Что умеют нейросети сейчас
Что умеют нейросети: 10 крутых примеров из недавних новостей
Библиотека программиста
Мы погуляли по телеграм-каналам и насобирали кучу всего интересного о нейросетях. Вот наши основные источники:
Под каждым примером дали ссылку на источник.
«Удаление» человека с видеоизображения в режиме реального времени
Вы помните, как в кино на камеры подавали статическое изображение, чтобы не было видно злоумышленников? Так вот, им даже не снилось, что когда-то можно будет просто вставить в код камеры алгоритм, который стирает вас с видео, все остальное будет реальным.
Редкий случай, когда до такого не додумались даже в фантастических фильмах. Обратите внимание, система работает прямо в браузере, на клиентской стороне.
Поиск людей, похожих на художественный портрет
Что будет, если дать немного модернизированной нейронке StyleGAN2 на вход лицо с классической картины и попросить сгенерировать лица людей, которые по мнению нейронки максимально подходят под эти картины?
Получится что-то вроде такого, как ниже.
Шахматная партия с программой, пишущей тексты
Недавно была сыграна удивительная шахматная партия. Играла компьютерная программа против человека. Но удивителен не результат партии (шахматные программы сегодня легко обыгрывают даже чемпионов мира, хотя в этот раз победил человек), а то, что это была за программа. Это GPT-2, нейросеть, которая продолжает за тебя написанный текст.
GPT-2 успешно сопротивлялась в партии против человека … даже не зная о том, что играет в шахматы. Нейроcети дали тексты шахматной нотации (записи ходов латиницей, т.е. e2-e4 и т.д.) – базу из нескольких миллионов сыгранных шахматных партий. При этом программу не учили правилам шахмат, для неё все эти записи партий были просто текстом.
Вот инструкция для тех, кто хочет тоже сыграть партию с GPT.
«Пересадка» лиц актёров
DeepFake-ролики становятся всё более правдоподобными – вот, например, Роберт Дауни младший и Том Холланд в «Назад в будущее».
Можете потом сказать внукам, что это вырезанная сцена из «Мстителей: Финал». Но лучше, конечно, покажите оригинал.
Если хотите сами попробовать сделать DeepFake, вот туториал.
Один из главных популяризаторов Deepfake – Hao Li, у него миллион разных регалий, в том числе он сыграл ключевую роль в появлении анимоджи на IphoneX, бывший научный руководитель ILM и много чего еще.
На этом видео он тизерит своё приложение Pinscreen и алгоритмы, используемые в нем, в контексте вреда Deepfake для человечества на всемирном экономическом форуме в Давосе.
Массовое распространение дезинформации
Пример не из радостных, но хорошо, что такое пока умеют распознавать.
Facebook отчитался, что заблокировал 610 FB аккаунтов, 89 страниц, 156 групп (с названиями вроде «America Needs President Trump, TRUMP MAGA 2020, WE STAND WITH TRUMP & PENCE!») и 72 Instagram аккаунта из единого ботнета, у всех у них были аватарки, сгенерированные нейронной сетью. Владельцы ботнета потратили 9 миллионов долларов на рекламу «За-Трамповых взглядов» и «Анти-китайской пропаганды».
В Facebook сказали, что вычислили их по «фону», потому что на нем видны артефакты и следы алгоритмического шума. Вопрос времени, когда фон станет нормальным и придется искать новые способы выявления таких фотографий.
Колоризация фотографий
С каждым годом качество колоризации становится лучше, на фото ниже новая версия алгоритма DeOldify, пока не выложенная в паблик, но которая уже сейчас выглядит лучше, чем все, что было до этого.
Вы можете скинуть автору алгоритма ЧБ фото, и он вышлет вам, что получилось, кроме того можно посмотреть другие примеры:
Оптимизация поиска новых лекарств
Проблема современной фармакологии в том, что для разработки новых лекарств приходится создавать и тестировать очень сложные молекулы. Молекулы могут иметь много разных параметров.
Чтобы синтезировать и протестировать все потенциально эффективные формулы, фармацевтам элементарно не хватает времени и ресурсов. Цикл создания нового лекарственного препарата может составлять до пяти лет. Но вот это моделирование разных молекул и прогнозирование свойств вещества исходя из устройства молекулы – отличная задача для искусственного интеллекта.
