Искусственный интеллект сегодня может многое. Безусловно, за ним будущее. РИАМО узнало у экспертов, какие российские компании занимаются перспективными разработками нейросетей, в каких сферах и насколько широко применяются «умные» технологии и каково их будущее в России.

 Технологический тренд

Искусственный интеллект находит все больше применения в разных сферах жизни. Большинство из последних эффективных его систем были разработаны с помощью нейросетей – это еще один термин, которым пестрят статьи об IT-разработках.

Недавно нейросеть Midjourney, позволяющая генерировать изображения с помощью текстовых описаний, создала картину, которая победила на конкурсе искусств.

Крупные технологические компании пошли дальше и теперь конкурируют друг с другом в разработке нейросети, способной создавать не просто изображение из текстовых подсказок, а целый видеоролик.

Именно нейросети в современном мире отвечают за распознавание речи и обработку изображений, безопасность в сети и навигацию, решение задач во многих отраслевых областях.

«Нейросеть – это некий мозг, обученный алгоритм, которому сначала «скормили» определенную порцию информации, а дальше он на ее основании начал создавать что-то новое и необычное. Соответственно, сфера использования нейросети бесконечна: на ней можно экспериментировать все что угодно и выдавать за инновацию», – отмечает Роман Блонов, директор по развитию PropTech-центра «Миран».

Голосовой помощник и его возможности

Один из навыков искусственного интеллекта, с которым часто взаимодействуют обыватели, это голосовые помощники. С помощью этой технологии происходит диалог машины с человеком. Голосовые ассистенты – результат развития одновременно нескольких направлений цифровой лингвистики: распознавания, синтеза и обработки письменной и устной речи.

Отечественным разработчикам удалось создать такого голосового помощника, который умеет не просто говорить, но и поддерживать диалог.

В России развитием платформ потокового распознавания голоса занимаются «Яндекс» и «Тинькофф».

«Но эти компании не создают голосового робота, с котором потом взаимодействуют люди. Это делаем мы и еще несколько российских предприятий. Общаясь с таким роботом, человек не замечает, что говорит с искусственным интеллектом. Бот способен быстро понимать вопросы в различных формах. «Понимание» основано на ориентации по ключевым словам и подборе наиболее подходящего ответа и на основе нейросетей», –рассказывает Михаил Денисов, сооснователь и разработчик сервиса статического и динамического коллтрекинга Alloka и голосовых роботов Newlogic.ai.

Такому роботу помогает человек: ответ строится из ранее записанных фрагментов, озвученных людьми. По словам Михаила, синтезировать речь тоже можно, но она будет отличаться от естественной, «поэтому так важно максимально подробно прописать скрипты и предугадать возможные варианты развития диалога человека и робота».

На первых этапах развития подобных роботов были проблемы с его интонационной грамотностью, что вызывало раздражение и неприятие у его собеседников. Со временем робот научили подражать живой человеческой речи: воспроизводить заминки, покашливания и даже иногда смех в нужных местах.

Нейросеть научили создавать текст

Благодаря нейросетевым технологии «Яндекса», пользователи могут смотреть видео уже с закадровым переводом.

«Сначала одна нейросеть переводит речь в текст, восстанавливает пунктуацию и определяет границы предложений. Другая анализирует спектрограмму голоса и отмечает фрагменты, сказанные разными людьми», – рассказали в своем блоге разработчики команды.

Также искусственный интеллект может создавать тексты. Как объяснил Юрий Боровских, ведущий разработчик машинного обучения в СКБ «Контур», нейросеть YaLM от «Яндекса» создает свой собственный текст с учетом правил лингвистики и знания окружающего мира, которое нейросеть постоянно пополняет.

Применение искусственного интеллекта в промышленности

В промышленной отрасли нейросети помогают управлять манипуляторами и робототехникой, следить за качеством продукции и безопасностью, хранить, анализировать, обрабатывать и собирать информацию.

По словам Константина Панченко, эксперта в области нейронных сетей и руководителя компании Quatromatic, решения на базе нейронных сетей активно используются в Китае и России.

«Нейронные сети – это математический аппарат, который наиболее широко применяется для обнаружения, выделения объектов и их классификации», – объясняет Константин.

