Тренд: Нейросети в бизнесе

Нейросети все больше проникают в жизнь людей, анализируют их действия и желания и оборачивают их в чью-то пользу. В этом материале — несколько примеров использования нейросетей разными компаниями.

Одной из примет 21 века стали «волшебные» голосовые технологии – способы управления техникой с голоса хозяина-человека – технологии, которые уже даже не воспринимаются как что-то «волшебное». Научить компьютер распознавать невнятную разговорную речь человека (научить компьютер понимать наше обычное «шо» и «чё» вместо «что») – сложнейшая задача, которая успешно выполнена прямо на глазах нашего поколения. 

Если же говорить о других новых технологиях — например, о технологиях прогнозирующих, то здесь ещё не всё так радужно, чаще всего прогнозы попадают пальцем в небо и даже не претендуют пока на качество, стремясь быть скорее коммерческой забавой, чем серьёзным научным подспорьем человеку в его объективном исследовании мира.

Все эти технологии, включая сюда ещё и технологии персонализации (например, биометрическое считывание уникальных данных человека для создания безопасных ключей и паролей) – все эти частные технологии чаще всего опираются на более общие технологии так называемых нейронных сетей – искусственного мозга, интеллекта, способного самообучаться, работать с большими объемами данных и давать ответы. Вот о нейросетях мы и поговорим на примерах.

Какие идеи для бизнеса и жизни вообще обслуживают нейросети? На что они способны? И для чего это нам нужно? Не вдаваясь в технологическую составляющую, приведем некоторые примеры использования нейросетей крупными компаниями и стартапами.

Боты готовят пиццу по картинкам

Массачусетский Технологический Институт (MTI) совместно с компанией Qatar Computing Research Institute (QCRI) научили ботов готовить пиццу. Катар – это арабское государство-эмират, расположенное на среднем востоке и на севере Аравийского полуострова.  Итак, американцы вместе с арабами создали уникальную нейросеть – специально для приготовления пиццы! 

Называется эта нейросеть PizzaGAN. Второй корень этого слова, GAN, расшифровывается как Generative Adversarial Network и является названием нейросети. Фишка в том, что нейросеть учится готовить пищу с помощью… картинок. После обучения на тысячах рисунков и реальных изображений пиццы, искусственный интеллект знает не только, как идентифицировать отдельные начинки, но и как различать их слои и порядок, в котором они должны появиться. Благодаря этой базе, система может создавать пошаговые рецепты, используя в качестве отправной точно только один пример фотографии. Первые тесты “пиццебота” показали, что правильный порядок пицца определяет в 88 процентах случаев.

Можно заключить, что слово «пицца» в названии нейросети может заменяться при необходимости каким угодно другим – было бы желание научить электронные мозги делать ещё что-то вместо человека. Возможно, скоро нас ожидают другие боты: Борщ-GAN, котлеты-GAN и даже салат Оливье-GAN. Не стоит забывать однако, что пицца совсем недавно внесена в фонд нематериального наследия ЮНЕСКО как часть культуры человечества. Да не простая пицца туда внесена, а, конечно же, только настоящая, секреты которой знают исключительно  неаполитанские пиццайола – мастера пиццы. Ботам до этого пока что ещё далеко… Кстати, подробнее о пиццемании как о тренде нашего времени можно прочитать здесь. 

«Макдоналдс» предлагает еду по погоде

Недавно компания “Макдоналдс” купила израильский стартап под названием Dynamic Yield. За сделку заплачено 300 миллионов долларов. Чем занимается стартап Dynamic Yield? Он использует персональные данные потребителя в сфере ритейла. Разумеется, это прогнозирующие технологии, которые опираются на нейросети.

Для чего это нужно “Макдоналдс” и что это сулит потребителю? Дело в том, что бренд знает о своих потребителях мало. Особенно о тех, кто покупает еду прямо из автомобиля и тратит на общение с рестораном минуту-другую. Но чем меньше ты знаешь клиента, тем хуже обслуживание. Компания хочет это исправить.

Теперь благодаря нейросети в “Макдоналдс” будет поступать о вас хоть какая-то информация. Дисплей, на котором вы выбираете товар, будет запоминать – что и когда вы обычно покупаете и конечно, постоянно учиться. На этом основании и будут делаться прогнозы о ваших предпочтениях и дальнейших покупках.

