит пользователя от оскорбительного и поведения пользователей. Достаточно будет включить режим «Личное пространство».
  2. Нейросеть сервиса Geo.Platformaсгенерировала уникальные саундтреки городов по линиям горизонта, посещаемости и застройке. После к работе над треками присоединились реальные исполнители и даже симфонический оркестр. Свои песни от нейросети получили Москва, Санкт-Петербург, Казань, Архангельск, Нижний Новгород и Казань. Музыка городов доступна на Яндекс.Музыке.  

Автоматическое создание аудио нейросетью — вариант решения проблемы авторского права при создании видео для бизнеса и маркетинга. 

  1. Нейросеть от Disney умеет менять возраст актёров в кадре. Теперь можно обойтись без гримёров и поиска похожих актёров для изображения героев в другом возрасте.  

Резюме

Нейросеть — система обработки и анализа данных, которая повторяет работу человеческого мозга. Программный код имитирует нейроны и связи между ними (синапсы), по которым передаётся информация. Система обучается по предыдущему опыту или по заданным алгоритмам от человека. 

Современные нейронные сети генерируют изображения, пишут тексты, музыку, распознают лица, прогнозируют события и многое другое. Технология становится частью повседневной жизни и бизнеса, упрощает и ускоряет труд человека.

Подписывайтесь на наш телеграм-канал. Там вы найдёте актуальные новости в области digital-маркетинга, полезные статьи и интересные исследования. Будьте в теме вместе с нами :)