В последнее время блоги заполонили иллюстрации, созданные нейронными сетями по текстовому описанию, а сама тема всё более широкого использования искусственного интеллекта не сходит с первых полос. Из-за этого создаётся ощущение, что Россия безнадёжно отстала от западных технологий. Есть ли у нас свои собственные нейросети, и для чего они используются? Где обучают профессиональной работе с ними? Об этом и не только расскажем в сегодняшнем выпуске. Сразу после сводки позитивных новостей.
Время новостей
На Зеленодольском судостроительном заводе заложено два новых скоростных «Метеора».
На заводе «Пелла-Стапель» – рыболовецкое судно проекта 200101.
В Москве запущена Большая кольцевая линия метро, ставшая самой протяжённой в мире.
В Курской области – сборочное производство зарядных станций для электромобилей.
В Приморье – первое на Дальнем Востоке производство стальных электросварных труб.
В Красноярском крае открыли крупнейшую в России гибридную солнечную электростанцию.
В Курганской области – новый технопарк.
Новая школа на 1500 мест открыта в Ставрополе.
Детские сады открыты в Москве, Московской области, в Алтайском крае, красноярском Академгородке и Костроме.
В Уфе построен новый корпус Уфимского колледжа радиоэлектроники.
Что такое нейросеть
«Нейросеть представила российские города в образе людей», «Нейросеть нарисовала толстых котиков», «Нейросеть показала, как выглядят жители российских городов» – таких заголовков становится всё больше, а вместе с ними и опасений о росте могущества искусственного интеллекта, который уже способен заменить художников и чуть-ли не предсказывать будущее.
Так что же такое нейронная сеть?
Это метод в искусственном интеллекте, который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Для этого создаётся адаптивная система, с помощью которой компьютеры учатся на своих ошибках и постоянно совершенствуются. Задача создания рисунков по текстовому запросу является вовсе не основной, но весьма наглядной. Она демонстрирует умение нейросети понимать смысл написанного человеком задания и генерировать наиболее подходящее этому смыслу изображение. При этом сама сеть ничего не рисует, но составляет коллаж из тысяч или миллионов обработанных ей фотографий и иллюстраций живых людей. Иногда получаются неожиданные результаты, которые и попадают в блоги и издания.
Сейчас подобные изображения может генерировать любой пользователь даже без установки нейросетей на свой компьютер, через специальные сайты. Также нейросети учатся генерировать тексты, писать музыку, и на слуху – сети иностранные. В связи с этим возникает опасение, что Россия стремительно отстаёт от технологического прогресса в этом направлении. Однако это не правда.
Наши сети
Российские нейросети уже давно прочно вошли в наш обиход. Например, мы сталкивается с ними в ходе общения с голосовыми помощниками или чат-ботами. Если вы думаете, что научить компьютер понимать разговорный язык не сложно, то глубоко заблуждаетесь – в этом направлении между мировыми технологическими гигантами ведётся настоящая гонка, и создаются всё более и более крупные нейронные языковые модели, насчитывающие иногда до 500 млрд параметров.
Поэтому приятно осознавать, что в понимании русского языка – мы впереди всей планеты. Совсем недавно наша новая языковая программная модель FRED-T5 была признана наиболее близкой к возможностям человека по качеству понимания смысла русского текста.
Всё активнее применяются нейросети и в медицине. Они помогают анализировать снимки КТ и МРТ и выявлять на них патологии. Мало кто знает, что именно в России в период пандемии впервые в мире была массово применена технология автоматической обработки снимков, что позволило заметно снизить нагрузку на врачей. Сейчас нейросети внедряются в медучреждениях всё новых городов и помогают выявлять самые разные заболевания.
Словосочетание «почерк врача» уже стало синонимом торопливого и неразборчивого письма. Но российские разработчики создали нейросеть, способную распознавать такой почерк с точностью 99%. Хуже «почерка врача» только почерк русского царя Петра Первого, о чём хорошо известно историкам, которые тратят по несколько часов на расшифровку всего одной страницы рукописи. Но и с этой задачей успешно справляется общедоступная нейросеть, которая расшифровывает 35 страниц записей царя всего за минуту.
Также наши нейросети широко используются в распознавании космических и аэроснимков, снимков фотоловушек в природных заповедниках для борьбы с браконьерами или учёта животных. Да и много где ещё, но, к сожалению, всё внимание публики приковано к западным сетям, генерирующим картинки. Так, может быть, и нам создать такую сеть? Она давно создана.
Рисуем вместе
Нейросети, генерирующие картинки по словесным описаниям, в России есть – самая современная называется Kandinsky 2.0. Главное отличие от иностранных в том, что это первая диффузионная модель, способная понимать более 100 языков, включая, конечно же, русский. Мы решили сравнить возможности российской сети Kandinsky 2.0 и популярной иностранной модели Stable Diffusion, попросив их нарисовать что-то по ключевым тэгам нашего проекта «Время – вперёд!». Трудно сказать, у кого получилось лучше, но разница очевидна – иностранная модель при любом упоминании России зацикливается на образе президента, в то время, как наша продемонстрировала более разнообразные варианты, сосредоточившись на тэге «новый завод». Таким образом, нейросети, работающие на разных языках, отражают и культуру их носителей.
