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

Палеонтологи отобрали у древнего кита из Перу титул самого тяжелого животного в истории Палеонтологи отобрали у древнего кита из Перу титул самого тяжелого животного в истории

Согласно новым оценкам, древний кит перуцет весил на 100 тонн меньше

N+1
Этот герой устал, мы ему верим: «Новости со всех концов света» — новый вестерн с Томом Хэнксом в главной роли Этот герой устал, мы ему верим: «Новости со всех концов света» — новый вестерн с Томом Хэнксом в главной роли

«Новости со всех концов света» — неовестерн, очеловечивающий жестоких героев

Forbes
TikTok для работодателя: зачем платформа для поиска работы Handshake копирует соцсети TikTok для работодателя: зачем платформа для поиска работы Handshake копирует соцсети

Как приложение Handshake меняет представление о платформах для поиска работы

Forbes
Mazda CX-30: модель минус-сайз Mazda CX-30: модель минус-сайз

Самая обаятельная и привлекательная Mazda CX-30!

Maxim
Психопаты, социопаты, нарциссы: в чем разница Психопаты, социопаты, нарциссы: в чем разница

Социопаты — это не серийные убийцы, которых мы привыкли видеть на экранах

Psychologies
Инклюзивный наем: зачем компании берут на работу людей с физическими и ментальными особенностями Инклюзивный наем: зачем компании берут на работу людей с физическими и ментальными особенностями

Что упускает бизнес, с недоверием относящийся к сотрудникам с инвалидностью?

Forbes
Находитесь в безвыходной ситуации? Медитация поможет найти решение Находитесь в безвыходной ситуации? Медитация поможет найти решение

Расставить приоритеты и понять, куда двигаться, помогут практики осознанности.

Psychologies
13 фактов о коррупции 13 фактов о коррупции

Что такое коррупция и что мы о ней знаем?

Maxim
Не важно, закроется ли Clubhouse: почему у «социального аудио» есть будущее и какие сервисы нужны на этом рынке Не важно, закроется ли Clubhouse: почему у «социального аудио» есть будущее и какие сервисы нужны на этом рынке

Почему рынок «социального аудио» выглядит важным и кто на нем может заработать

VC.RU
Безумный художник: история скандальной жизни Оскара Кокошки! Безумный художник: история скандальной жизни Оскара Кокошки!

Художник Оскар Кокошка заслуживает внимания по множеству причин

Maxim
7 скрытых опасностей старых квартир 7 скрытых опасностей старых квартир

Что нужно иметь при себе покупателю квартиры в старом доме

Maxim
Штаны вместо юбки: как на самом деле одевалась Хюррем Султан: сериал VS жизнь Штаны вместо юбки: как на самом деле одевалась Хюррем Султан: сериал VS жизнь

Как же на самом деле одевалась Роксолана в реальной жизни

Cosmopolitan
Как развивалось избирательное право Как развивалось избирательное право

Отрывок из новой книги Александра Замятина «За демократию»

СНОБ
Борщевик Сосновского: растение-терминатор или культура будущего Борщевик Сосновского: растение-терминатор или культура будущего

Борщевик — сорняк, с которым невозможно справиться

Наука
Как мониторинг сахара в крови помог мне настроить свой ежедневный режим Как мониторинг сахара в крови помог мне настроить свой ежедневный режим

Эксперимент финского биохакера Ильмо Стремберга

Reminder
Предчувствие весны Предчувствие весны

Элегантная квартира в Москве с поистине весенней атмосферой

SALON-Interior
Не только от морщин: что «умеют» уколы ботокса в хороших руках доктора Не только от морщин: что «умеют» уколы ботокса в хороших руках доктора

При каких болезнях без ботокса не обойтись и как именно он помогает

Cosmopolitan
Уesман. Вспоминая Дмитрия Брусникина Уesман. Вспоминая Дмитрия Брусникина

Каким был актер и режиссер Дмитрий Брусникин

СНОБ
Цена вопросов — $12 млрд Цена вопросов — $12 млрд

Chegg стала самой дорогой компанией США в области образовательных технологий

Forbes
У самой старой дикой птицы в мире вылупился очередной птенец У самой старой дикой птицы в мире вылупился очередной птенец

У самки темноспинного альбатроса Уиздом вылупился новый птенец

N+1
«Знаем путь машины и как её окупить»: что за Drive Electro, которая хочет строить в России 1000 электрогрузовиков в год «Знаем путь машины и как её окупить»: что за Drive Electro, которая хочет строить в России 1000 электрогрузовиков в год

Основатель Drive Electro рассказал, чем занимается его компания

VC.RU
Палеодиета на новый лад: кто такие пеганы и что они едят Палеодиета на новый лад: кто такие пеганы и что они едят

Думаешь, что попробовала уже все, пытаясь избавиться от килограммов?

Cosmopolitan
Суперобучение Суперобучение

Система освоения любых навыков – от изучения языков до построения карьеры

kiozk originals
Эффект дома Эффект дома

После реновации дом в Подмосковье приобрёл своё собственное лицо

SALON-Interior
Как Артемия Панарина попытались сделать жертвой «культуры отмены» Как Артемия Панарина попытались сделать жертвой «культуры отмены»

Рассказываем почему обвинения в адрес Артемия Панарина вызывают много вопросов

GQ
Чем закончились популярные сериалы, которые шли по телевизору годами Чем закончились популярные сериалы, которые шли по телевизору годами

Осторожно, долгожданные спойлеры!

Maxim
Я мечтаю о дочке Я мечтаю о дочке

Певица Зара – о детстве, сыновьях и преимуществах зрелых родителей

Домашний Очаг
Я не такая: каким женщинам не нужен феминизм Я не такая: каким женщинам не нужен феминизм

Почему мы все еще не достигли равноправия полов?

Psychologies
Поверх барьеров Поверх барьеров

9 мостов, представляющих культурное наследие человечества

Вокруг света
Сонливость днем: причины и способы перестать быть Спящим красавцем Сонливость днем: причины и способы перестать быть Спящим красавцем

Список факторов, провоцирующих дневную сонливость

Playboy
Открыть в приложении