ШІ буде неконтрольовано навчатися та захищатися від атак. Як нейромережі змінять правила гри у креативній індустрії

Поява нейромереж змінила наше уявлення про технології та їхні можливості. Складні алгоритми, створені за подобою людського мозку, мають здатність навчатися й адаптуватися, що робить їх неймовірно потужними інструментами для широкого кола галузей. 

ШІ буде неконтрольовано навчатися та захищатися від атак. Як нейромережі змінять правила гри у креативній індустрії

Й, оскільки нейронні мережі продовжують розвиватися та стають все досконалішими, деякі експерти починають замислюватися, чи не настав для дизайнерів час шукати нову професію.

Розберемось докладніше з цим питанням. Спойлер – найцікавіше у кінці.

Що таке нейронні мережі та як вони працюють

Штучні нейронні мережі, або штучний інтелект, є типом алгоритму машинного навчання, змодельованого за зразком структури та функцій людського мозку.

В основі нейромережі лежить набір взаємопов’язаних «нейронів», функціонування яких моделюється подібно до роботи нейронів людського мозку. Кожен нейрон отримує вхідні дані від інших, обробляє інформацію, а потім надсилає вихідні дані іншим нейронам у мережі.

Якщо простими словами, нейронна мережа навчається на  прикладах завдань, які повинна виконувати. Наприклад, впізнавати зображення кота. Вона аналізує правильно та неправильно виконані завдання й регулює зв’язки між нейронами, щоб покращити свою роботу.

Після навчання нейромережі її можна використовувати для прогнозування або прийняття рішень на основі нових, невідомих даних. Наприклад, алгоритм, навчений розпізнавати кішок, може визначити, чи є її зображення на новій картинці з кількома тваринами.

Алгоритми штучного інтелекту мають потенціал революціонізувати багато галузей промисловості, включаючи творчі професії – графічний дизайн, реклама та архітектура. Однак, як і з будь-якою іншою технологією, слід враховувати й потенційні небезпеки.

Однією з головних проблем є те, що нейронні мережі можуть замінити людську творчість, оскільки стають кращими у виконанні креативних завдань, наприклад, створенні дизайну чи рекламних текстів. Отже, в майбутньому компанії зможуть покладатися на нейронні мережі для створення проєктів за невелику частку грошей і часу проти тих, що потрібні людям.

Це може призвести до значного скорочення кількості робочих місць, доступних професіоналам творчих професій, а також до знецінення навичок, які вони можуть запропонувати.

Інша причина занепокоєння полягає в тому, що нейронні мережі можуть відтворювати роботу дизайнерів, не розуміючи контексту чи змістів, які за нею стоять. Це може призвести до розробки проєктів, які вражають з погляду техніки виконання, але позбавлені емоційних зв’язків та впливу, вкрай важливих для чудового дизайну. 

На додаток існує потенційна небезпека відсутності прозорості та підзвітності під час використання нейронних мереж. Процес прийняття рішень алгоритмом складний для розуміння та інтерпретації, що робить важчим виявлення та виправлення помилок.

Нарешті, використання нейронних мереж викликає суперечки щодо прав інтелектуальної власності та авторства. Коли нейронна мережа генерує дизайн або твір, незрозуміло, кого слід вважати автором і хто володіє правами на цю роботу.

Хоча нейронні мережі можуть бути потужним інструментом у творчих сферах, важливо враховувати потенційні довгострокові наслідки їх застосування.

Одна з небезпек полягає в тому, що нейромережі можуть увічнити наявні упередження та стереотипи. Якщо штучний інтелект, навчений на викривлених даних (наприклад, із расовими або гендерними упередженнями), він продукуватиме викривлені результати.

Це може призвести до дискримінаційної практики в таких сферах, як реклама чи архітектура, де рішення, прийняті алгоритмом, спроможні значною мірою впливати на життя людей.

Крім того, використання нейронних мереж здатне спричинити гомогенізацію дизайну, зменшити кількість справді оригінальних ідей, які потрапляють у мейнстрім.

Оскільки нейронні мережі навчаються на великих обсягах даних, вони, як правило, продукують результати, подібні до того, що бачили раніше. Це з часом обумовить брак унікальності та різноманітності у творчій індустрії, поступове придушення інновацій.