Так вот, британский стартап совместно с японской фармацевтической компанией нашёл с помощью ИИ формулу потенциально нового средства от обсессивно-компульсивного расстройства. Скоро в Японии пройдёт первый этап его клинического тестирования.
Вы могли видеть об этом заголовки вроде «ИИ создал новое лекарство», но всё немного сложнее. Новое вещество может стать лекарством только после нескольких этапов клинических испытаний – оно должно оказаться эффективным, не токсичным и так далее.
То, что удалось сделать с помощью ИИ – по сути, дотестовая оптимизация, то есть лишь начальный этап разработки лекарства. Без ИИ формулы таких лекарств подбирают 2-3 года. Здесь же ИИ справился с перебором разных комбинаций и параметров молекулы всего за год.
В общем, всё как в большинстве новостей про ИИ – машины пока не дают таких фантастических результатов, как хотелось бы (т.е. до «нажали кнопку – получили новое лекарство» ещё очень далеко), но позволяют заметно оптимизировать рутинные процессы.
Создание анимаций с большими значениями FPS
Следующий пример искусственного интеллекта позволяет создавать новые кадры в видео и анимациях, делая движение объектов более гладким.
Вот пример с Чебурашкой. Чтобы почувствовать более гладкое движение, нужно поставить на YouTube 720p50.
Распознавание дорожных знаков для ограничения скорости автомобиля
В автомобилях Tesla есть опция Speed Assist – камера распознаёт дорожные знаки с ограничением скорости и передаёт данные системе круиз-контроля. Удобная фича – водителю не надо лишний раз обращать внимание на дорожные знаки, машина сама их видит и разгоняется только до разрешенной скорости.
Но в лаборатории McAfee нашли занятный баг – наклеив на дорожный знак всего одну наклейку, систему распознавания можно обмануть и заставить машину разгоняться до 85 миль в час вместо 35. Баг не работает в новых моделях Driver Assistant, но много машин используют старую версию. Побыстрее бы его пофиксили, а то ведь такую наклейку могут наклеить на знак не только исследователи в рамках эксперимента.
Оценка привлекательности
Есть такой краудсорсинговый сервис Photofeeler для отбора фотографий (для резюме, тиндера и т.п.), куда можно загрузить свою фотографию и получить оценок по разным шкалам (ум, привлекательность, благонадежность) от сообщества – это условно бесплатно, но чтобы получить оценки, надо самому оценить сколько-то чужих фотографий.
Так вот они подсобрали данных и обучили на них сетку Photofeeler-D3, неплохо предсказывающую человеческие оценки, в т. ч. по видеопотоку. Выше – пример видео из поста, где автор кривляется перед камерой, а сетка оценивает результат в реальном времени. Очки добавляют ума, но крадут привлекательность 😉
Бонус: пара ссылок позалипать
Думаете, что уж вас-то нейросети не обманут? Держите ссылку на наш клевый тест об успехах ИИ.
Если знаете ещё классные примеры, скидывайте в комментарии.
Хотите узнать больше – подписывайтесь на вышеперечисленные каналы и читайте наши статьи:
У нас тоже есть канал в телеграм (@proglibrary), учитесь вместе с нами.
Удивительные возможности нейросетей 2019 года
Кажется, не проходит и дня без того, чтобы в новостях не проскочило сообщение со словами «искусственный интеллект», «нейросеть», «машинное обучение». Это и не удивительно, алгоритмы постоянно совершенствуются, получают новые знания, включая информацию о каждом из нас. И это вырисовывает весьма интересные перспективы будущего, с персонализированными товарами, пищей и развлечениями. Но обо всем по порядку.
Чем удивляют нейросети?
Некоторые новости о нейросетях, которые появились в последние месяцы еще пару лет назад смело можно было бы отправлять на полку фантастических рассказов. Но нет, это не фантастика, это 2019 год.
Нейросети понимают, чего хотят младенцы
Исследователи из Нью Джерси разработали нейросеть, которая может отличать крики младенцев друг от друга и классифицировать их. Испытания с более чем сотней (на сегодняшний день) деток от 3 до 6 месяцев показали, что нейросеть в абсолютном большинстве случаев верно понимает, чего хочет ребенок: поесть, поспать, сменить подгузник, внимания, чувствует боль или иной дискомфорт.
