Технологии машинного обучения и нейросети в 2016 году пришли в потребительские сервисы.

ForbesHi-Tech

Технологии / Нейросети

Системное образование

Технологии машинного обучения и нейросети в 2016 году пришли в потребительские сервисы.

Текст Елена Краузова

Основатель компании ABBYY Давид Ян уверен, что скоро у каждого человека появятся цифровые ассистенты. «Они смогут быстро найти нужный файл в почте или телефон партнера, которого вы встретили на конференции, но не помните его имени», — говорит Ян. Все это уже умеет персональный ассистент Findo, над которым команда предпринимателя работает с 2014 года. Findo анализирует открытую информацию в интернете, содержимое электронной почты, данные из заметок и облачных файлов. В разработки компания ABBYY, по словам Яна, вложила $3 млн, еще $4 млн проект привлек от венчурных и стратегических инвесторов, среди которых Flint Capital и компания Foxit (ведущий поставщик ПО для работы с PDF-документами). В декабре 2016 года у Findo уже было около 65 000 пользователей. «Findo понимает запросы вроде «Найди презентацию от кого-то из Лондона про медицинское страхование, которую я получал пару недель назад», правда, пока только на английском языке, — рассказывает предприниматель. — Но скоро сможет анализировать еще больше типов запросов и находить документы, близкие по смыслу».

Еще несколько лет назад такое распознавание смысла текстов и изображений казалось невозможным. Теперь с подобными задачами справляются все больше приложений, работающих по методам машинного обучения, в том числе глубоких нейронных сетей, как в случае с Findo. Нейросети — обучаемые системы, построенные по аналогии с сетью нейронов у человека. Они дали возможность выполнять задания, для которых очень сложно составить конкретный алгоритм. Нейросети состоят из образующих слои узлов, обрабатывающих информацию. Новая информация меняет состояние всей системы, проходя через слои нейронов. Этот процесс называется обучением нейросети. Алгоритм на основе нейросетей, например, может анализировать множество текстов на каком-либо языке и автоматически группировать слова, близкие по смыслу, определять смысловую тональность текста, вычленять конкретные сущности и отношения между ними.

Фотографии, обработанные в Deep Dream, вызвали всплеск интереса к нейросетям

Приручение машин

Об алгоритмах машинного обучения активно заговорили в 2016 году, когда бизнес стал использовать их в приложениях, понятных потребителям. Например, компания DeepMind, купленная Google более чем за $500 млн, снизила расходы на охлаждение дата-центра корпорации на 40%. Теперь DeepMind хочет научить искусственный интеллект сражаться в Starcraft II с реальными геймерами. Cуперкомпьютер IBM Watson, читающий 200 млн страниц за три секунды, будет систематизировать данные в сфере здравоохранения, 80% которых сегодня даже не принимаются в расчет при лечении пациентов. Алгоритмы машинного обучения позволили Microsoft сделать систему для предсказания результатов матчей чемпионата Европы по футболу. Facebook (соцсеть признана в РФ экстремистской и запрещена) использует машинное обучение для распознавания лиц на фото, анализа текстов и их переводов. В сентябре 2016 года Google, Facebook (соцсеть признана в РФ экстремистской и запрещена), Amazon, IBM и Microsoft объединили усилия для создания искусственного интеллекта, который позволит им обмениваться данными. Впервые методы машинного обучения появились в середине XX века. Суть их в том, что система не программируется заранее, а обучается в процессе работы, анализируя информацию об объектах и их признаках, соотнося их друг с другом. Система может учиться с учителем (когда ей дают правильные ответы) или без него (когда у нее есть только сырые данные). Каждый вид обучения предполагает, что объекты группируются в обучающей выборке по-разному. Отличаются и механизмы определения признаков, и то, как система определяет правильность своего решения.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Ольга Зуева: «Теперь любой может быть звездой, а значит, никто» Ольга Зуева: «Теперь любой может быть звездой, а значит, никто»

Ольга Зуева о фильме «На районе» и Даниле Козловском

СНОБ
Беспартийный сын «любимца партии» Беспартийный сын «любимца партии»

История жизни Юрия Ларина драматична и светла, характерна и уникальна

Дилетант
Достопримечательность города Достопримечательность города

Бордели с человекоподобными куклами – новый тренд или это уже слишком?

Playboy
Встреч­ные тре­бования Встреч­ные тре­бования

Что об­ще­го у лю­дей, су­мев­ших по­стро­ить счаст­ли­вые от­но­ше­ния?

Glamour
Андрей Градов. Мой ангел-хранитель Андрей Градов. Мой ангел-хранитель

Андрей Градов рассказал о родителях и съемках в своих самых известных фильмах

Караван историй
На том и стоит На том и стоит

Руслан Белый рассказал, почему не считает себя сексистом

Glamour
Девушка с характером Девушка с характером

Когда Марина Александрова смеется, кажется, что вокруг зажигаются тысячи лампочек. Одна из самых красивых и ярких актрис нашего кино уверена, что секрет счастья любого из нас — в умении прислушиваться к своим желаниям и не бояться воплощать их в жизнь.

