Будущее наступило внезапно, а произошло это, когда мировое сообщество открыло для себя нейросети и поняло, что их можно использовать в разных сферах человеческой деятельности. В 2023 году нейросеть действительно стала выполнять широкий спектр задач, начиная с написания текстов и заканчивая живым и вполне осознанным общением с человеком. В большинстве случаев к качеству работы ИИ все еще есть претензии, поэтому необходим контроль со стороны человека, иначе возможны забавные недоразумения. Но если использовать нейросети грамотно, они способны заметно повысить эффективность труда. Не исключено, что в скором времени искусственный интеллект заменит представителей ряда профессий, не требующих от исполнителя высокой квалификации. Уже сегодня не вызывает сомнений тот факт, что человек, освоивший нейросети, сможет неплохо зарабатывать практически в любой сфере.
Темой нашего разговора станет ИИ и его использование в решении повседневных задач арбитражника.
Механизмы работы нейросети
Под понятием нейросети подразумевают модель ИИ, работающего по тому же принципу, что и мозг человека. В основе функционирования лежат связи между нейронами, способность нейросетей к обучению и адаптации, благодаря чему они выполняют поставленные задачи с наивысшей степенью эффективности.
Качественной работе нейросети должен предшествовать этап обучения на внушительном объеме данных. К примеру, для обучения GPT-3 модели, предшествующие ChatGPT, освоили глыбу информации объемом в 420 Гб. Чтобы освоить столько данных, человеческому мозгу потребовалось бы не менее 500 лет.
Получив запрос (prompt), ИИ анализирует входные данные и тот факт, как изменяется вес связей между нейронами, чтобы получить оптимальное решение поставленной задачи. Только после этого он выдает ответ, который является наиболее вероятным. Примечательно, что после добавления в запрос фразы let’s think step by step («Давай думать шаг за шагом»), ИИ действительно начинает рассуждать последовательно и выдает правильный ответ с высшей долей вероятности.
Существенный прогресс в работе искусственного интеллекта наметился после добавления к внушительному объему информации живого фидбека. Имеется в виду оценка ответов нейросети человеком. Люди анализировали результаты работы ИИ на предмет того, насколько те соответствуют ожиданиям. Это позволило нейросети решать двойственную задачу: с одной стороны – искать ответ на поставленный вопрос, а с другой – повысить вероятность того, чтобы найденный ответ оправдал ожидания пользователя.
ФОТО
Возможности использования ИИ в работе
Детально описывать типологию нейросетей мы сегодня не будем, так как большинству читателей она неинтересна. Куда более актуален вопрос о том, на что способны нейросети, с какими функциями они справляются. Условно ключевые задачи, которые ИИ сегодня по плечу, можно разделить на 5 категорий:
- Регрессия.
- Классификация.
- Составление прогнозов.
- Генерация.
- Кластеризация.
Главной задачей классификации является распознавание образов. Это позволяет искусственному интеллекту распознавать рукопись (текст или рисунок) и перевести его в электронный вид. Благодаря регрессии он получает прогноз, в основе которого лежат выборки объектов с разными признаками, например, оценка имущества.
Прогнозирование дает возможность составлять прогнозы на долгосрочную перспективу, базирующиеся на динамическом временном ряде значений. Наглядный пример – предсказывание погоды или стоимости криптовалюты.
Кластеризация нашла свое применение в объединении данных по указанному признаку, к примеру, для агрегатирования новостей по тому или иному запросу, для сегментирования пользователей, для таргетирования и т.д.
Наиболее сложной задачей является генерация, ведь она подразумевает создание определенного контента с ноля или же его глубокую трансформацию. Уже сегодня ИИ неплохо справляется с генерацией уникальных текстов, аудио- и видеофайлов, а также изображений на базе текстовых подсказок.
На основании имеющегося опыта можно со всей уверенностью заявлять о том, что нейросети действительно способны повысить эффективность работы в различных сферах человеческой деятельности. В этой связи целесообразно рассмотреть такие подходы:
- Разработка модели машинного обучения, позволяющей автоматизировать выполнение ряда задач, например, анализ и классификацию информации.
- Обучение ИИ для более оперативной обработки данных большого объема. Имеется в виду распознавание образов для ускорения работы с картинками и пр.
- Привлечение нейросетей к оптимизации различных процессов – управление запасами, прогнозирование, оптимизация производств и т.д.
- Применение ИИ в ходе повышения качества услуг и продуктов. Так, например, нейросети отлично зарекомендовали себя в анализе потребительского спроса, по итогам которого становится возможным улучшение сервиса.
- Использование искусственного интеллекта для генерации контента (написание текстов, в том числе и SEO, нейминг, разработка логотипов, иллюстрирование).
Вместо заключения
Популярность нейросетей растет день ото дня. Они демонстрируют неплохой результат в процессе решения множества разнонаправленных задач. Когда возникает потребность в повышении эффективности человеческой деятельности, ИИ берет на себя выполнение рутинных задач, тем самым экономно используя ресурсы и существенно сокращая затраты. Однако мнение о том, что нейросети могут лишить работы представителей многих профессий, является ошибочным. Тот же Excel или 1С в свое время тоже произвели революцию, но не отобрали хлеб у бухгалтеров, а лишь заметно упростили их работу и изменили подход к делу.
