Лайфхакер
Лайфхакер
Лучшее
Рубрики
Рецепты
Подкасты
Сервисы
Колонки
Лучшее
Рубрики
Рецепты
Подкасты
Сервисы
Колонки
🧡 Осень в радость
Новости
Здоровье
Спорт и фитнес
Покупки
Технологии
Отношения
Кино
Реклама
Reno5Технологии
8 июня 2019

15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети

От вождения машины до создания шедевров.
Фото автора Дмитрий Мучкин
Дмитрий Мучкин

15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети

Нейросеть — это искусственный интеллект, способный к самообучению. В каком-то виде подобные программы существовали ещё в восьмидесятые годы, но особенно бурное развитие эта сфера получила примерно в 2015‑м. Возможности нейросетей начали активно изучать ведущие университеты вроде Массачусетского и Оксфордского, а также крупные корпорации, например Google.

Сейчас эти технологии доступны любому желающему. И человечество уже придумало десятки самых безумных и странных применений для подобных программ. Вот несколько из них.

1. Придумывать лица несуществующих людей

nvidia.com

Люди, которых вы видите на картинке выше, выглядят реалистично, однако их не существует. Их изображения создала нейросеть компании NVIDIA. Программу тренировали на реальных фотографиях знаменитостей, и в результате она научилась генерировать достоверные изображения лиц. Можете сами проверить, насколько хорошо у неё получается.

2. Читать вслух

Технологий по синтезу речи с помощью нейронных сетей много. Свои программы для этого есть, например, у Google и «Яндекса». Речь, созданная таким образом, получается плавной и реалистичной, а применений у этого метода множество: от озвучивания приложений для слабовидящих до создания аудиокниг без особых затрат.

3. Водить автомобили

Многие компании видят в беспилотных автомобилях будущее транспорта. Свои разработки в этой сфере есть у Audi, Uber, Google, Tesla, «Яндекса» и многих других корпораций. Практически ни одна из этих технологий не обходится без нейросетей. Они помогают автомобилям определять, где на дороге разметка, знаки, другие машины и пешеходы, и принимать решения, исходя из этих данных.

4. Восстанавливать цвет фотографий и видео

Учёные из токийского Университета Васэда разработали программу, которая делает чёрно-белые фотографии и видео цветными. Нейросеть научилась определять в изображениях общие мотивы (небо обычно голубое, деревья — зелёные и так далее) и раскрашивать объекты в соответствующие цвета.

5. Повсюду видеть собачьи морды

Одной из первых нейросетевых технологий, которые стали доступны широкой аудитории, была Inceptionism от Google в 2015 году. Она обрабатывала изображения, добавляя на них силуэты собачьих морд, пагод и арок. Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато.

6. Писать музыку

В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов. Осмысленные произведения у компьютеров пока не получаются, но стили музыкантов они копируют неплохо.

7. Заставлять политиков говорить что угодно

Одна из самых пугающих сфер применения нейросетей — синтез видео, в частности с публичными персонами. К примеру, учёные из Вашингтонского университета разработали программу, которая генерирует движения губ Барака Обамы на основе аудиозаписи и подставляет их в видео. Получается очень достоверно.

8. Ходить

Дочерняя компания Google под названием DeepMind провела эксперимент. Три разные виртуальные фигуры — гуманоид, палка с двумя ногами и шар с четырьмя лапами — должны были научиться ходить. У них не было никакой информации о том, как это делается, — только задача добраться из одной точки в другую и датчики, помогающие определять своё положение в пространстве. Спустя сотни часов практики все три фигуры научились ходить, бегать, прыгать и передвигаться по неровным поверхностям.

9. Управлять роботами

Технологии на основе нейросетей широко используются и в робототехнике. Например, созданный исследовательским институтом Disney робот умеет двигаться вперёд с помощью одной, двух и трёх ног. А робот-доставщик компании Starship Technologies — перемещаться по улицам, избегая препятствий и пешеходов.

10. Распознавать мошенничество и коррупцию

Одна из главных функций нейронных сетей — распознание образов, в том числе и корреляций между событиями. Это очень полезно в финансовой сфере: можно предсказать незаконную активность до того, как она произойдёт. Так, в Испании учёные создали программу, которая помогает обнаружить коррупционные действия в провинциях страны. А некоторые банки разрабатывают и используют системы, распознающие мошенничество с кредитными картами.

11. Переводить текст на изображении в реальном времени

google.com

Функция перевода текста в реальном времени появилась в «Google Переводчике» давно, но мало кто знает, что в ней используются нейросети. С их помощью программа распознаёт буквы и другие символы на изображениях, даже если они размыты, повёрнуты вокруг своей оси, стилизованы или искажены. Затем приложение складывает их в слова и предложения, переводит и проецирует на картинку. И всё это за доли секунды.

