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

Гигиена Гигиена

Если верить рекламе, человеку следует ходить исключительно в костюме химзащиты

Maxim
Если прелюдия затянулась Если прелюдия затянулась

Миллионы женщин откладывают рождение детей на будущее и становятся бесплодными. На помощь им приходит маркетинг.

Forbes
Google — крупнейший блокировщик рекламы Google — крупнейший блокировщик рекламы

Google Chrome блокирует рекламу. Но для индустрии рекламы это не оскорбление

CHIP
Заморская Задорожная Заморская Задорожная

Как познакомиться с девушкой в винотеке, рассказывает Настя Задорожная

Maxim
Ура, у нас тестикулы! Ура, у нас тестикулы!

Женщиной быть гораздо сложнее, больнее и опаснее, чем мужчиной

Maxim
Жизнь и удивительные приключения Даниэля Дефо Жизнь и удивительные приключения Даниэля Дефо

Жизнь Даниэля Дефо была, возможно, менее интересной, чем приключения его героя

Maxim
Дальнобои останутся без работы? Дальнобои останутся без работы?

В России создана первая организация по разработке и продвижению автомобилей с автономным управлением. Начать автоматизацию решено с грузовиков.

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
Огонь, вода и нанотрубки Огонь, вода и нанотрубки

В Новосибирске идет работа, которая полностью изменит наше будущее

Популярная механика
Избяная Америка Избяная Америка

Оформ­лен­ный ди­зай­не­ром Томом Филишиа дом на гор­но­лыж­ном ку­рор­те — пат­ри­ар­халь­ная и од­новре­мен­но экс­цен­трич­ная ва­ри­а­ция на тему аме­ри­кан­ской классики.

AD
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
По своим правилам По своим правилам

Чтобы двигаться по жизни легко и уверенно, нужно выбрать правильное направление

Cosmopolitan
Свое место в семье Свое место в семье

Телеведущая Тутта Ларсен нашла свою любовь, как это часто бывает, на работе. Правда, поначалу ей трудно было поверить, что именно этот мужчина – ее судьба.

Домашний Очаг
Первый на деревне Первый на деревне

Продавец косметики City Nature дважды менял бизнес-модель. Что сделало компанию успешной?

Forbes
Владимир Зельдин. О войне, женщинах и секретах долголетия Владимир Зельдин. О войне, женщинах и секретах долголетия

10 февраля Владимиру Михайловичу Зельдину исполнилось бы 102 года.

Лиза
Сражение невидимок Сражение невидимок

Истребители пятого поколения участвовали в каждом бою в истории

Популярная механика
Вышел боком Вышел боком

Асимметричный ледокол оказался в чем-то лучше традиционных «крушителей льда»

Популярная механика
Audi A5 Audi A5

Положа руку на сердце, мы бы не стали рекомендовать подержанный А5, с каким бы мотором он ни оказался. Родовых достоинств у него хватает, но едва ли они смогут перевесить широчайший спектр проблем, который возникает в процессе эксплуатации.

АвтоМир
На розовой заре На розовой заре

Ита­льян­ской мар­ке Blumarine ис­пол­ня­ет­ся со­рок лет. К юби­лею Vogue пуб­ли­ку­ет от­рыв­ки из не­дав­но вы­шед­шей ав­то­био­гра­фии ее со­зда­тель­ни­цы Ан­ны Молинари.

Vogue
10 гибридных режимов 10 гибридных режимов

Что такое гибридные режимы

Esquire
На эмоциях На эмоциях

Каждый день мы испытываем спектр чувств и состояний

Cosmopolitan
Ивонн Кальман: «Мама жила своей жизнью, отец не мог ничего c этим поделать и очень страдал...» Ивонн Кальман: «Мама жила своей жизнью, отец не мог ничего c этим поделать и очень страдал...»

Интервью с Ивонн Кальман — последним потомком Императора оперетты

Караван историй
Птица вольная Птица вольная

После личной драмы в жизни Гвен Стефани наступила белая полоса

Cosmopolitan
Продолжению «Гардемаринов» быть! Продолжению «Гардемаринов» быть!

Этот проект находится в работе уже четвертый год. Дмитрий уверен, что картину ждет успех, ведь сейчас самое время для ее выхода.

Лиза
Выросла из штанов Выросла из штанов

В жиз­ни ак­три­сы Юлии То­поль­ниц­кой раз­дра­же­нию ме­ста не остается

Glamour
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
Куликовская битва Куликовская битва

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

GQ
Духовные скрепы cвятого Владимира Духовные скрепы cвятого Владимира

Что же завещал нам всем князь Владимир?

Дилетант
Сбежа­ли из дворца Сбежа­ли из дворца

Полто­ра года на­зад у прин­ца Уилья­ма и Кейт Миддл­тон ро­ди­лась дочь Шарлот­та. С тех пор ее по­чти ни­кто не ви­дел — прин­цес­са жи­вет с ро­ди­те­ля­ми и бра­том в ан­глий­ской глу­ши. Деревен­ский воз­дух и от­сут­ствие лон­дон­ско­го све­та идут все­му се­мей­ству толь­ко на пользу.

Tatler
Арам Мнацаканов Арам Мнацаканов

Как стать лучшим ресторатором Санкт-Петербурга, открыть один из самых успешных итальянских ресторанов в Москве, обзавестись именным заведением в Берлине — и при этом жить исключительно в свое удовольствие.

GQ
Открыть в приложении