В России имеется большой опыт по использованию нейронных сетей для контроля качества производимой продукции в промышленности. Эксперт приводит в качестве примера разработку, используемую на российском заводе вибропрессованных изделий «Выбор». Здесь нейросеть может забраковать дефектную плитку с точностью до 95%.

«Технологии нейросетей позволяют в режиме реального времени следить за состоянием оборудования, выявлять отклонения и предупреждать аварии», – отмечает спикер.

Обрабатывая информацию, нейросети также помогают промышленникам в разработке синтетических молекул, выплавке стали, переработке стекла, что также сокращает затраты.

Нейросети в медицине

Искусственный интеллект широко применяется и в медицине. В прошлом году в столичных поликлиниках заработала система, анализирующая жалобы пациентов и дающая врачу один или три диагноза по кодам международной классификации болезней (МКБ-10). Доктор может выбрать диагноз, предложенный нейросетью, или сам принять решение, если она ошиблась.

В Первом МГМУ имени Сеченова сотрудники проработали для нейросети алгоритм выявления признаков ранней стадии болезни Альцгеймера на снимках МРТ.

С автором одной из последних разработок нейропомощников РИАМО удалось пообщаться.

Юрий Корюкалов, нейрофизиолог из Челябинска, поставил цель создать прибор, измеряющий разные показатели человека, причем не только физические. Возглавляемая им компания «НейроТехнолоджи», резидент «Сколково», представила нейротрекер «Нейрокс».

«В нейротрекер уже были заложены функции мониторинга состояния пациента, отправки сообщений врачу, выявления симптомов COVID. А теперь и родители детей с эпилепсией, ДЦП, аутизмом при помощи нейротрекера могут отслеживать изменения состояния ребенка, вовремя менять терапию, контролировать своевременный прием препаратов и предупреждать нервные срывы», – рассказал Юрий.

Искусственный интеллект в ресторанной и гостиничной сферах

Помимо промышленности и медицины, нейросеть активно используется для нужд бизнеса. К примеру, умение искусственного интеллекта формировать рекомендации на основе предпочтений пользователя широко применяется не только маркетологами, но и рестораторами.

«Можно поделиться с нейросетью перечнем велодорожек в парке и данными о передвижении людей в конкретном месте и получить готовый маршрут на день. Или, допустим, собрать список ресторанов и кафе с меню и данные о посещении различных заведений в течение года, и с помощью искусственного интеллекта выбрать новое заведение, которое будет соответствовать конкретным предпочтениям», – делится Роман Блонов, директор по развитию PropTech «Миран».

Сейчас набирают популярность digital-отели, в которых гость может управлять номером с планшета. Одним нажатием кнопки можно контролировать температуру, освещение и работу техники в номере, в том числе музыкальных устройств. В столице первый цифровой отель начал работать в конце сентября.

Нейросеть-протоколист

Компании используют нейросети и для упрощения своей работы в офисе. Российский разработчик онлайн сервисов для бухгалтерии СКБ «Контур» и бизнеса научил нейросеть работать протоколистом.

«Центр искусственного интеллекта в «Контуре» научил сервис видеоконференций не только понимать и записывать все, что говорилось на встрече, но и сопоставлять, кто конкретно что сказал и представлять содержание видеозаписи как текстовый диалог людей», – рассказал Юрий Боровских, ведущий разработчик машинного обучения в компании.

Искусственный интеллект в искусстве

В искусстве отечественные разработчики тоже применяют нейросети. Одна из них, RuDALL-E от «Сбера», помогает в создании дизайна интерьера.

«RuDALL-E показала относительно невысокое качество генерации контента с кучей артефактов, но ассоциативные элементы на них присутствуют. Например, на запрос нарисовать Москву нейросеть рисует очень странного вида, но вполне узнаваемый собор Василия Блаженного», – рассказывает Владимир Семеновых, ведущий разработчик группы компьютерного зрения IT-компании КСОР.

Генерация контента, по его мнению, упростит и удешевит в будущем процесс создания рекламных роликов, видеоклипов, возможно также фильмов и мультфильмов.