Нейросети «оживляют» изображения
Сотрудники Samsung AI Center-Moscow и специалисты из Сколково создали систему, способную всего по нескольким (от 1 до 8) изображениям человека (фотографиями или даже портретам) создавать его анимацию. В результате мы можем взглянуть на достаточно реально двигающееся лица Альберта Эйнштейна, Мерлин Монро, Федора Достоевского, да и многих других. Выглядит впечатляюще!
Нейросети создают фотографические изображения
В этом году была представлено несколько нейросетей, способных быстро нарисованные человеком наброски превращать в реально выглядящие изображения (к примеру, домик в виде квадратика и треугольника или пририсованную улыбку на фото человека).
Мало того, появились нейросети самостоятельно создающие неотличимые от реальных лица людей, изображения животных, транспорта, жилых помещений и многого другого.
Нейросети по голосу воссоздают портреты людей
Массачусетский технологический институт продолжает удивлять. Представленная этим учреждением нейросеть Speech2Face создает портреты людей, только услышав образец их голоса. И только взгляните, насколько точно в большинстве случаев алгоритм показывает пол, национальность и возраст людей. Да и сами лица в ряде случаев достаточно выраженно похожи на оригинал.
Нейросети узнают возраст по движению глаз
А в Университете Миннесоты была разработана нейросеть, которая только по траектории движения глаз детей, при демонстрации им различных изображений, могла верно определить возраст в 83% случаев. Правда в исследованиях участвовали только дети до 3 лет.
Нейросети пишут «человеческие» тексты
В начале этого года компания OpenAI заявила о создании нейросети, способной написать текст (будь то новостная заметки или целая повесть), неотличимый от человеческих статей и произведений. Опасаясь неблагочестивого использования программы для создания ложных новостных заметок, компания не представила эту нейросеть широкой публике.
Нейросети создают ложные движения людей на видео
Разработчики из Facebook AI Research научили свою нейросеть распознавать движущегося человека на видео, заменять все, что есть на видео, кроме распознанного объекта, и даже добавлять человеку на видео новые движения. Причем «захваченным» видеоизображением человека нейросеть позволяет управлять с помощью клавиатуры, как в компьютерной игре.
Нейросети отменяют фотошоп
Страшный сон многих стал реальностью – появилась нейросеть, способная видеть, было ли изображение обработано в Adobe Photoshop, и затем воссоздавать оригинальный снимок. Пока что программа определяет только один (правда, самый популярный) инструмент «Пластика с учетом лица», однако создатели нейросети полагают, что в скором времени ни какое редактирование изображений не пройдет незамеченным.
Нейросети будут решать, что предложить Вам поесть
McDonald’s приобрел компанию Dynamic Yield, которая занимается разработкой нейросетей для персонализированной рекламы. Так что, возможно, в скором времени, вам будут предлагать пищу, от приобретения которой с большой долей вероятности вам будет очень сложно отказаться.
Нейросети придумывают новые виды спорта
Вы не являетесь фанатом какого-то определенного вида спорта? Возможно, нейросети в скором будущем смогут придумать новый спорт, который вам понравится. Так компания AKQA с помощью своих нейросетей на основе 7300 правил из 400 других видов спорта смогла создать новый спорт Speedgate. С основными правилами этой игры можете ознакомиться из видеоролика, в котором также можно увидеть, как создатели нейросети играют в Speedgate.
Нейросети пишут музыку
Уже не первый год поступают сообщения о том, что нейросети пишут музыку в том или ином стиле. В начале этого года Яндекс представил нейросеть, которая смогла написать пьесу для симфонического оркестра с альтом. Не нравится классика? Тогда, возможно, вам понравится нейросеть от Dadabots, которая в прямом эфире на ютуб канале нон-стоп сочиняет произведения в стиле death metal.
Нейросети создают алкоголь
Разработчики из Fourkind и Microsoft разработали нейросеть, которая создала новый сорт виски для винокуренного завода Mackmyra в Швеции. При этом учитывались более сотни параметров – от ингредиентов и способов производства до особенностей настаивания полученного напитка.
А что же насчет персонализации?
Значительная часть жизни человека проходит в интернете, в разнообразных социальных сетях. Не удивительно, что алгоритмы от Facebook, Instagram, YouTube, Google, Amazon, Twitter и др., знают многих людей чуть ли не лучше, чем они сами. И это направление будет только развиваться. Плохо ли это? Сложно сказать однозначно.
