Нейронные сети: если нет разницы – зачем платить больше?
Нейронная сеть по сути своей представляет собой математическую модель. Она появилась в тот момент, когда человеку нужно было на чем-то проверять свои теории в отношении собственного мозга. К сожалению, биологического материала и знания законов распространения электрического импульса не достаточно, чтобы понять, как устроены процессы, происходящие внутри черепной коробки. Как мы запоминаем, обучаемся, анализируем – ответы на эти вопросы начали появляться с развитием искусственных нейронных сетей.
Идея о том, чтобы описать работу мозга математическими формулами появилась в 1948 году. Ученый-кибернетик Норберт Винер в дополнительных главах своей книги «Кибернетика: или контроль и коммуникация у животных и машин» касается темы обучения машин и принципов формирования самообучающихся систем. Первые ИНС были очень просты и выполнять сложные задачи не могли. Но со временем человек изобрел искусственные нейроны и связал их в полноценную сеть. При этом надо понимать, создание ИНС не равно физическому копированию человеческого мозга. Это чистой воды программирование алгоритмов работы. Для моделирования ученые выбрали самые распространенные алгоритмы – анализ данных, ассоциативная память, обучение, прогнозирование, аппроксимация (замена одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми).
Способности нейронных сетей оказались безграничными. Они зависят от того, какие данные и в каком количестве вы загрузите в машину. Далее алгоритмы сами разберутся, что с ними делать. Например, вы хотите получить прогноз по рынку акций на завтра. Для того, чтобы нейросеть смогла совершить операцию, ей необходима информация о курсе акций за последний год (10 лет, 50 лет). Чем больше период, за который предоставляются данные, тем глубже аналитика, а следовательно – точнее прогноз. Научить таким способом машины ничего не стоит. Гораздо сложнее заложить в них саму способность обучения. И эту проблему тоже уже решили.
На сегодняшний день мы имеем вполне развитые нейронные сети, которые в отличие от человеческого мозга не страдают головной болью и усталостью, могут работать круглосуточно и выдавать информацию по первому требованию. Если раньше считалось, что человеческий мозг – это самый совершенный компьютер, то с появлением самообучающихся и самоподдерживающихся ИНС, утверждение можно подвергнуть сомнению.
Ученые создали настолько совершенные алгоритмы, что они начали влиять на рынок труда. Больше не надо нанимать аналитиков, чтобы составить бизнес-план. Больше не надо платить зарплату ученым – машины могут проводить эксперименты самостоятельно, собирать данные и выдавать подробную аналитику. Даже более прикладные сферы скоро захватят нейронные сети. Например, копирайтинг.
Этот фрагмент написан машиной. Его невозможно отличить от текста, который писал бы человек. Использована одна и та же универсальная единица – слово. Правила написания соблюдены, логика не нарушена – ничто не выдает работы ИНС, кроме лишних пробелов. Да и это мелочь.
Совсем недавно бренд-бюро Sixth Sense и агрегатор ИИ-решений Cleverbots провели эксперимент, в ходе которого выяснилось, что 50% специалистов сферы маркетинга не могут отличить текст нейросети от работы копирайтера. В течение недели авторы эксперимента выкладывали в профильный телеграмм-канал тематические статьи. Среди них было два текста, написанных нейросетью. Далеко не все читатели смогли определить, что написано машиной, а что – человеком. Те, кто все-таки почувствовал разницу, отметили, что тексты нейросети слабы в плане структуры, логики построения. Но тем не менее читать их можно. Как будто перед тобой статья неопытного копирайтера, который набивает руку. Такой результат эксперимента заставляет насторожиться.
Если раньше человек конкурировал с человеком за право работать, то теперь в эту систему встраиваются машины. На примере сферы копирайтинга: работодателю проще платить двум программистам нейронной сети, чем тратиться на подбор орды копирайтеров и выделять деньги на их зарплату. Если не видно разницы – зачем платить больше?
Здесь возникает важный вопрос. Как должен реагировать человек на изменившиеся условия конкуренции? Нейронные сети – это очень гибкие структуры. Сможет ли работник быть гибким в той же степени или нам уже не угнаться за искусственным интеллектом? Давайте обсудим!
Нэфис добился запрета рекламы «Dosia». ФАС России признал недостоверным слоган «А если не видно разницы, зачем платить больше?»
Федеральная антимонопольная служба РФ признала недостоверной рекламу корпорации «Рекитт Бенкизер». В ролике стирального порошка «Dosia» проводилось сравнение продукции из разных ценовых категорий и делался ложный вывод, что между результатами стирки нет никаких различий. Теперь компания должна будет отказаться от широко разрекламированного слогана «А если не видно разницы, зачем платить больше?». Кроме того, нарушителю грозит штраф до 500 тысяч рублей.
Напомним, с заявлением о прекращении недостоверной рекламы в УФАС РФ обратилась казанская компания «Нэфис Косметикс». Результаты независимой экспертизы, проведенной ЗАО «НИЦБЫТХИМ», показали, что «Dosia» обладает значительно меньшей моющей и отбеливающей способностью по сравнению со стиральным порошком «AOS» производства «Нэфис Косметикс». Это и послужило основанием для решения ФАС.
— Мы сторонники того, чтобы конкурентная борьба была этичной, а рекламные заявления не были голословными. Делать утверждения, что твоя продукция лучше, чем у кого-то другого, не имея в качестве подтверждения лабораторных тестов, – значит, вводить потребителей в заблуждение. Мы посчитали необходимым указать антимонопольной службе на столь явное нарушение со стороны уважаемого нами конкурента, — комментирует решение ФАС начальник правового управления ОАО «Нэфис Косметикс» Юлия Благиных.
Справка о группе «Нэфис»
Казанская группа компаний «Нэфис», включенная в список системообразующих организаций России, — один из крупнейших производителей товаров базового потребления: бытовой химии и масложировой продукции.
В состав группы входят ОАО «Нэфис Косметикс», ОАО «Казанский жировой комбинат» и ОАО «Казанский маслоэкстракционный завод». Общий оборот группы по итогам 2009 года составил порядка 14 миллиардов рублей. Общая численность работников предприятий, входящих в группу, составляет почти 5 тысяч человек.
