Как мне применить нейросети в своем бизнесе?
Если ваша область деятельности напрямую не связана с разработкой, то этот вопрос легко может поставить вас в тупик. Действительно – из каждого утюга трубят про новые удивительные технологии и их достижения, а как их использовать, не ясно.
На днях я общался с человеком, который огорченно рассказывал, что нейросеть (так он назвал ChatGPT) не справляется даже с самой простой задачей (найти в интернете все доступные стиралки и отсортировать их по техническим характеристикам из документации). Дескать для человека это было бы не сложно, так пусть робот этим занимается.
Если вы понимаете, почему такая задача может представлять некоторые трудности, то эта статья не для вас.
Всем остальным – добро пожаловать, сейчас я поясню вам основы!
ChatGPT это не единственная в мире нейросеть
Нейросеть – это подход к решению задач. Задачи бывают очень разные – как и нейронки. Каждая из них имеет свою специальность, как правило очень узкую. И если вы не используете генератор картинок для игры в шахматы, то и не должны использовать ChatGPT для сложных математических вычислений, например.
Когда вы слышите новости типа “Британские ученые научили нейросеть играть в стоклеточные шашки лучше людей”, речь там не про ChatGPT. Вероятно, речь про то, что команда ученых разработала собственную нейросеть для решения одной-единственной задачи.
Для работы нейросеть предварительно обучается. Таким образом она может решать задачи похожие на те, на которых обучена. Это математический процесс, когда модель тысячи раз повторяет цикл:
1. Получить условия
2. Попытаться предсказать результат
3. Сверить с правильным результатом
4. Внести правки, чтобы следующий ответ был ближе к правде
По результатам этого процесса нейросеть может решать многие задачи с высокой точностью – при условии, что эти задачи похожи на те, что были при обучении.
Если вы попробовали использовать ChatGPT и она вам не подошла, это не значит, что вы не можете оптимизировать свои процессы с помощью нейросетей и решений на их основе.
Где вообще используются нейросети? Они глупые и я ими не пользуюсь
Нейросети – это прорывная технология современности, поскольку до бума десятых все задачи, которые компьютер мог решать, требовали продуманный четкий алгоритм действий на любой случай. Это ужасная идея, когда речь идет о каком-либо разнообразии.
Нейросети дали нам возможность решать задачи “приблизительно”, а не точно. Жертвовать точным решением ради практически верного ответа.
Нейросеть представляет собой черный ящик. В процессе обучения нейросеть получает данные, для которых у нас зачастую нет интерпретации, но зато они работают.
Допустим, вы хотите распознавать спам. Обычный алгоритм будет искать неподобающие слова, аномальные символы (лYчшNе трaвы только у нас!) или другие подобные вещи. Неизбежно это будет приводить к регулярным ошибкам (3d-принтер это слово, похожее на аномальное, а обычный человек нет-нет да и скажет что-нибудь запрещенное, в то время как спамеры учатся обходить любые фильтры), но лучшего решения у нас долгое время не было.
Однако стоит нам взять простую нейросеть-классификатор и показать ей несколько сотен примеров, и она ухватит некую “спамовость”. Поймет те аспекты, которые мы и сами не понимаем до конца и не можем объяснить – зато можем показать на примере.
Понимаете? Программа с нейросетью вроде как способна понимать вещи, а не просто действовать по инструкции.
Это позволило разработчикам в десятых годах решить многие проблемы, которые не покорялись человечеству уже многие десятки лет, в их числе:
· Компьютерное зрение
· Распознавание речи
· Распознавание текста
· Литературный компьютерный перевод
· Озвучивание текста
Ко всем этим замечательным достижениям оказалось настолько легко привыкнуть, что все уже забыли, что когда-то было иначе.
Еще десять лет назад у нас не было голосовых помощников.
Распознавание листа с текстом было ужасным.
Компьютерный перевод текстов содержал смехотворные ошибки и был нечитабелен.
Распознавание голоса в вашем смартфоне было ужасным.
Все это – удивительные достижения современных нейронных сетей, к которым вы наверняка уже привыкли.
Также нейронки уже записали на свой счет победу над человечеством в го и шахматах и решили задачу предсказания того, как сворачиваются белки – это сложный биологический процесс. Мы до сих пор не понимаем, по каким законам это происходит, однако модель AlphaFold2 понимает лучше нас – пусть и не может объяснить.
Нейросети прямо сейчас решают многие проблемы, как в мире, так и в жизни вокруг вас. Это очень мощный инструмент, который нужно уметь использовать.
Как мне использовать нейросети?
Первым делом, вам нужен профессионал под рукой. Как и любой инструмент, нейросеть ограничена областью применения.
Для любой нейросети есть узкий круг задач, в котором она хороша. Ее нельзя использовать для других задач.
AlphaFold2 предсказывает формы белков
AlphaGo играет в го
Midjourney рисует картинки
ChatGPT ставит одно слово после другого так, чтобы вам угодить.
На этом все. Если речь про ChatGPT и другие генеративные нейросети, то у человека несведущего сразу появляется ощущение, что он переписывается с живым человеком. Когда ChatGPT только появился, под эти чары попала, кажется, вся планета.
Однако время шло, и стало очевидным, что подобные нейронки просто излагают банальности из интернета. Они лишены абстрактного мышления и нашего, человеческого, представления о вещах. Поэтому сложные задачи им не по силам. Но это не значит, что у них нет применения!
Нейросети сильно повышают производительность труда за счет частичной автоматизации. Вероятно, AlphaFold2 бесполезна без биолога, который будет с ней работать.
Midjourney годится для создания референсов, если вы хотите быстро объяснить художнику, что вам нужно нарисовать.
ChatGPT способен:
Быстро ввести вас в курс дела по предмету, в котором вы не разбираетесь.
Пересказать долгий или сложный текст попроще
Сделать перевод
Объяснить что-то
Проверить текст на ошибки
Оформить результат работы в текст
Получить важные данные из текста
Применений немало, просто важно понимать, что генеративная нейросеть — это не человек. Что нам просто – для нее может быть сложно, и наоборот.
Главное – с профессионалом под рукой нейросеть способна сэкономить многие часы работы!
Я все еще не понимаю, где нейросети могут мне помочь
Если вы не против оптимизации, но не видите существующих решений, которые могут вам помочь, то обычный подход – создавать свои решения.
Это может быть просто и быстро, при условии, что в деле хороший программист, а задача стоит решения.
Вернемся к примеру со стиралками. Задача, напомню, звучит так: “найти в интернете все доступные стиралки и отсортировать их по техническим характеристикам из документации”. Вероятно, что генеративная нейронка ее не осилит, хотя бы в силу лимитов на время и длину ответов. Также ответ, вероятно, будет содержать глупые ошибки. Впрочем, Агент (то есть решение с нейросетью, работающей много раз подряд, и анализирующей процесс решения задачи на ходу), может и выполнить задачу, пусть и плохо.
Однако, такую задачу можно решить хорошо – просто не одним запросом.
Вот как бы я поступил:
1. Спросить, нужно ли нам общее решение. Часто ли будут такие задачи? Может, проще все сделать вручную?
2. Найти маркетплейс, где есть все стиралки
3. Найти способ получить оттуда все страницы со стиралками
4. Найти общий путь к описанию каждой стиралки – нужные нам характеристики могут быть, например, в PDF-файле на странице.
Обратите внимание, все пункты до этого были призваны облегчить работу нейросети. Это одно из общих правил – нейросеть должна выполнять маленькие задачи, чтобы снизить вероятность ошибки.
5. Предоставлять ChatGPT по очереди полученную информацию о каждой стиралке. Объяснить ей, какие данные нам нужны и в каком формате подавать результат.
6. Полученные данные подшить в таблицу и отдать пользователю.
Итак, нейросеть + скрипт, это связка, которая большинство практических задач выполнит лучше, чем просто нейросеть или просто скрипт. Для кого-то будет сюрпризом, но нет, вы, вероятно, не сможете уволить вашего программиста и дизайнера, выполняя их работу с помощью онлайн-сервиса с нейросетью.
Разделив большую и сложную задачу (поиск в интернете и хранение данных) на маленькие и простые (чтение одного-двух документов и передача данных в ответ) мы можем легко выполнить поставленную задачу с помощью нескольких часов труда разработчика и промпт-инженера.
Иногда можно с помощью простой нейросети заменить более сложную. Например, кто-то может использовать ChatGPT для проверки сообщений на спам, но можно было бы просто обучить свой маленький классификатор для этой задачи или воспользоваться готовым открытым решением, без необходимости платить за это деньги.
Как и любым делом, интеграцией нейросетей должны заниматься профессионалы, то есть разработчики, промпт-инженеры, дата-аналитики и прочие люди, знакомые с тонкостями реализации и работы нейросетей.