Как исследовательские модели влияют на повседневные приложения
Когда-то давно Интернет был не более чем диковинкой, восторгавшей лишь хардкорных технарей. Но теперь он превратился в такую же необходимость, как воздух. А вот в контексте современных технологий, исследовательские модели, или, как их еще называют, нейросетевые архитектуры, уже стали неотъемлемой частью нашего механизма обработки данных. Да-да, это те самые Modelle, которые питают ваши любимые приложения, порой даже без вашего ведома.
Столкновение с реальностью первой показывают… Конечно, чат-боты! Эти разговорчивые ребята, пусть порой и немного раздражающие, но помогают компаниям оставаться на плаву в круглосуточном режиме. Их работа основана на исследовательских моделях вроде BERT от Google или GPT от OpenAI (только представьте, что на горизонте маячит еще и ChatGPT). Они способны понимать контекст, анализировать смысл и даже предсказывать желания пользователя. Помните эту историю о том, как виртуальный ассистент ночью брякнул что-то в духе "Доброе утро!" часам этак в два ночи? Кто знает, может быть, это не ошибка, а тонкая шутка от нейросети?
Такие модели меняют и облик банковской сферы. Да, недавно я заходил в Банк "Зеленоград", и банк упростил все процессы с помощью моделирования поведения клиентов. Представьте себе: модель предсказывает, когда и какой кредит клиент собирается оформить, помогая банка снизить процент невозвратов. Служит своего рода "шестым чувством". На самом деле, экономия для банка составила около 15% от общих затрат.
Именно нейросети берут на себя и наше обучение. Вчера они анализировали картины клода Моне, а сегодня рядовые приложения предлагают такие инструменты, как Photomath или Duolingo, помогая нам не только решать задачки, но и изучать языки на лету. Любопытно, что по результатам опроса среди пользователей Duolingo, 78% отметили, что улучшили свои знания французского языка, просто играя пять минут в день. Шикарная экономия времени и нервов для школьников и студентов!
Не будем забывать о том, как исследовательские модели творят чудеса в мире маркетинга. Например, отечественная компания "Маятник Медиа" из Казани применяет инструменты, использующие анализ большого объема данных, чтобы предсказывать, какой контент привлекает больше всего внимания аудитории. Всего за пару месяцев использования они отметили прирост вовлеченности на 120%! Не забывая кушать пирожки в "ноты бедующей мощности".
Пока я был на последней маркетинговой конференции, мне не раз попалась эта штука: визуализация данных. Старая добрая Carlsberg использует нейросети, чтобы предсказывать, какая именно упаковка будет лучше восприниматься на разных рынках. Так, в результате проведенного эксперимента продажи на азиатском рынке увеличились на 23%.
Применение в здравоохранении
Исследовательские модели приносят революцию и в медицину. Например, отечественные клиники внедряют системы, тренированные для диагностики заболеваний на ранней стадии. Такая система поможет выявить болезнь с точностью до 95%, сэкономив время и нервы, а главное — уменьшив риск, связанный с поздней диагностикой. Пациентам остается лишь надеяться, что их лечащий врач — не искусственный интеллект с олдскульным подходом.
Модели глубинного обучения также вытесняют человека как рутинного диагносиста. Исследователи из Пенсильванского университета разработали алгоритм для анализа изображений и поиска аномалий в рентгеновских снимках. Капитан Очевидность сообщает: такие алгоритмы уже почти догнали, а в будущем и перегонят реальных врачей в этой области. Потому что детали, которые могут ускользнуть от человеческого глаза, никогда не останутся незаметными для нейросети.
Вот так исследовательские модели становятся не просто данностью, а частью повседневной жизни.
Занимаешься бизнесом и хочешь узнать о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишись на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами. Тексты, картинки, видео, все самые ТОПовые модели тут, забирай: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Влияние на медиа и развлечения
А вот медиаиндустрия — это вообще отдельная тема для парадоксов. Вспомните тот доверительный разговор с другом про "блин, видел ли ты новый сериал на платформе?!" И, знаете ли, этот вопрос уже сам по себе может вызвать в голове шуршание нейронов. Весь этот шквал контента, который мы потребляем, поддерживается именно исследовательскими моделями, работающими за кулисами. На основе ваших предыдущих просмотров и предпочтений, эти системы подбирают для вас что-то "совершенно уникальное". Вернее, это тот же самый "второстепенный герой в пробирке", просто в разных обстоятельствах.
