Может ли машинное обучение предсказать свое будущее?

N+1Hi-Tech

Гадание на датасетах

Может ли машинное обучение предсказать свое будущее?

Богдан Сиротич

Вы каждый день сталкиваетесь с машинным обучением и его работой. Вас удивляет, как быстро его учат новым навыкам и совершенствуют в старых. Но что если мы скажем, что все это достигнуто с помощью всего половины процента от имеющихся у человечества данных? Вместе с экспертами Яндекса рассказываем, как в ближайшие годы машинное обучение изменит мир вокруг нас.

N + 1 совместно с экспертами Яндекса, а также членами жюри и лауреатами научной премии им. Ильи Сегаловича представляет материал о ближайших и более дальних перспективах машинного обучения. В 2019 году Яндекс учредил премию имени Ильи Сегаловича в память о создателе первой версии поисковика «Яндекс» и популяризатора компьютерных наук. Это ежегодная премия для молодых исследователей в области машинного обучения, компьютерного зрения, информационного поиска и анализа данных, а также обработки естественного языка.

Если вы студент, аспирант или научный руководитель из России, Беларуси или Казахстана и работаете над подобными задачами, вам стоит рассказать о своих успехах и подать заявку на соискание премии. В этом году они будут приниматься до 1 марта включительно.

Здесь нет заголовка, но машинное обучение может его придумать

Машинное обучение есть почти в каждом гаджете, который нас окружает. С его помощью работают поисковики, агрегаторы такси, камеры, отслеживающие нарушения ПДД. Сейчас этим никого не удивишь. Но в последние годы машинное обучение стало важной частью медицинских и даже гуманитарных исследований.

В январе разработчики из OpenAI представили нейросеть DALL-E, способную создавать изображения по текстовому описанию. Это не первая подобная разработка, но очень интересная и разносторонняя. Пока рано говорить, что у нейросетей появилось воображение, но DALL-E способен рисовать предметы, руководствуясь даже очень абстрактным описанием, — например, «кресло в форме авокадо». Нейросеть также способна дорисовывать существующему изображению прямоугольную область с любой стороны, создавать реалистичные изображения по наброску и разбирается в том, как менялись вещи со временем. К примеру, DALL-E отличает деревянный телефон 1920-х годов от не таких старых домашних барабанных телефонов.

Подобная технология помогает создавать сцену по имеющемуся сценарию — то есть рисовать примерное изображение того действа, которое задумал сценарист. И этим использование машинного обучения в кино не ограничивается. По словам Игоря Куралёнка, члена жюри научной премии им. Ильи Сегаловича, руководителя подразделения AI & ML Yandex.Cloud, можно выполнять дубляж зарубежных фильмов, не используя голоса российских актеров, а при помощи машинного обучения «заставляя» иностранных исполнителей говорить по-русски.

Беспилотные автомобили, которые мы раньше могли видеть только в качестве первых прототипов на специальных полигонах, уже разъезжают по Москве, пока в тестовом режиме. И пускай эта технология еще не достигла полного развития, от нее можно ждать большого прогресса в ближайшем будущем. Другая интересная технология, в которой широко применяется машинное зрение, — магазины без продавцов. Несколько торговых сетей уже запустили пилотные проекты в Москве.

«Технологии глубокого обучения необходимы для обработки данных после сканирования трехмерного пространства — с помощью лидаров, сканеров структурированного света и других инструментов. Результаты применяются и при создании беспилотных авто, и в разработке приложений для мобильных устройств». Евгений Бурнаев, доцент Сколтеха, стал обладателем научной премии им. Ильи Сегаловича среди научных руководителей в 2020 году

Гораздо необычнее то, что сейчас машинное обучение помогает расшифровывать забытую письменность. До начала предыдущего столетия в Японии использовалась письменная система, называемая кузусидзи. Сейчас — спустя более века после реформы системы образования — почти не осталось людей, способных ее понимать. Чтобы решить проблему расшифровки древних текстов Национальный институт японской литературы опубликовал датасет кузусидзи, содержащий более 4 тысяч классов символов и миллион их разнообразных изображений. Чтобы извлечь максимум из имеющихся данных, на платформе Kaggle открыли соревнование, победитель которого достиг F1 = 0,950. Суть соревнования заключалась в распознавании письменности и ее переводе на современную японскую письменность.

Постепенно машинное обучение проникает и в медицину. Как утверждает Александр Крайнов, член совета научной премии им. Ильи Сегаловича и руководитель Лаборатории машинного интеллекта Яндекса, медицина — самое интересное место для внедрения машинного обучения, начиная от распознавания медицинских снимков и заканчивая постановкой диагноза, пусть не в качестве конечного вердикта, но в виде весомого совета для докторов.