Один із найкращих способів використання нейронних мереж в творчій індустрії – створювати з їх допомогою контент. Нейронні мережі можна навчати на великих наборах даних із зображеннями, текстами чи музикою, а потім генерувати новий зміст у тому ж стилі. Результати можна застосовувати для розробки нових дизайнів, гасел або навіть нових продуктів, які могли б надихнути творчих професіоналів.

Ще один спосіб використання нейронних мереж у креативній індустрії – поглиблення персоналізації. Алгоритми можуть аналізувати відомості про вподобання та поведінку споживачів, допомагаючи створити більш цілеспрямований та персоналізований контент, який резонує з певною аудиторією.

Нейронні мережі також можна використовувати для автоматизації рутинної роботи, таких як редагування зображень або рерайтинг, – це звільнить час людей-професіоналів, щоб вони зосередились на завданнях більш високого рівня.

Нарешті, нейронна мережа буде ефективна для моніторингу залученості аудиторії та оптимізації ефективності маркетингових кампаній. Алгоритми можуть відстежувати дані про взаємодію, такі як перегляди, уподобання й поширення, та використовувати цю інформацію для коригування творчих елементів кампанії в режимі реального часу.

Важливо пам’ятати, що нейронні мережі – це лише інструменти, тож їхня ефективність залежить від якості даних, на яких вони навчаються, й способу впровадження алгоритмів. Тому дуже важливо працювати з експертами в цій галузі, котрі можуть допомогти вам зрозуміти потенціал і межі застосування цих технологій, оптимальне їх використання у вашому випадку.

Треба памʼятати, що нейронні мережі не є заміною людям-дизайнерам, а скоріше інструментом, який можна використовувати для покращення та розширення роботи людей.

Багато експертів вважають, що дизайнери, котрі зможуть адаптуватися до використання нейронних мереж й інтегрувати їх у робочий процес, матимуть набагато кращі умови для досягнення успіху.

Один із способів адаптації – навчитися працювати з цими алгоритмами та розвинути глибоке розуміння принципів машинного навчання. Це дозволить дизайнерам створювати проєкти, які не тільки вражають з погляду техніки виконання, але й передають ідею чи повідомлення.

Сфера штучного інтелекту постійно розвивається, і на обрії є кілька захопливих подій. Деякі з наступних етапів розвитку нейронних мереж:

• Глибоке навчання. Штучний інтелект стає більш глибоким, отримуючи більше шарів нейронів. Відповідно він може опановувати складніші закономірності та робити точніші прогнози.
• Неконтрольоване навчання. Наразі нейронні мережі здебільшого навчаються контрольовано, тобто отримують до виконання приклади завдань. Проте дослідники працюють над розробкою нейронних мереж, які можуть навчатися з немаркованих даних; цей процес відомий як неконтрольоване навчання.
• Зрозумілий штучний інтелект. Що складнішими стають нейронні мережі, то важче зрозуміти, як вони працюють. Дослідники створюють методи, які зроблять нейронні мережі більш прозорими та зрозумілими.
• Захист від атак. Оскільки нейронні мережі все частіше використовуються в чутливих до безпеки програмах, таких як ПО безпілотних автомобілів та біометрична автентифікація, вони стають мішенню хакерів. Дослідники працюють над розробкою методів захисту нейронних мереж від агресивних атак.
• Нейроморфні обчислення. Це нова галузь, метою якої є створення комп’ютерів, котрі працюють як людський мозок. Така робота передбачає використання спеціального обладнання для імітації роботи нейронів і синапсів. Подібним шляхом створюються енергоефективніші й потужніші нейронні мережі.
• Трансферне навчання. Метод, коли нейронні мережі навчають на одному завданні, а потім налаштовують на виконання інших. Таким чином прискорюється процес навчання алгоритмів та підвищується його ефективність.

Це лише кілька прикладів. Оскільки технології продовжують розвиватися, можемо очікувати, що невдовзі побачимо ще більш потужні та універсальні нейронні мережі.

Висновки

Щоб насправді оцінити можливості нейромереж, я вдався до експерименту, в якому зараз зізнаюсь. Ця стаття на 90% написана нейромережею. Це футуристичне партнерство будувалось так:

Підсумки – якщо зазвичай на статтю витрачається від двох тижнів, цей матеріал зроблений за декілька годин.

І це практична відповідь, наскільки корисна допомога штучного інтелекту. Але не треба забувати про загрози, про які нейромережа писала вище. Втім, прогрес ніколи не йшов без помилок.