Добрые советы
Птица вольная Птица вольная

После личной драмы в жизни Гвен Стефани наступила белая полоса

Cosmopolitan
Прикладная красота Прикладная красота

Разработчики бьюти-приложений трудятся без сна и выпускают все новые сервисы

Cosmopolitan
10 гибридных режимов 10 гибридных режимов

Что такое гибридные режимы

Esquire
Балетный роман Балетный роман

Кшесинская первой среди русских танцовщиц исполнила свои знаменитые 32 фуэте

Дилетант
Порнометражный фильм Порнометражный фильм

После победы на выборах Дональд Трамп принес порноиндустрии колоссальную выручку

Правила жизни
Доктор едет, едет Доктор едет, едет

Бывшие финансовые консультанты создали Uber для вызова врачей.

Forbes
10 правил глянцевой журналистики 10 правил глянцевой журналистики

Самый известный главред русского глянца Алена Долецкая

Esquire
Невеста с приданым Невеста с приданым

В два­дцать шесть лет Дженни­фер Лоуренс ста­ла са­мой вы­со­ко­опла­чи­ва­е­мой ак­три­сой в мире. Роман с ре­жис­се­ром? лег­кий ха­рак­тер? а вот и нет: за­ра­ба­ты­вать ак­три­са ста­ла, как раз ко­гда ха­рак­тер у нее испортился.

Tatler
Куликовская битва Куликовская битва

Создатель народного «Глухаря» Илья Куликов не любит внимание, но согласился рассказать GQ, каково быть единственным шоураннером на российском ТВ.

GQ
Прощай, Бранджелина! Прощай, Бранджелина!

Главной сенсацией прошедшего года стал развод самой яркой голливудской пары

Караван историй
Евгений Давыдович Евгений Давыдович

Генеральный директор «Связного» об управлении компанией в кризис, эффективном маркетинге и безупречном сервисе.

GQ
Выросла из штанов Выросла из штанов

В жиз­ни ак­три­сы Юлии То­поль­ниц­кой раз­дра­же­нию ме­ста не остается

Glamour
Мы стро­и­ли, строили… Мы стро­и­ли, строили…

Два года на­зад жур­нал AD вме­сте с бюро “Однушеч­ка” взял­ся за бла­го­тво­ри­тель­ный про­ект и офор­мил квар­ти­ру для вы­пуск­ни­ка дет­ско­го дома. Вот что из это­го вышло.

AD
Ева Польна. От зимы спасают путешествия Ева Польна. От зимы спасают путешествия

Артист не должен быть в образе 24 часа в сутки, считает певица. И четко разделяет творческую жизнь и время на семью.

Лиза
Смех и не только Смех и не только

Ми­ла Ку­нис пред­по­чи­та­ет ко­ме­дии дра­мам и счи­та­ет де­тей пси­ха­ми

Glamour
Я тоже хочу Я тоже хочу

Зависть — не только вполне естественная реакция здоровой психики, но и главный двигатель прогресса и карьеры.

GQ
Ода другому месту Ода другому месту

Рассказ Кати Пицык

Esquire
Духовные скрепы cвятого Владимира Духовные скрепы cвятого Владимира

Что же завещал нам всем князь Владимир?

Дилетант
Девушка с ружьем Девушка с ружьем

Ак­три­са Хей­ли Бен­нетт — од­на из тех, кто бу­дет за­да­вать мо­ду в Гол­ли­ву­де в бли­жай­шие де­сять лет. Звез­да «Ве­ли­ко­леп­ной се­мер­ки» — о том, как от­во­е­ва­ла се­бе ме­сто под солнцем.

Vogue
Галина Стаханова. Мечты сбываются? Галина Стаханова. Мечты сбываются?

Галина Стаханова рассказала о своих отношениях с Роланом Быковым

Караван историй
Все как есть Все как есть

Так называемые суперфуды: экзотические ягоды, злаки и водоросли с рекордным содержанием витаминов, минералов и питательных веществ — сегодня у всех на слуху. Но действительно ли они так полезны, что могут защитить нас от самых разных болезней?

Добрые советы
Mitsubishi Pajero Sport – Toyota Land Cruiser Prado Mitsubishi Pajero Sport – Toyota Land Cruiser Prado

Честных рамных внедорожников на нашем рынке осталось так мало, что их можно пересчитать по пальцам одной руки. На этот раз за звание лучшего борются Mitsubishi Pajero Sport и Toyota Land Cruiser Prado.

АвтоМир
Учимся делать добро Учимся делать добро

Среди нас есть люди, которые занимаются благотворительностью не только под Рождество. Они несут добро и свет другим – по велению сердца. «Лиза» выяснила, что еще нужно для того, чтобы присоединиться к движению волонтеров

Лиза
Открыть в приложении