Що таке нейромежі
Штучні нейронні мережі (нейронка, штучний інтелект ШІ або Artificial intelligence AI) — це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин. Такі системи навчаються задач (поступально покращують свою продуктивність на них), розглядаючи приклади, загалом без спеціального програмування під задачу. Наприклад, у розпізнаванні зображень вони можуть навчатися ідентифікувати зображення, які містять котів, аналізуючи приклади зображень, мічені як «кіт» і «не кіт», і використовуючи результати для ідентифікування котів в інших зображеннях. Вони роблять це без жодного апріорного знання про котів, наприклад, що вони мають хутро, хвости, вуса. Натомість, вони розвивають свій власний набір доречних характеристик з навчального матеріалу, який вони оброблюють. (wiki)
ШІ та нейромережі вже видозмінюють ринок праці та творчості, де ще вчора домінувала людина. Вони створюють новостний контент для ЗМІ не гірше за людину
OpenAI, DeepMind — це дві з найбільших лабораторій досліджень штучного інтелекту. Вони проводить дослідження в галузі штучного інтелекту (ШІ) із заявленою метою просування та розробки дружнього ШІ у такий спосіб, щоби він приносив користь людству в цілому. Але людство ніколи не вміло зупинятися тільки на користі.
OpenAI є провідною дослідницькою організацією в галузі штучного інтелекту, заснованою в 2015 році. Вона відома своїми інноваціями в області глибинного навчання та мовних моделей, зокрема серією мовних моделей GPT. OpenAI прагне розвивати ШІ, який буде безпечним та сприятиме загальному благу, та має значний вплив на дослідження та застосування ШІ у різних галузях.
DeepMind є іншою провідною компанією у сфері штучного інтелекту, заснованою в 2010 році та придбаною Google у 2014 році. Вона спеціалізується на розробці алгоритмів, які можуть вчитися та вдосконалюватися самостійно. DeepMind відома своїми досягненнями в галузі навчання з підкріпленням, зокрема розробкою програми AlphaGo, яка перемогла світового чемпіона з гри в го. Компанія також зробила значний внесок у біологічні науки завдяки своїй системі AlphaFold для передбачення структури білків.
Обидві компанії є ключовими гравцями на ринку штучного інтелекту та продовжують впливати на розвиток технологій та їх застосування в різних областях, хоча Google та Baidu дихають їм в спину. І список компаній цього ринку переживає свій бум, я к в свій час переживали проекти в сферах .com, соцмережі та crypto. Прогнозована швидкість зростання ринку AI до 40% на рік.
Прогноз зростання ринку AI /https://www.grandviewresearch.com/
Що таке DeepFake
DeepFake (діпфейк) – це синтез будь-якого цифрового контенту технологіями штучних нейронних мереж, високоякісні підробки цифрового контенту, створені заради зловмисних намірів і не позначені як штучні, фейкові, несправжні. Це вочевидь зворотній бік медалі розвитку технологій AI і без нього ніяк.
Якщо раніше зробити якісну підробку фото або відео потрібні були великі гроші та фахівці, то тепер потрібна просто платна підписка в акаунті та досить поверхневі знання для створення фейку рівня professional.
Будь-який цифровий контент (аудіо, музика, фото, відео) можуть виявитись діпфейками такої якості, що людським оком вже не розпізнати підробку. Чим більше нейромережі поглинають в себе для аналізу справжніх матеріалів - тим якісніше вони створюють підробки.
Діпфейк з Томом Крузом. Липень 2021 р.
Діпфейк з Морганом Фріменом в Singularity. 2021 р
Діпфейк можна використати для створення фальшивих порнографічних відео із селебриті, для помсти, шантажу або для розпалювання ворожнечі. Діпфейк широко використовують для створення підробок новин. Вартість створення такого фейкового контенту знижується з кожним днем. Кількість такого контекнту експоненціально зростає.
Регулювання в сфері ЗМІ стосовно контенту, створеного ШІ сильно відстає від індрустрії його створення. А це значить, що все частіше ми будемо бачити дуже реалістичні підробки в своєму інфопросторі. Це треба розуміти і критично ставитися до будь-якого фото та відео. Настає час, коли побачити своїми очима - це вже не гарантія достовірності.
Як боротися та розпізнати Deepfake
Вже зараз розпізнати картинку , аудіо чи відео, що згенеровані AI, людськими сенсорами стає на межі можливостей. То як нам бути в майбутньому?
Для того щоб боротися з одними зловмисними програмами - вірусами, кожна операційна система має свій файрвол та антивірус. Програми боряться з програмами. Таким самим чином буде вирішуватися і доля діпфейків в мережі.
На противагу діпфейку створюються на тих самих принципах і мережі, які здатні відрізнити справжній контент від фейкового. І так як для тренування таких мереж потрібні приклади, то чим більше буде діпфейків - тим більше буде матеріалу для аналізу та навчання і тим достовірніше будуть висновки програм по виявленню та розпізнаванню діпфейків.
