Александр Смекалин, преподаватель ВВГУ, заведующий мастерской «Разработка виртуальной и дополненной реальности» стал гостем радио «Владивосток FM». О том, что такое нейросети, какие обязанности можно было бы переложить на нейросети, шел разговор Александра Смекалина и SMM-менеджера ООО «Приморское агентство рекламы и информации» Полины Лаврищевой с ведущими радиостудии Аленой Высоцкой и Романом Санкиным.
Алена: - Что вообще такое нейросеть? Давайте начнем с этого. Давайте разберемся, что это за искусственный интеллект, откуда он взялся?
Александр: - Прежде всего, стоит сказать, что есть такая область науки, как машинное обучение, которая направлена на решение сложных задач. И нейронные сети - это один из видов машинного обучения. Если очень по-простому, необходимо нам сделать такую черную коробку, которая наполнена какими-то базовыми нейронами, и задачу с входными и выходными значениями. И мы начинаем эту коробку тренировать, чтобы она эту задачку решала.
Задачей может быть, на самом деле, что угодно: как генерация текста, так и генерация картинок, звука, видео, анимации, то есть в целом всего, что нам нужно. И уже после тренировки, то есть после, грубо говоря, машинного обучения, у нас появляется уже натренированная отработанная модель или нейронная сеть, которая позволяет решать различные задачи.
Роман: - Полина, а по-твоему, что такое нейросети? Вы оба пользователи получается, и достаточно продвинутые, да?
Полина: - Я активный юзер, да.
Роман: - А вы (Александр), еще плюс и разработчик.
Александр: - У меня есть образование в похожей сфере («Мехатроника и робототехника» - прим. редакции), оно больше связано с системным управлением. Я в целом понимаю, для чего могут быть использованы нейронные сети, но я тоже скорее пользователь. У меня больше творческая работа, где я также использую нейронные сети, в основном про генерацию картинок.
Алена: - А тебя (Полина) чем заинтересовали нейросети? Ты же стала активно этим пользоваться.
Полина: - Мне нравится, что с их помощью можно создать много чего интересного, и во многом упростить себе работу. Некоторые задачи нейросети делают гораздо быстрее. И эти задачи чаще всего какие-то автоматические.
Алена: - Ты нам показала лица городов наших приморских. Они на нас, жителей Приморского края, не похожи совершенно, это нейросеть, получается, постаралась?
Полина: - Нейросети не работают без человека. Нейросети надо поставить задачу, что конкретно нужно нарисовать. Задачу нужно поставить максимально четко, максимально кратко и не используя каких-то художественных сленгов, т.е. без длинных предложений. И вот в моем случае мне пришлось это сделать около четырехсот раз, потому что нейросети сейчас могут позволить себе пофантазировать и выдают совершенно что-то несовместимое с реальностью.
Алена: - Вот, ты, например, хочешь создать образ Владивостока, допустим, какую ты задачу ставишь?
Полина: - Фактически я все придумываю за нейросеть, я даю ей идею: Владивосток с чем ассоциируется? Главная ассоциация Владивостока - море, мосты, рыбаки, корабли, Босфор Восточный, Золотой Рог. И условно я от себя добавляю, что Владивосток — это молодой парень, потому что ему всего 160 лет, а для российских городов - это очень мало. И нейросеть на основе вот этих моих данных что-то мне создает. И потом я, как требовательный заказчик оцениваю, сделано ли то, что я попросила или надо перепросить сделать.
Роман: - То есть, иными словами, нейросеть нужно в любом случае контролировать, и работать без человека она не может.
Полина: - Пока да. Я уверена, что со временем нейросети станут чем-то похожим на наши сотовые телефоны, и у каждого будет такой мини-помощник, типа искусственного интеллекта у каждого человека в кармашке.
Роман: - А если в военную отрасль внедрить это?