12. Переносить художественный стиль с одного изображения на другое

prisma-ai.com

В 2016 году сразу несколько компаний представили технологии для обработки изображений в разных художественных стилях. Появились приложения вроде Prisma, DeepArt и Ostagram. Prisma позволяет выбрать из нескольких сотен заготовленных фильтров, а Ostagram и DeepArt — самому загрузить картину или фотографию, которая послужит источником стиля.

Prisma Фото фильтры и эффекты
Prisma labs, inc.Цена: Бесплатно
Загрузить
Prisma: Арт - Фото в Рисунок
Prisma Labs, Inc.Цена: Бесплатно
Загрузить

13. Превращать грубые наброски в реалистичные картины

Компания NVIDIA в начале 2019 года показала программу, превращающую картинки из нескольких простых фигур в красивые детализованные картины. Пользователь делает пару мазков, а нейросеть создаёт из этого изображение, которое издалека не отличить от настоящего полотна какого-нибудь художника-пейзажиста. Море, скалы, город, лес, облака — на картину можно добавить десятки разных объектов. Нейросеть даже сама определяет, где нужны тени или отражения.

14. Читать по губам

Учёные Google и Оксфордского университета создали технологию LipNet, которая использует нейронные сети, чтобы читать по губам. Причём она делает это гораздо точнее человека. В среднем люди с нарушениями слуха читают по губам с точностью в 52%, а LipNet — с точностью в 88%.

15. Писать тексты

Люди научили нейросети и работе с текстом. Программы пишут поэмы, рассказы, фейковые тексты для «Википедии», сценарии для сериалов (например, для «Друзей»).

А в 2016 году вышел первый в мире короткометражный фильм Sunspring, сценарий к которому написал искусственный интеллект. Кино абсолютно бессмысленное: творчество компьютерам пока даётся с трудом. Но как знать, может, спустя несколько лет профессия сценариста сведётся к редактуре произведений, созданных машиной.

Читайте также
🧐
9 преимуществ, которые даёт тройная камера смартфона
ТЕСТ: Какое лицо настоящее, а какое создала нейросеть?
7 приложений, не хуже Prisma превращающих фото в шедевры
ТЕСТ: Prisma или картина? Узнайте, сможете ли вы отличить оригинал картины от обработки
Что нужно знать о технологии распознавания лиц
Если нашли ошибку, выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Комментарии

Станьте первым, кто оставит комментарий

Что вы могли пропустить
Boox представила гибридный планшет и ридер-смартфон с цветными экранами E-Ink
Boox представила гибридный планшет и ридер-смартфон с цветными экранами E-Ink
0
16:40
Новости
Устройства
8 смартфонов с поддержкой AptX Lossless для тех, кто слышит разницу
8 смартфонов с поддержкой AptX Lossless для тех, кто слышит разницу
0
16:00
Устройства
Устройства
Обзор Honor X9d — неубиваемого смартфона с батарейкой 8 300 мА·ч
Обзор Honor X9d — неубиваемого смартфона с батарейкой 8 300 мА·ч
0
15:00
Устройства
Устройства
Xiaomi показала Redmi TV X 2026 — 98-дюймовый телевизор с Mini-LED и частотой 288 Гц
Xiaomi показала Redmi TV X 2026 — 98-дюймовый телевизор с Mini-LED и частотой 288 Гц
0
12:10
Новости
Устройства
Microsoft представила Mico — ИИ-версию легендарного «Скрепыша»
Microsoft представила Mico — ИИ-версию легендарного «Скрепыша»
0
11:30
Новости
Технологии
В Microsoft Edge появился режим Copilot — теперь это ИИ-браузер
В Microsoft Edge появился режим Copilot — теперь это ИИ-браузер
0
10:44
Браузеры
Новости
Nike представила первую в мире «обувь с мотором» — как электровелосипед, но для ног
Nike представила первую в мире «обувь с мотором» — как электровелосипед, но для ног
0
10:10
Новости
Технологии
Samsung отложила запуск серии Galaxy S26 на неопределённый срок
Samsung отложила запуск серии Galaxy S26 на неопределённый срок
0
Вчера
Новости
Устройства
Представлены доступные часы Redmi Watch 6 с большим экраном и автономностью 24 дня
Представлены доступные часы Redmi Watch 6 с большим экраном и автономностью 24 дня
0
Вчера
Новости
Устройства
Xiaomi анонсировала смартфоны серии Redmi K90 — стильные народные флагманы
Xiaomi анонсировала смартфоны серии Redmi K90 — стильные народные флагманы
0
Вчера
Новости
Устройства
В «Google Фото» можно будет быстро создавать мемы с собой и друзьями
В «Google Фото» можно будет быстро создавать мемы с собой и друзьями
0
Вчера
Новости
Технологии
Garmin представила авиационные часы с мощным фонариком — D2 Air X15 и D2 Mach 2
Garmin представила авиационные часы с мощным фонариком — D2 Air X15 и D2 Mach 2
0
Вчера
Новости
Устройства
Apple может пропустить iPhone 19 и сразу выпустить юбилейный iPhone 20
Apple может пропустить iPhone 19 и сразу выпустить юбилейный iPhone 20
0
Вчера
Новости
Устройства
Sharge представила магнитный пауэрбанк, который выглядит как камера Sony Cybershot
Sharge представила магнитный пауэрбанк, который выглядит как камера Sony Cybershot
0
Вчера
Новости
Устройства
Популярные ИИ-помощники искажают новости почти в половине случаев
Популярные ИИ-помощники искажают новости почти в половине случаев
0
Вчера
Новости
Технологии

