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

Прорабы империи Прорабы империи

Кто застраивал Русь и Россию до революций 1917 года.

Forbes
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
Анна Седокова Анна Седокова

Наверное, она уже привыкла к эпитетам «горячая», «аппетитная», «сочная»

Playboy
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
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
10 правил глянцевой журналистики 10 правил глянцевой журналистики

Самый известный главред русского глянца Алена Долецкая

Esquire
Ура, у нас тестикулы! Ура, у нас тестикулы!

Женщиной быть гораздо сложнее, больнее и опаснее, чем мужчиной

Maxim
Евгений Давыдович Евгений Давыдович

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

GQ
Прощай, Бранджелина! Прощай, Бранджелина!

Главной сенсацией прошедшего года стал развод самой яркой голливудской пары

Караван историй
Деревянные небоскребы Деревянные небоскребы

«Бетонные джунгли» будущего могут снова стать деревянными

Популярная механика
Порнометражный фильм Порнометражный фильм

После победы на выборах Дональд Трамп принес порноиндустрии колоссальную выручку

Правила жизни
Если прелюдия затянулась Если прелюдия затянулась

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

Forbes
Очень страшная болезнь Очень страшная болезнь

Почему мы не можем справиться с раком?

Maxim
15 мыслей Джима Джармуша 15 мыслей Джима Джармуша

У иконы независимого кино 16 февраля выйдет «Патерсон» — фильм про водителя автобуса, который пишет стихи и долго вглядывается в водопад. GQ поговорил с Джармушем о вдохновении, демографии и технике правильного удара кулаком.

GQ
Душевное чаепитие Душевное чаепитие

В подмосковном Звенигороде не только самые звонкие колокола, но и самый «сладкий» музей с потрясающей историей.

Лиза
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
Настоящие романтики Настоящие романтики

«Какой самый романтичный поступок вы совершили в жизни?» — в ответ на этот вопрос GQ больше сотни раз услышал в трубке фразу: «Мне нечего рассказать, я не романтик». И лишь 19 смельчаков приняли участие в нашем проекте, что приподнимает их над остальными. И кстати, далеко не во всех историях речь идет о любовных подвигах.

GQ
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
Вышел боком Вышел боком

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

Популярная механика
Ты меня не забывай Ты меня не забывай

Мишель Обама по­ки­да­ет Белый дом на пике по­пуляр­но­сти. Она — со­весть на­ции, роле­вая мо­дель, ико­на сти­ля, ге­ро­и­че­ская мать и го­то­вый кан­ди­дат в пре­зи­ден­ты США.

Tatler
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
Огонь, вода и нанотрубки Огонь, вода и нанотрубки

В Новосибирске идет работа, которая полностью изменит наше будущее

Популярная механика
Андрей Градов. Мой ангел-хранитель Андрей Градов. Мой ангел-хранитель

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

Караван историй
Жизнь и удивительные приключения Даниэля Дефо Жизнь и удивительные приключения Даниэля Дефо

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

Maxim
Встреч­ные тре­бования Встреч­ные тре­бования

Что об­ще­го у лю­дей, су­мев­ших по­стро­ить счаст­ли­вые от­но­ше­ния?

Glamour
Сергей Карякин Сергей Карякин

Сергей Карякин – о шахматах, о себе и о своем главном сопернике

Maxim
Человек, который умел считать Человек, который умел считать

Кто знает, как сложилась бы история Америки, если бы не Джордж Вашингтон

Дилетант
Смех и не только Смех и не только

Ми­ла Ку­нис пред­по­чи­та­ет ко­ме­дии дра­мам и счи­та­ет де­тей пси­ха­ми

Glamour
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
Открыть в приложении