Пока машинное обучение помогает врачам иначе. Например, в американском госпитале алгоритм на основе машинного обучения предсказывает заполняемость больницы, распределяет время врачей и медсестер и заказывает расходники.

«Машинное обучение применяется в медицине и в сложных задачах — таких, как модель AlphaFold2, предсказывающая структуру белков. И в более приземленных и доступных — например, при создании элайнеров (ортодонтических капп на зубы)». Лариса Маркеева, лауреат научной премии им. Ильи Сегаловича в 2020 году

Предупрежден, значит вооружен

Может показаться, что машинное обучение всесильно и сможет вскоре заменить человека в любой области. Это не так. Не во всех задачах сейчас можно прибегнуть к помощи машинного обучения. Порой собранных данных просто недостаточно для создания качественного алгоритма. Но, как подсказывает Игорь Куралёнок, возглавляющий подразделения AI & ML Yandex.Cloud, иногда выход все же есть — применение трансферного обучения (transfer learning).

Эта методика позволяет экстраполировать имеющиеся алгоритмы на более узкие проблемы. Подходящим примером является переобучение готовой языковой модели на перевод специфической малоизученной литературы. Возможны ли в этом случае ошибки? Скорее всего, да. Но не стоит забывать, что ошибки, человеческие они или машинные, — это естественная часть совершенствования технологии. И чем больше мы о них знаем, тем проще их обнаружить и исправить.

Но использование даже самых современных методик пока что не позволяет доверить машинному обучению задачи, сопряженные с высоким риском. Дэвид Талбот, руководитель отдела NLP Яндекса и член жюри научной премии им. Ильи Сегаловича, считает, что полностью доверить машинам такие задачи, как, например, операции на сердце или даже управление автомобилем, еще нельзя.

«Очевидно, что приход transfer learning в NLP (от англ. natural language processing — "обработка естественного языка") — очень важный прорыв, который чуть раньше произошел и в компьютерном зрении. Отдельно стоит отметить модели (например, DeBERTa — Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention), которые смогли превзойти человека в задачах понимания текста (на SuperGLUE benchmark). Но стоит обратить внимание и на другие важные работы в области. Использование баз и графов знаний (knowledge bases и knowledge graphs) совместно с языковыми моделями становится популярным и используется, например, в диалоговых системах или для генерации текста». Анастасия Янина, лауреат научной премии им. Ильи Сегаловича в 2020 году

Александр Крайнов из Лаборатории машинного интеллекта Яндекса считает, что нейросети технически несовершенны в сравнении с мозгом. Мозг способен выполнять самые разнообразные задачи, затрачивая несравнимо меньше энергии, чем нейросети. В том числе поэтому не стоит ждать, что в скором времени машина сможет воспроизвести работу человеческого мозга. В ближайшее время нейросети будут эффективны лишь в решении узких конкретных задач.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

«История Земли в 25 камнях: Геологические тайны и люди, их разгадавшие» «История Земли в 25 камнях: Геологические тайны и люди, их разгадавшие»

Кто разрешил спор о природе лавы

N+1
Открыта ранее неизвестная форма льда Открыта ранее неизвестная форма льда

Гигапаскали давления и чудовищный холод — вот что нужно для нового льда

Популярная механика
В чем разница между SDR и HDR? Это нужно знать каждому диджитал-артисту! В чем разница между SDR и HDR? Это нужно знать каждому диджитал-артисту!

Как выбрать подходящий формат для вашего проекта? Что значит SDR и HDR?

ТехИнсайдер
Интервью с Владимиром Золотухиным и премьера клипа Zoloto Интервью с Владимиром Золотухиным и премьера клипа Zoloto

Интервью с Владимиром Золотухиным о поэзии, поколении и протестах

СНОБ
«Мамонты следующие»: Colossal Biosciences вернула к жизни вымерших 10 тысяч лет назад лютоволков «Мамонты следующие»: Colossal Biosciences вернула к жизни вымерших 10 тысяч лет назад лютоволков

Как ученым Colossal Biosciences удалось произвести на свет щенков лютоволка

VC.RU
Собаки прошли тест на осознание границ своего тела Собаки прошли тест на осознание границ своего тела

Собаки способны воспринимать свое тело как помеху при решении задачи

N+1
5 способов экологично выразить свои эмоции 5 способов экологично выразить свои эмоции

Эмоции неподвластны воле, они рождаются внутри нас и требуют выхода

Psychologies
Миллиардер Андрей Андреев — Forbes: «После сделки с Blackstone вопрос финансирования у меня не стоит» Миллиардер Андрей Андреев — Forbes: «После сделки с Blackstone вопрос финансирования у меня не стоит»