А вот обложка нашего сегодняшнего выпуска тоже полностью сгенерирована нейросетями, но в ней мы соединили результаты Kandinsky 2.0 и Stable Diffusion – несколько видоизменённого президента, как вы понимаете, снова вплела иностранная сеть.
Может показаться, что всё это игрушки, не стоящие внимания. Однако умение компьютера работать с образами открывает новые пути его взаимодействия с реальным миром. Тут нам тоже есть что показать.
Не игрушки
Мы находимся в кабине комбайна, оснащённого российской системой беспилотного вождения Cognitive Agro Pilot. Камера, установленная над кабиной, передаёт изображение в «компьютерный мозг», который на основе увиденного отдаёт машине те или иные команды. Если встретит препятствие, например, камень, опору ЛЭП или живое существо, то немедленно остановит движение.
Но чтобы научиться понимать увиденное, наша нейросеть просмотрела огромные объёмы данных, знакомясь с нашим реальным миром, как знакомится с ним ребёнок. Эти кадры мы снимали ещё в 2020 году, с тех пор разработчики Cognitive Agro Pilot шагнули далеко вперёд. Их новейшая нейронная сеть Cognitive Veles учится решать десятки задач одновременно, что экономит значительные ресурсы. Для тренировки «компьютерного мозга» его сначала заставляют решать творческие задачи, например, классифицировать художественные картины, а уже потом, подготовившись таким образом, он быстрее и точнее распознаёт объекты дорожной сцены.
Сегодня технологии Cognitive Pilot используются не только в сельском хозяйстве, но уже и в городском рельсовом транспорте. Оснащённые ими умные трамваи ездят в Санкт-Петербурге – за полгода ни одного ДТП. Нет сомнений, что вскоре они начнут внедряться и на железной дороге, и в других областях, ведь нейросети, действительно, с каждым годом становятся всё умнее. И российские разработчики вносят в общемировой процесс весомый вклад, развивая свои национальные технологии.
Можете присоединиться к этому движению и вы.
Время учиться
Какими бы умными не были нейронные сети, создают и развивают их люди. Чтобы не отстать от западных стран, нам необходимо готовить очень много квалифицированных программистов. Этим занимается один из ведущих технических вузов страны – МФТИ, который открыл онлайн программу дополнительного образования по направлению Data Science.
Data Science – это наука о данных. Освоившие её специалисты занимаются в том числе и нейросетями, поэтому весьма востребованы на рынке. Их средняя зарплата в России составляет 200-250 тыс. рублей, а спрос на их услуги растёт ежегодно.
Особенность программы в том, что она подходит как новичкам, так и специалистам, желающим повысить квалификацию. Студенты будут изучать, как анализировать и обрабатывать данные не для экзаменов, а для решения реальных задач серьёзных заказчиков, что позволит получить опыт работы над проектами уже во время обучения. Ведь работодателю сегодня недостаточно диплома, а нужны специалисты, готовые сходу влиться в процесс.
Популярное представление о том, что профессию можно освоить за два месяца и сразу же получить престижную работу – не более, чем маркетинговый миф. Учиться нужно усердно, по хорошей программе, с лучшими преподавателями из ведущих компаний и стажировками. Именно такую возможность даёт программа от МФТИ.
Ссылка с подробностями находится в описании ролика, или просто переходите по QR-коду на экране. Используйте промокод “ВПЕРЁД” чтобы получить скидку в 45%.
Далее рубрика о героях.
Время Человека
В феврале в Новосибирске десятиклассник Костя Маняшин проходил мимо жилого дома, когда там произошёл взрыв газа. От ударной волны парень присел и на время оглох, но придя в себя, сразу бросился к обрушившемуся подъезду, где уже кто-то звал на помощь. Школьник начал стучать в двери и кричать, предупреждая о начавшемся пожаре, а затем вместе с другими добровольцами вытаскивал людей из-под завалов. В одной из квартир на первом этаже оказалась заблокирована женщина, Костя смог влезть к ней через окно, помог собрать вещи, а потом выбраться на улицу. К этому моменту уже прибыли спасатели и пожарные, поэтому парень ушёл в школу. На уроке он почувствовал недомогание и понял, что оглох на одно ухо. Врач диагностировал акустическую травму, но, к счастью, через пять дней слух полностью восстановился.
Константин активно занимается спортом и участвует в добровольческих акциях. Говорит, что правильно среагировать ему помогли уроки ОБЖ. Сейчас его школа собирает помощь пострадавшим в результате взрыва людям, а сам он не считает, что сделал что-то героическое. Желаем смелому парню успехов в учёбе и спорте!