Александр: - Да, на самом деле нейронные сети интересны, не только когда они генерируют картинки или текст, они еще очень интересны в более серьезных отраслях промышленности и производства. Например, вам необходимо, чтобы робот, ракета или какое-то устройство робототехническое очень хорошо ездило, очень быстро определяло цель, хорошо летало и так далее. Для этого есть свои алгоритмы, в том числе с использованием нейронных сетей. И они работают, как ни странно, лучше иной раз, за счет того, что обучены на конкретные задачи и параметры.
Поэтому нейросети уже давно применяются и в робототехнике, и в промышленности, и в банках. И на самом деле сегодня, когда вы делаете рядовую задачу на телефоне в каком-нибудь сервисе, скорее всего, с вами взаимодействует одна, две, три и больше нейронных сетей, которые подбирают для вас контент на «YouTube» и в ленте, предложения в банке, рекламу в Яндексе и прочее. То есть сейчас нейронные сети уже активно внедряются в очень большое количество отраслей. Они не станут каким-то Скайнетом, не захватят других роботов потому, что технически это просто невозможно.
Роман: - У нас сегодня в радиоэфире прозвучала информация о том, что фотограф отправил на конкурс фотографии, которые обработал с помощью нейросети, и ему присуждают приз. Как человек честный, он отказался от этого приза. Но ведь мы не все честные, правда? Нейросети и обман, нейросети и запрещенные действия, которые регулируются уголовным законодательством.Здесь нет опасности?
Александр: - На самом деле очень интересная тема, которая может затронуть с двух сторон. Первое это правовая регуляция, деятельность нейронных сетей и результаты, которые выдает нейронная сеть. Эта тема очень интересна. В США вышел законодательный акт, который отменяет любое авторское право на результат нейронной сети. Если вы используете и выставляете картинку с нейронки как итоговый результат, кто угодно может у вас его взять и использовать без каких-либо проблем. В этом плане, я считаю, возможно, хорошая инициатива, но, возможно, еще пока преждевременная, потому что нейронная сеть - это очень новая технология. И перед тем, как выпускать ее активно в продакшн и вообще в мир, необходимо тщательно проработать правовое регулирование. И это касается еще и опасности нейронных сетей для различного рода мошенничества, обмана и прочего. Потому что действительно, технология очень мощная, и она в этом плане очень опасная: нейронные сети гораздо быстрее взломают ваш пароль, подберут комбинацию, лицо, отпечаток пальца. То есть для всего этого можно использовать алгоритмы, которые гораздо быстрее, чем человек, справляются с любой математико-ориентированной задачей.
Любой процесс, где присутствует итерации, которые можно повторять много раз и постепенно делать лучше, те же самые шахматы, нейронная сеть сделает гораздо быстрее. В этом плане их просто необходимо грамотно регулировать, тогда они не будут представлять большой опасности. Опять же, сейчас если одна нейронная сеть попытается вас взломать, другая нейронная сеть будет вас защищать. Это уже происходит.
Наверняка многие знают про замену лица, когда хотят оживить актера, уже ушедшего от нас. И с помощью нейронных сетей лицо ушедшего актера наклеивают, грубо говоря, на лицо настоящего актера, с использованием мимики, каких-то жестов и прочего. И получается очень правдоподобно. Так, например, известные ролики с Морганом Фрименом, дипфейки с Томом Крузом. Но помимо того, что нейронные сети заменяют лицо, другие нейронные сети сейчас учатся это отличать по движениям зрачков, по отражениям в зрачках, по тонкому изменению пигмента кожи, в зависимости от биологических процессов и многим другим моментам.
Поэтому не стоит их так опасаться в плане мошенничества, потому что одни программисты хотят обмануть, другие хотят защитить.
Продолжение разговора о том, как хорошо обученные нейросети могут стать конкурентами «живым» профессионалам, следует. Следите за новостями на сайте.
Благодарим за помощь в подготовке материала Елизавету Васильченко, студентку Высшей школы кино и телевидения.
