e
В последнее время становится всё больше новостей, убеждающих нас в пользе искусственного интеллекта как для бизнеса, так и для обычных людей. Но стоит признать, что ИИ не всегда используется по назначению, и иногда ему находят совершенно неожиданное и иногда даже спорное применение. Мы собрали подборку из таких примеров.
Ещё в 2013 году Яндекс представил первые результаты нейросетевого автоматического поэта, создающего стихотворения на основе поисковых запросов. Получаются довольно забавные, но не имеющие никакого смысла строфы. В своей статье об Автопоэте его создатели отмечают, что, несмотря на бредовую составляющую стихов, он обладает прекрасным стилем и умеет подражать Пушкину, Шекспиру и японским хокку. Также алгоритм читает свои творения вслух с помощью технологии SpeechKit.
Главная аксиома Интернета — все любят котиков. Неудивительно, что вскоре после публикации сайта thispersondoesnotexist.com, генерирующего несуществующих людей, у него появилось целых два аналога: thiscatdoesnotexist.com и thesecatsdonotexist.com. Как нетрудно догадаться, оба ресурса показывают изображения несуществующих котов. В основе всех трёх алгоритмов лежит генеративная нейросеть StyleGAN. Если несуществующим лицам ещё можно придумать более или менее полезное применение — например, чтобы не использовать фотографии реальных людей в каких-либо рекламных материалах, то несуществующие коты — скорее, просто эксперимент.
Кто-то возразит, что генерация «фейковых» изображений может помочь в обучении других нейросетей, когда для этого недостаточно реальных данных. Но алгоритм с несуществующими котами допускает большое число ошибок, которые иногда даже выглядят довольно пугающе.
Кстати, на самом деле понятие мема появилось задолго до популяризации Интернета — впервые о них упоминается в книге этолога Ричарда Докинза «Эгоистичный ген» в 1976 году. Сегодня же мемы есть почти у каждого крупного интернет-сообщества: у геймеров, киноманов, студентов и даже тех, кто занимается наукой: историков, медиков, физиков. Не осталось в стороне и машинное обучение.
Исследователи из Стэнфордского университета решили пойти ещё дальше — они создали свою нейросеть, которая генерирует мемы по фотографии. Для этого используются алгоритмы Image captioning (получение текстового описания по изображению) и рекуррентное обучение. Создатели генератора мемов даже выложили серьёзную научную статью с подробным описанием работы метода на сайте arxiv.org.
Для генерации мема необходимо загрузить какую-либо фотографию, и нейросеть попробует подобрать к ней наиболее подходящий шуточный текст. Сейчас сервис доступен только в виде мобильного приложения на iPhone, которое можно скачать отсюда. Существует также его аналог — веб-сайт ImgFlip, где текст генерируется для готовых популярных вирусных изображений.
Конечно, реализация довольно забавная, но, на наш взгляд, наибольшую известность приобретают не просто картинки со смешными подписями, а мемы на самую актуальную и злободневную тематику. В этом искусственный интеллект довольно сильно отстаёт от человека.
Возможно, вы слышали о нейросети GPT-2, которая умеет генерировать очень реалистичный текст. При этом её создатели изначально не стали выкладывать полную версию в открытый доступ, опасаясь, что алгоритм будут использовать в корыстных целях: например, для компрометирования людей, рассылки спама и создания подложных новостей. Но на самом деле генерировать текст можно более простыми методами.
Так, в мессенджере Telegram есть бот Markov News, создающий забавные новостные заголовки с помощью цепей Маркова. Слова и фразы изначально берутся из реальных статей с сайта meduza.io. Каждые три часа происходит обновление базы, чтобы заголовки не теряли свою актуальность.
С ботом действительно можно поразвлечься, но вот для создания реальных компрометирующих материалов он вряд ли подойдёт.
Команда DATABOTS, которая называет себя «нечто среднее между музыкальной группой, хакатон-team и эфемерной исследовательской лабораторией», запустила на YouTube трансляцию с бесконечно генерируемым нейросетью дэт-металом. Для этого использовались методы передачи стиля, позволяющие переносить особенности какого-либо жанра на новые произведения. В основу их работы легла рекуррентная сеть SampleRNN.
Идея алгоритма пришла к создателям на хакатоне Music Hack Day, где они заявили, что намерены уничтожить SoundCloud и создать армию ремикс-ботов, которые будут публиковать сотни песен в час.
Помимо death metal, команда DATABOTS также запустила аналогичную трансляцию с джазовой музыкой.
Искусственный интеллект и творчество — довольно обширная тема, окружённая множеством споров. Кто-то считает, что подражание стилю, будь то картины или музыкальные произведения, нельзя назвать полноценным искусством и ставить в один ряд с человеческими творениями. Несмотря на это, иногда нейросетям всё же удаётся создавать удивительные и красивые вещи. К ним можно отнести, например, обработку изображений с помощью Deep Dream или генерацию потрясающих музыкальных отрывков нейросетью MuseNet, которая умеет сочетать разные стили и инструменты. Возможно, бесконечная трансляция дэт-метала тоже неплохо впишется в чью-то андеграундную вечеринку.
И снова в нашу подборку врывается Яндекс, который в 2016 году в честь дня рождения Джона Толкина добавил в свой переводчик эльфийский язык. Компания заявила, что для этого им понадобились рукописи на синдарине, машинное обучение и немного технологической магии. При этом перевод доступен с любого из языков, присутствующих в веб-версии приложения, и работает в обе стороны — можно переводить как на эльфийский, так и обратно.
Эта функция, несомненно, порадовала фанатов романов Толкина. Но практическая ценность переводчика на вымышленный язык заключается разве что в тестировании алгоритмов машинного обучения.
⌘⌘⌘
Несмотря на кажущуюся бессмысленность всех перечисленных примеров, создание не самых сложных и не всегда применимых к реальной жизни кейсов с искусственным интеллектом помогает его развитию. Ведь даже программирование начинается с решения не всегда полезных, но развивающих мышление задач. Кто знает, может, когда-нибудь Автопоэт Яндекса станет новым Пушкиным, а созданные нейросетями картины и музыкальные альбомы будут продаваться за огромные деньги.
Делитесь в комментариях несуществующими стихотворениями, котиками, мемами или новостями, которые для вас сгенерировали описанные выше алгоритмы. Приходилось ли вам сталкиваться с другими неожиданными применениями искусственного интеллекта? Или, может быть, вы регулярно включаете нейросетевую музыку по вечерам и переписываетесь с друзьями на эльфийском?
Один способ позволяет отслеживать каждую деталь изделия, другой – сфокусироваться на брендинге и маркетинге. Разбираемся…
Рассказываем, как помогли российскому разработчику систем аналитики мигрировать в частное облако и сократить затраты на…
Рассказываем, как создать сайт-визитку и какой должна быть структура. Внутри — инструкция, которая поможет предпринимателям.
Онлайн-карты — хорошая площадка для привлечения аудитории в бизнес. Рассказываем об инструментах продвижения в геосервисах.
Можно стартовать с багажом знаний из найма или практически без опыта. Рассказываем, что нужно делать:…
Что такое наука о данных, чем занимается Data Scientist и можно ли обучиться этой специальности…