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

Идея! Развлечься в аэропорту Идея! Развлечься в аэропорту

Когда десятый час ждешь пересадки в аэропорту, хочется даже поработать

Maxim
Есть такое дело Есть такое дело

Девушки рассказали о мифах, которыми окружены их модные профессии

Cosmopolitan
«Сельское хозяйство на третьем месте по прибыли после нефтянки и торговли» «Сельское хозяйство на третьем месте по прибыли после нефтянки и торговли»

Почему сельское хозяйство стало популярным бизнесом олигархов, о пользе санкций и их отмене рассказал министр сельского хозяйства Александр Ткачев.

Forbes
Прикладная красота Прикладная красота

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

Cosmopolitan
Чужая тайна Чужая тайна

Еще вчера малыш радостно делился своими новостями. Но внезапно от былой искренности не осталось и следа: ребенок больше не хочет быть с вами откровенным. Как его разговорить и нужно ли это делать?

Добрые советы
Я тоже хочу Я тоже хочу

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

GQ
Наше величество Наше величество

Алексей Яблоков пытается вообразить, какой была бы февральская революция в 2017 году.

GQ
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
Доктор едет, едет Доктор едет, едет

Бывшие финансовые консультанты создали Uber для вызова врачей.

Forbes
Вышел боком Вышел боком

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

Популярная механика
По моему хотению По моему хотению

Есть ли способ избежать неприятностей в путешествии? Конечно — вам поможет программирование реальности.

GQ
Стас Пьеха. Быть собой Стас Пьеха. Быть собой

Возможно, история Стаса Пьехи поможет кому-то не совершить его ошибок

Караван историй
Нерядовой Райан Нерядовой Райан

Этой зимой вы увидите, как Райан Гослинг получит за мюзикл «Ла‑Ла Ленд» парочку статуэток.

GQ
Mercedes E-Class All-Terrain Mercedes E-Class All-Terrain

Компания из Штутгарта выводит на рынок свой первый универсал повышенной проходимости. Что сможет противопоставить новичок корифеям жанра?

АвтоМир
10 правил глянцевой журналистики 10 правил глянцевой журналистики

Самый известный главред русского глянца Алена Долецкая

Esquire
Если прелюдия затянулась Если прелюдия затянулась

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

Forbes
Первая любовь: что делать родителям? Первая любовь: что делать родителям?

Почему-то так легко говорить с детьми об оценках и порядке в комнате и так сложно – о любви. А это, между прочим, гораздо важнее! Что же происходит с детьми и что мы можем сделать?

Домашний Очаг
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
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
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
Очень страшная болезнь Очень страшная болезнь

Почему мы не можем справиться с раком?

Maxim
Галина Стаханова. Мечты сбываются? Галина Стаханова. Мечты сбываются?

Галина Стаханова рассказала о своих отношениях с Роланом Быковым

Караван историй
Заморская Задорожная Заморская Задорожная

Как познакомиться с девушкой в винотеке, рассказывает Настя Задорожная

Maxim
10 навыков, с которыми придется расстаться нашему телу 10 навыков, с которыми придется расстаться нашему телу

10 навыков, с которыми придется расстаться нашему телу

Esquire
Жизнь и удивительные приключения Даниэля Дефо Жизнь и удивительные приключения Даниэля Дефо

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

Maxim
Огюст и Жан Ренуары. Любовь по наследству Огюст и Жан Ренуары. Любовь по наследству

Как складывались жизни художника Пьера Огюста Ренуара и его сына Жана

Караван историй
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
Возраст силы Возраст силы

Актриса, телеведущая, многодетная мама – Мария Шукшина хорошо знает, когда к женщинам приходят покой, гармония и настоящая любовь.

Домашний Очаг
Первый на деревне Первый на деревне

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

Forbes
Открыть в приложении