Новые комментарии

Аватар автора комментария
Sergey Valentinych16 минут назад

0 / 0

Привет из 2005
Олдскулы сводит: 12 ностальгических фото, которые возвращают в детство
Аватар автора комментария
Алина Ключникова17 минут назад

0 / 0

Статья не про успокоение. Это прямо противоположно тому что нужно
Как выплеснуть накопившиеся злость и раздражение
Аватар автора комментария
Кирилл Ленинский21 минуту назад

0 / 0

с помощью программы LiteManager, дистанционно обучаю людей творчеству
14 лучших программ для рисования на компьютере
Аватар автора комментария
Marat-Murtazovich Shakirov1 час назад

0 / 0

Если выбрать честный Путь рассуждений, опираясь на установленные Факты - законы, наблюдения, Что мы имеем: 1. <Принцип парных рождений частица+античастица...>. Что это значит, знают Все. 2. Если из Ничто родилась (в ходе какого-то процесса) банальная смесь Вещества (В) + Антивещества (АВ) //в виде ЭЧ-элементарных частиц// наиболее вероятна Их взаимная Аннигиляция ("ежу понятно"). 3. Имея ввиду универсальность п.№1, просто можно допустить, (предположить), что рождение В, например, - Солнца (звезды нашей), происходило прямо в Нём (Солнце), тогда... 4. При строгом соблюдении < Принципа "парных рождений В и АВ>, в звёздах (+в Солнце) обязано рождаться АВ. 5. Лично мне "нравится" мысль: АВ рождается синхронно и эквивалентно (по массе-энергии) В внутри тороидальной структуры Ядра солнечного ЭМС -электромагнитного солитона: состоящего из ортогональных магнитного и вихревого электрических потоков. Причём магнитный поток циркулирует по круговой оси тора, а электрический поток "замыкает-упаковывает" Его полоидально. Это нерасплывающаяся, устойчивая конфигурация квантованной электромагнитной энергии. Структуру и Природу ЭМС можно сравнить с круговым, замкнутым в кольцо соленоидом, по которому протекает сверхпроводящий эл. ток. 6. Система "замкнутая" на себя, взаимодействие с окружающей средой сильно затруднено. 7. Пункт №6 - Настоящий Подарок от меня адептам "тёмных энергии/срытой массы... Объект изначально "голый" (ещё не "нарожал В и АВ"), не имеет плазменной атмосферы, потому не светится, а "только гравитирует".. ПС. Эти 2 открытия (скромно замечу) прямо вытекают из моей <ЭМС-модели (гипотезы о тороидальной структуре Ядер ЗПО - звездоподобных объектов (звёзд, магнитных планет и спутников, + ШМ-шаровых молний) и Полевой, Электромагнитной Природы... >. Разумеется, моя ЭМС-модель (гипотеза) может "пройтись" практически по всем "парадоксам", например, СС - солнечной планетарной системы. Мне "повезло изобрести" весьма добротный Инструмент Познания и Анализа космологических/космогонических явлений Космоса, само собой, обоснованные на результатах всеволновой телескопии и земных лабораторий... С уважением Шакиров Марат Муртазович, астрофизик-любитель, энтузиаст практического воспроизведения таинственного природного феномена ШМ - Шаровой Молнии, создатель <ЭМС-модели (гипотезы) Структуры и Природы Ядер ЗПО-звездоподобных объектов... >
8 крупнейших тайн физики, которые до сих пор не разгаданы
Лайфхакер
Информация
О проектеРубрикиРекламаРедакцияВакансииДля начинающих авторов
Подписка
TelegramВКонтактеTwitterViberYouTubeИнициалRSS
Правила
Пользовательское соглашениеПолитика обработки персональных данныхПравила применения рекомендательных технологийПравила сообществаСогласие на обработку персональных данныхСогласие для рекламных рассылокСогласие для информационной программы
18+Копирование материалов запрещено.
Издание может получать комиссию от покупки товаров, представленных в публикациях