Но это ещё не всё. Нейросеть будет мониторить даже окружающую среду вокруг ресторана и внутри него. Если на улице жарко – в меню появятся холодные напитки, если на улице час пик или внутри кафе большая очередь, то блюда будут предлагаться такие, которые не нужно долго ждать. Понравится ли это посетителям фастфуда? Покажет время…

Беспилотные автомобили

Нейросети стоят и за беспилотными перевозками. Например, компания под названием Waymo известна как фанатичный экспериментатор над внедрением в быт самодвижущихся машин, которым не нужен водитель. Этот проект создали в Google, так что их машину будущего часто называют гугломобилем.

Пока что наука и её «пионер», Waymo, — стремятся всего лишь к «максимальной минимализации» участия человека-водителя в процессе вождения авто. Машина без водителя – это дизайн-концепт и пока что по нашим дорогам такие «тачки» массово не ездят, разве что в условиях эксперимента.

Именно внедрение нейронных сетей позволит человечеству пересесть из-за руля на заднее сидение автомобиля и там погрузиться в перечитывание смартфона. Инженеры нейросетей, работающие над такой машиной, обещают человечеству уход в небытие ДТП, разумнейшую экономию топлива и идеальную логистику выстраиваемого маршрута.

Сейчас создатели гугломобиля сотрудничают с британской компанией по производству искусственного интеллекта – компанией под названием DeepMind Technologies Limited или просто –  DeepMind.

У этой британской фирмы компанией Waymo приобретён новейший продукт – последнее поколение искусственного  интеллекта, известное под именем Population Based Training или – PBT. Сможет ли британский интеллект научить пассажира будущего легко добираться до своей цели без случайностей и затруднений в дороге? Или же мы так никуда и не денемся от знаменитого монолога Стракса: «Лошадь! Ты снова меня подвела! Мы заблудились, а Свитвилля так и не нашли! Ты хочешь сказать что-нибудь перед своей казнью?» 

Идеальный макияж от нейросети

Бренд декоративной косметики IL MAKIAGE тоже решил внедрить нейросети – а именно для персонализированного подбора макияжа. Для этих целей создана платформа  PowerMatch, которая знает всё про 700 типов кожи! Компания объединила сотни тысяч точек данных и утверждает, что алгоритм имеет 90% точность. Потребителю осталось только заполнить анкету, ответив на несколько десятков вопросов и сфотографировать своё лицо. Дальнейшие рекомендации о выборе теней и другой косметики будут идеальными именно для вас.

Отменит ли это нововведение услуги опытных визажистов? Для особых случаев наверняка – нет, но для повседневного макияжа изобретение почти что неоценимо. Возможно, скоро в мире больше не останется плохо накрашенных женщин, которые своим макияжем лишь уродуют да старят себя, нисколько не улучшают свой имидж и не делают себя привлекательнее.

Поиск похожей мебели по фото

Российская компания Sarafan Technology разработала виджет под названием –  Sarafan.AI. Первым оценил изобретение мебельный интернет-журнал «Домашний Очаг». Умная система распознаёт мебель по фото. Если вам понравился определённый светильник, предмет бытовой техники, часть мебельного гарнитура (стол, стул), то вам предложат похожие на то, что вам приглянулось предложения – в огромном количестве магазинов мебели. Ссылка на магазин, где можно купить такое или примерно такое будет выведена немедленно. Программа работает на облачном сервисе Microsoft Azure.

Узнай, как будет выглядеть твоё лицо в старости    

Технологии нейросетей стали активно шагать даже в те области, где на серьезность намерений рассчитывать не приходится вовсе. Зачастую личные данные миллионов людей отдаются кому-то за несколько секунд смеха.

В этом плане много критики встретило популярное мобильное приложение-игрушка FaceApp – из тех, которыми так любят развлекаться современные люди. Приложения подобные FaceApp просят вашу фотографию, чтобы начать над ней экспериментировать – менять на фото ваш пол, причёску, и наконец (как это делает FaceApp) ваш возраст.

Ради бессмысленного развлечения – узнать как будет выглядеть ваше лицо через 40 лет, вы делитесь с программой биометрическими данными – говорят критики этих «идей для телефона в часы безделья». Так стоит ли вводить свою личную биометрию, чтобы поразвлекаться 5 минут – без цели и смысла, без пользы и выгоды? Современные критики IT-игрушек считают, что делиться последними остатками своей свободы за сомнительные услуги не стоит. Когда-то коренные жители Манхэттена продали весь свой остров за нитку стеклянных бус.