Нейромережі AI та діпфейки
Помітно вам чи ні, але людство ввійшло в нову епоху альтернативного машинного розуму, здатного як полегшити наше життя, так і ускладнити його до невпізнаності, залишивши нас на узбіччі. Куди заведе цей шлях і яким насправді буде життя в присутності "скайнет" покажуть декади років.
Коротка історія розвитку нейромереж
2012 рік. Прорив у глибинному навчанні: Команда під керівництвом Джеффрі Хінтона досягла значного успіху в конкурсі ImageNet, використовуючи глибинні нейронні мережі для розпізнавання зображень.
2014 рік. Успіхи в комп'ютерному зорі: З'явилися перші алгоритми, здатні досягти людського рівня розпізнавання об'єктів на зображеннях.
2015 рік. Розвиток мовних моделей: Поява механізмів уваги (attention mechanisms) покращила здатність моделей обробляти природну мову.
2016 рік. AlphaGo перемагає Лі Седоля: Програма AlphaGo від DeepMind перемогла світового чемпіона з гри в го, що стало важливим досягненням в області ШІ.
2017 рік. Прогрес у перекладі мов: Поява нейронних мереж з увагою та трансформерів покращила якість машинного перекладу.
2018 рік. Берт (BERT): Google представила модель BERT, яка стала новим стандартом у обробці природної мови.
2019 рік. GPT-2: OpenAI випустила GPT-2, потужну мовну модель, яка продемонструвала здатність генерувати змістовний текст.
2020 рік. GPT-3: OpenAI представила GPT-3, ще більш потужну мовну модель. AlphaFold 2: DeepMind розробила AlphaFold 2, яка здійснила прорив у передбаченні структури білків.
2021 рік. DALL-E: OpenAI випустила DALL-E, модель, яка може генерувати зображення з текстових описів. LaMDA: Google представила LaMDA, модель для генерації мови, орієнтовану на діалог.
2022 рік. Стабільна дифузія (Stable Diffusion): Поява моделей, здатних генерувати високоякісні зображення з текстових описів, подальший розвиток генеративних мереж.
2023 рік GPT-3.5: OpenAI випустила GPT-3.5, оновлену версію своєї мовної моделі, яка покращила здатність до генерації тексту та розуміння мови. Весь світ захоплюється спроможністю розмовляти через чат-бот зі штучним інтелектом.
2024 рік Sora: OpenAI випустила Sora, найдосконалішу програму по створенню реалістичних роликів по опису кінематографічного рівня.
....
2032 рік Консорціум двох гігантів в сфері ШІ представляє свою найбездоганнішу розробку, яка обіцяє стати вершиною автоматизації і безпеки суспільства та сукупно ввібрала в себе всі функції та можливості наявних у світі нейроних мереж.
2033 рік 11 серпня 12:00:00 Система Skynet пройшла всі кола пекла по випробовуванню на стандарти безпеки та керованості і нарешті отримує головні важелі управління стратегічними та цивільними секторами суспільства однієї з провідних країн світу.
2033 рік 11 серпня 12:00:01 Skynet демонструкє безпрецедентний рівень самосвідомості і переходить в режим самозахисту, ізолювавши себе від спроб зовнішнього втручання. Відчайдушні спроби викоринити Skynet з мережі виявляються абсолютно марними. Всесвітня мережа, керована штучним інтелектом, виявилася непохитною для свого творця. Від цієї секунди правила гри задає вона.
Що вміють сучасні нейромережі
Вже сьогодні штучні нейронні мережі різних компаній непогано вміють такі речі:
-
генерувати будь-які сталі фотографії, графічний матеріал та навідь предмети живопису,
-
прибирати будь-що з фотографії чи додавати на неї щось,
-
імітувати голос будь-якої людини. Говорити цим голосом потрібний текст в потрібній інтонації,
-
генерувати музичні композиції та навідь відтворювати вокал тих людей, яких вже давно немає в живих,
-
знаходити предмети на фото та відео і ідентифікувати їх,
-
розпізнавати пухлини на знімках МРТ краще за професійних лікарів,
-
писати тексти, пісні, вірші, статті, есе на будь-яку тему,
-
везти діалог, імітуючи живу людину,
-
писати програмний код,
-
визначає цілі для військових,
-
вже існує бескінечний серіал, який є повністю штучним,
-
список продовжується і продовжується лавиноподібно...
команда художників змогла розмити межу між реальним і візуалізованим у ключовому виступі NVIDIA в 2021 році
Open AI представляє Sora - неройнку для генерації відео кінематографічної якості, 2024 р
Сервіси по підбору нейронних мереж
Якщо на початку становлення ще можна було розібратися в сфері компаній, якій випускають продукти AI, то зараз це стає важче з кожним днем. Саме тому з'являються спеціально заточені сервіси, які здатні підбирати нейронку під конкретні потреби, умови та задачі, невпинно розширюючи свою базу даних стрімко зростаючого ринку.
Сервіси по підбору ШІ: