Neyroşəbəkələr dünyanı nələrdən xilas edəcək

Gündən-günə neyron şəbəkələr getdikcə daha çox həyatımıza daxil olur, hərçənd ku, bəzən biz bunu ümumiyyətlə hiss etmirik. Ancaq tendensiya davam edərsə, yaxın gələcəkdə bizə tanış olan dünya köklü dəyişikliklərə məruz qalacaq - bu yazımızda onlar haqqında danışacağıq.

*Süni neyron şəbəkələr — bioloji neyron şəbəkələrin təsirindən yaranan riyazi model. Süni neyron şəbəkələr çox vaxt sadəcə neyron şəbəkələr adlandırılır. Neyron şəbəkəsi – insan beynindəki bir-biri ilə birləşmiş sinir hüceyrələrini (neyronları) modelləşdirən kompüter proqramı. Neyron şəbəkələri kompüterə, insanda olduğu kimi, özünü təlim etməklə şablonları tanımağa imkan verir. 

Qeyd olunduğu kimi, süni sinir şəbəkələri beyindəki neyronların təşkili ilə ilhamlanan riyazi modellərdir. Xəbərlərdə neyron şəbəkələrinin bir kitab və ya mahnı yazdığı barədə tez-tez məlumatlar yayılır, lakin yaxın gələcəkdə bir maşının yazıçını və musiqiçiləri əvəz edəcəyi ehtimalı azdır. Ancaq digər sahələrdə, süni intellekt artıq dünyanı dəyişdirir, o cümlədən son vaxtlaradək təbii görünən bir sıra şeyləri aradan qaldırır.

Aşağıda yaxın gələcəkdə unuda biləcəyiniz bir neçə şeyi təqdim edirik

1. Sübut olaraq video

Kamera qeydlərində gördüklərimizə etibar etməyə alışmışıq: əgər hər hansı şəkli qrafik redaktorlarla asanlıqla saxtalaşdırmaq mümkündürsə, videoda bunu etmək daha çətindir. Bununla belə, Deepfake metodu neyron şəbəkələrinin köməyilə şəkil elementlərini (video daxil olmaqla) dəyişdirməyə imkan verir.

Bunun əsasını GAN - rəqabət qabiliyyətli generativ şəbəkələr dayanır: bir neyron şəbəkə saxta video yaradır, digəri isə onun bir şəxs və ya neyron şəbəkəsi tərəfindən yaradıldığını anlamağa çalışır. İkinci neyron şəbəkəsi saxtakarlığı tanımadıqda, real bir qeyd əldə edilir. Deepfake bumu 2017-ci ildə baş verdi - əsas onun köməyi ilə videogörüntüdəki bir adam digəri ilə əvəz olundu (məsələn, məşhur aktrisalar pornofilmlər videosuna “yapışdırıldı”lar).

Saxtalaşdırmanın etibarlı görünməsi üçün maşın həmin insanın çox sayda fotoşəkillərini (müxtəlif rakurslardan olması daha münasibdir) öyrənməlidir, buna görə sosial şəbəkələrdə, məsələn, cəmi on fotoşəkili olan adi insanların yaxın gələcəkdə saxtakarlığın qurbanı olma ehtimalı azdır. Ancaq məşhurların saxtalaşdırılmış videoları günü bu gün də uydurula bilər - məsələn, məşhur bir siyasətçinin kimisə təhqir etdiyi və ya müharibə ilə hədələdiyi bir video hazırlamaq. Barak Obamanın bəzi süni videolarını real olanlardan ayırmaq çətindir. Lakin çox vaxt Deepfake əyləncə üçün istifadə olunur - Müxtəlif filmlərin iştirakçılarının yerinə qoyulan Nikolas Kryç xüsusilə populyardır.

Bütün bunlar o deməkdir ki, tezliklə videoçəkilişin etibarlı sübuy sayılmaq dövrü tezliklə sona çatacaq.

2. İnternetdə spam və təhqirlər

İstifadəçilərin hansısa məzmun yerləşdirdikləri və şərh yaza biləcəyi saytlar gec-tez spam, sui-istifadə və saxtakarlıq problemi ilə üzləşirlər. Yandex tərtibatçıları neyron şəbəkələrini bu cür xidmətlərdəki arzuolunmaz məzmunlarla mübarizə aparmağı öyrətdilər.

Hər bir dildə söyüşlər, nalayiq ifadələr çox müxtəlif olduğuna görə, yalnız "pis" sözlərin qeydinə mane olmaq kifayət deyil. Buna görə də əvvəlcə maşın özü təhrif edilmiş nalayiq ifadələrin bir çox variantını yaradıb (düzəldilmiş hərflər və ya “ulduzlarla” yazılmış işarələr olanlar da daxil olmaqla) - və şərh yazan hansısa ifadəni "pərdələməyə" çalışsa da, bu nümunələrə əsaslanaraq uyğun olmayan sözləri müəyyən edə bilir.

Spamla mübarizədə isə çətinlik başqa cür idi: fırıldaqçılar adətən avtomatik olaraq silinməmələri üçün içərisində bəzi sözləri dəyişdirilmiş mətnlər paylayırlar. Buna görə neyron şəbəkəsi şərhləri qısa simvol ardıcıllığına bölməyə, xırdalamağa və bu şəkildə müqayisə etməyə öyrədildi. İndi bir mesaj spam kimi qeyd olunursa, sinir şəbəkəsi bütün oxşar şərhləri hesablayır və onları da silir.

Əlbəttə ki, çətin vəziyyətlərdə son qərarı hələ də insan qəbul edir, lakin bəzi Yandex xidmətlərində maşın 90% hallarda məzmunla bağlı qərar verir. Tərtibatçılar maşının işini yaxşılaşdırmağa davam etdiklərini söyləyirlər.

3. Fon Şəkilləri

İnternetdə fotoşəkilləri istifadə etməkdə əsas problem müəllif hüququdur. Birinin şəklini illüstrasiya şəklində qanuni şəkildə yerləşdirmək üçün fotonun hüquqlarını satın almalısınız. Ancaq neyron şəbəkələr sayəsində maşının yaratdığı görüntülərdən istifadə edə bilərsiniz.

NVIDIA şirkətinin alqoritmləri sinir şəbəkələrindən istifadə edərək sonsuz dərəcədə stok şəkillərinin əvəzinə istifadə edilə bilən real fotoşəkilləri (mənzərələr, avtomobillər və interyer şəkilləri) yaratmağa imkan verir.

Neyron şəbəkəsi hələlik insanların portretlərini daha yaxşı hazırlayır: Thispersondoesnotexist.com ("Bu şəxs yoxdur") saytı sinir şəbəkələri tərəfindən yaradılan insanların fotolarını yayımlayır - əksər hallarda həqiqi olanlardan fərqlənə bilməz. Ancaq məsələn, pişiklərin şəkilləri ilə bağlı eyni dərəcədə uğurlu olduğunu demək çətindir- süni fotoşəkillərdəki heyvanların bədənləri bəzən qorxunc görünür, lakin bu sahədə də sinir şəbəkələri üzərındə təkmilləşdirmə işləri davam etdirilir.

4. Qəzalar

İnsansız nəqliyyat vasitələrini idarə edən sistemlər həm də neyron şəbəkələrə əsaslanır, məhz onlar avtomobilə yoldakı vəziyyəti qiymətləndirməyə imkan verir. Süni intellekt avtomobilin gövdəsinə quraşdırılmış sensorlardan məlumat alır və onları təhlil edir. Real vaxt rejimində ətraf məkanın üçölçülü modelini yaradır, yol nişanlarını, svetoforları və digər hərəkət iştirakçılarını ayırır, avtomobillərin və piyadaların davranışlarını proqnozlaşdırır - və buna əsasən marşrut qurur.

Neyron şəbəkələri obyektləri ayırd etməyi imsanlardan öyrəndilər: əgər hansısa sayta girməzdən əvvəl heç olmasa bir dəfə şəkildəki işarələr və ya işıqforları qeyd etməlisinizsə, süni intellekt təlimində iştirak etmisiniz.

Pilotsuz nəqliyyat vasitələrinin tezliklə yolda bir adamı əvəz edəcəyini söyləmək hələ tezdir, amma tərtibatçılar buna səy göstərirlər. İnsan amilini nəqliyyatdan kənarlaşdırmaqla qaydaları pozmaqdan və müvafiq olaraq əksər qəzalardan qaçınmaq olar.

5. Dil maneələri

Onlayn tərcüməçilərdən istifadə edirsinizsə, yəqin ki, onların son bir neçə ildə daha səmərəli olduqlarını görmüsünüz. Səbəbi tərcümə üçün neyron şəbəkələrdən istifadə etməyə başlamalarıdır.

Əvvəllər bunun üçün statistik bir model istifadə olunurdu ki, bu da lazımi mətni hissələrə ayırırdı və onları sözlə tərcümə edirdi. Bunun əvəzinə neyron şəbəkələri tərcümə ediləcək bütün mətni təhlil edir, yəni konteksti nəzərə alır. Bundan əlavə, süni intellekt daim öyrədilir - əvvəlki tərcümələrin təcrübəsini xatırlayır və işə etibar edir. Bu səbəbdən, tərcümənin keyfiyyəti dilin "populyarlığından" asılıdır - istifadəçilər nə qədər çox istifadə etsələr, səhvlər də bir o qədər az olar.

İndi tərcüməçilər əsasən yazılı mətnlərlə işləyirlər və yalnız səs analizini öyrənirlər. Sinir şəbəkələri insan nitqini kifayət qədər tanıdıqda və yarada bildikdə, indamlar arasında dil maneələrini unutmaq mümkün olacaqdır.

Mənbə: www.popmech.ru