Почему миллиардер Андрей Андреев инвестировал в рынок аудиосервисов

Forbes
Кишечная палочка сделала мышей плохими матерями Кишечная палочка сделала мышей плохими матерями

Штамм кишечной палочки заставил мышей меньше ухаживать за потомством

N+1
Львы, слоны и зазеркалье: самые красивые книги на фестивале нидерландской литературы Львы, слоны и зазеркалье: самые красивые книги на фестивале нидерландской литературы

Самые красочные и необычные детские книги от нидерландских писателей

Seasons of life
Нейросеть озвучила беззвучную игру на фортепиано Нейросеть озвучила беззвучную игру на фортепиано

Алгоритм, который синтезирует восстановленный звук

N+1
13,5 вещей с аппетитными названиями, которые несъедобны и даже смертельны 13,5 вещей с аппетитными названиями, которые несъедобны и даже смертельны

Выплюнь это немедленно!

Maxim
Я не подарок Я не подарок

Есть ли надежда, что когда-нибудь эти странные подарки закончатся в продаже?

Cosmopolitan
Янковский, Мухаметов, Бикович: самые горячие парни российского кино Янковский, Мухаметов, Бикович: самые горячие парни российского кино

Самые привлекательные и обаятельные парни российского кино

Cosmopolitan
Как советские программисты продавали свои технологии Apple и при чем тут The Beatles? Как советские программисты продавали свои технологии Apple и при чем тут The Beatles?

Отрывок из книги Максима Котина «Пионеры Кремниевой долины»

GQ
5 ошибок в замазывании прыщей - что сделать, чтобы они исчезли, скажет визажист 5 ошибок в замазывании прыщей - что сделать, чтобы они исчезли, скажет визажист

Звездный визажист - о том, как скрыть недостатки кожи с помощью косметики

Cosmopolitan
Как расслабить шею: 5 способов справиться с напряжением Как расслабить шею: 5 способов справиться с напряжением

Как расслабить шею в домашних условиях

Cosmopolitan
Галадриэль или королева Елизавета I: 10 лучших ролей Кейт Бланшетт Галадриэль или королева Елизавета I: 10 лучших ролей Кейт Бланшетт

Список обязательных к просмотру фильмов с участием Кейт Бланшетт

Cosmopolitan
Физики провели химическую реакцию с одним атомом резерфордия Физики провели химическую реакцию с одним атомом резерфордия

Физики экспериментально доказали плохую растворимость гидроксида резерфордия

N+1
10 важных принципов, которые должна знать умная женщина 10 важных принципов, которые должна знать умная женщина

Жизнь непредсказуема, но несколько важных женских принципов в ней выделить можно

Cosmopolitan
За что мы любим персонажей Андрея Мягкова За что мы любим персонажей Андрея Мягкова

Мягков у Рязанова играл советского человека таким, каким он был в своей массе

GQ
Самобытная Россия: нивхи Самобытная Россия: нивхи

Как нивхи пешком пришли на Сахалин с Большой земли

Культура.РФ
«Черт с ним, с закрытым рестораном, мне было жалко людей»: ресторатор Евгений Ничипурук о лубочной русской кухне и выживании в кризис «Черт с ним, с закрытым рестораном, мне было жалко людей»: ресторатор Евгений Ничипурук о лубочной русской кухне и выживании в кризис

Интервью с ресторатором Евгением Ничипуруком о том, как бизнес пережил кризис

Forbes
31 способ понять, что за человек перед вами 31 способ понять, что за человек перед вами

Несколько особенностей поведения, которые приоткроют тайну личности близкого

Psychologies
Если вы так делаете, то мотору скоро придет конец Если вы так делаете, то мотору скоро придет конец

Неверные действия, которые наверняка ускорят поломку двигателя на вашей машине

РБК
Славный счет потерь Славный счет потерь

От чего избавились животные в ходе эволюции

Вокруг света
Путь Дзэн Путь Дзэн

Истоки, принципы, практика

kiozk originals
Блефаропластика: открываем глаза на хирургию век — фотографии до и после Блефаропластика: открываем глаза на хирургию век — фотографии до и после

Блефаропластика – операция, которая действительно может творить чудеса с глазами

Cosmopolitan
Я перестала делать из хорошего мужа «идеального отца» Я перестала делать из хорошего мужа «идеального отца»

Почему не нужно решать за мужа, каким он должен быть отцом

Psychologies
Animal Crossing назвали не вредной для эмоционального благополучия игрой Animal Crossing назвали не вредной для эмоционального благополучия игрой

Не все видеоигры вредны для психического и эмоционального благополучия

N+1
Открыть в приложении