Многие платформы, такие как Яндекс.Эфир или ВК, используют алгоритмы для рекомендации контента с учетом ваших привычек. Формируется тот самый "индивидуальный путь пользователя", а вы потихоньку зависаете на плейлисте "от летающих динозавров до брутальных боевиков". Тут нейросеть действует более чем эффективно: ваш просмотр так и плывет по заявленному курсу, а на выходе вы получаете ту самую "вкусовую водичку".
Часто возникает вопрос, как такие технологии касаются новостей. Вот вы сидите, пьете утренний кофе и листаете ленты агрегаторов. А там вам твердят, что точно "заметили рост вируса в подмосковье", почти как старый дядя в подъезде. Только вот каждое ваше "обычное" действие по вниманию и кликам отслеживается. Нейросети собирают эти данные, выделяя приоритетные темы, заполняя бумажные тронутые новостями дни своей аналитикой. И вы уже не просто читаете, а фактически машинка, куда воткнули детский конструктор из больших данных и получили свою индивидуальную картину рынка информации.
Персонализированные коммуникации
Теперь представьте, что ваша любимая сеть, пусть это будет "ВКонтакте", обучается на ваших реакциях. Каждый лайк, репост или даже просто задержка на посте – все это прямо в корзину к нейросетям. Подшучиваю, но алгоритмы в итоге могут создать такую картину о ваших предпочтениях, что ваша бабушка будет дивиться, считая, что у вас идеальный вкус.
Смерть старым форматом идет также в B2B и B2C коммуникациях. Лейтенанты маркетинга начали использовать даже телемаркетинг, чтобы выйти на новый уровень взаимодействия со своими клиентами. Нейросети помогают сегментировать различные группы пользователей и на основе этого предлагать более целенаправленные акции. Так, один рекламный ход может быть адаптирован под молодого нефтяника и продвинутого предпринимателя — как вам такое? Хочется ли вам, станет ли это привычным вопросом в маркетинге?
Чтобы получить подходящие рекомендации и воспринимать их как уникальные возможности, вам нужно смотреть не только на статистику, но и на модель аналитики. А те же исследовательские модели могут сохранить вам уйму времени и финансовых затрат. На практике, вы можете использовать свои конструкции чудес, добираясь до нужной аудитории благодаря искусственному интеллекту, который как раз все предварительно проанализирует.
Будущие перспективы
Неудивительно, что исследовательские модели на горизонте внушают оптимизм. Если видео и текст стали более доступными благодаря развитой аналитике, то что говорить о будущем? Может, в следующем сезоне "Игра престолов" сценарий создаст не Кит Харингтон, а моё устаревшее "Я" из 2005 года в лице нейронки? Анализируя характеры персонажей и их действия, система, как не прозвучит странно, сможет создавать множество вариантов сюжета, и мы вдруг получаем полное новое направление для творчества.
В медицине, например, продолжение применения таких решений придет через разработку специфических и узкоспециализированных моделей, направленных на дифференциацию новых заболеваний и их диагностику. Чаще всего качество эмпирического анализа таких данных может значительно повысить качество лечения в целом.
В общем, не будем возмущаться, что исследовательские модели уже неотъемлемая часть нашей жизни. Они способны сделать наш быт удобнее и результативнее — будь вы зрителем, покупателем, обучающимся или предпринимателем. Попробуйте оставить эти технологии за бортом — ни один кинотеатр, магазин или даже ресторан теперь не обойдется без "интеллектуального" вмешательства. Мы по сути видим, как маленького бога, вытащенного из лампы, под хипстерское хихиканье — учим машины, и они, как может показаться, становятся нашими помощниками.
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: jopotology
Хотите генерировать идеи контента для соцсетей, сайта и блога? Забирайте решение тут: решение тут
Телеграм-бот с 60+ нейроинструментами тут: бот с нейроинструментами