Но вполне вероятно, что нас может ожидать будущее, где под каждого из нас будет писаться собственная музыка, создаваться картины, сочиняться рассказы, даже предлагаться определенная еда и уникальные напитки. Одна и та же новость для разных людей будет доноситься разным способом. Один человек увидит сухие статистические показатели в двух строках, другой – красочное описание того или иного процесса в виде лонгрида, всё в зависимости от предпочтений каждого.
Кстати, даже фильмы и сериалы также могут стать персонализированными, с помощью добавления магии технологий. К примеру, Netflix уже экспериментирует с сюжетами, которые зависят от решений и действий зрителя. А если вы вдруг захотите увидеть других актеров, исполняющих роли в фильме? Нейросети и здесь уже начинают приходить на помощь. Технологии DeepFake с каждым годом становятся все лучше и в скором времени лица, тела, одежду любых личностей на видео можно будет заменить за несколько минут.
К примеру, можете взглянуть на сцену из «Терминатор 2: судный день» в которой Арнольда Шварценеггера заменили Сильвестром Сталлоне.
Резюме
И это далеко не все события, связанные с нейросетями, только за этот год. Учитывая вышеописанные новости, не удивительно что правительства многих стран все больше обращают внимания на вопросы, связанные с искусственным интеллектом. Так, 8 июня этого года представители стран «Большой двадцатки» впервые подписали документ, в котором содержатся принципы работы с искусственным интеллектом.
Можно уверенно утверждать, что эта сфера будет развиваться еще стремительней, так как никто не хочет остаться позади набирающего обороты поезда прогресса. К примеру, в России на совещании с президентом по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта было сказано:
…разработать решения, которые могут обеспечить превосходство [искусственного интеллекта] над человеком по специальным задачам. И к 2030 году мы должны обеспечить превосходство человека по широкому кругу задач.
Чему научились нейросети к 2020 году и когда они заменят копирайтеров
Страшный сон копирайтера: заказчик закидывает техническое задание в хитрый сервис → искусственный интеллект за пару минут выдает гениальный текст, конвертирующий как не в себя. Спите спокойно, дорогие коллеги, если это и произойдет, то еще очень и очень нескоро.
Искусственный интеллект сегодня
Возможности искусственного интеллекта XXI века впечатляют. Он способен управлять рисками, бороться с преступностью, ставить медицинские диагнозы, предлагать варианты проведения досуга и проделывать множество прикольных штук с картинками.
Развлечения
Самое распространенное и простое – работа с картинками. Сегодня каждый владелец компьютера может воспользоваться сервисом, который в один клик сделает плоское изображение объемным.
Есть немало сервисов (и еще больше мобильных приложений), способных превратить, например, любое изображение в картину, а любого человека — в персонажа комиксов.
Можно сделать из портрета фотокарикатуру и даже гифку, которая заставляет человека менять выражение лица.
Около года назад интернет взорвало приложение FaceApp (AppStore, Google Play), которое позволяло людям посмотреть, как они – по мнению искусственного интеллекта – будут выглядеть через 20–30–50 лет.
Картинки можно даже озвучить – для этого компания Qosmo разработала нейросеть Imaginary Soundscape. Анализируя картинку, сеть воспроизводит звук, который, как считает искусственный интеллект, ей соответствует.
Если вы заскучали, перечитав все интересные книги и пересмотрев любимые фильмы, цифровой «мозг» вновь придет на помощь. Специалист по работе с искусственным интеллектом Марек Грибни создал нейросеть «рекомендатор», которая, проанализировав ваши пристрастия, посоветует, что посмотреть или почитать.
Нейросети могут отлично имитировать то, чего на свете нет. Например, сотрудник компании Uber Филипп Ван создал нейросеть, которая при каждом обновлении выдает живые, совершенно реальные фотографии людей… которых не существует.
Другая вариация нейросети того же автора создает несуществующих котиков, но куда менее успешно.
Нейросети не дадут остаться в одиночестве. Произнесите «Слушай, Алиса» при включенном «Яндекс.Браузере» – и вы получите электронную собеседницу. Она ответит на вопросы, пошутит, расскажет анекдот, а если что не так, может и обидеться. Все как в жизни, только в сети.
Нейросети способны изобретать новые виды спорта. Разработанная компанией Akqa нейросеть придумала гибрид футбола и регби. Это результат анализа 7 300 правил из 400 видов спорта.
Нейросети пишут музыку. Завоевавший популярность в 2019 году сервис AI Duet, созданный при участии Google, позволяет каждому почувствовать себя музыкантом. Нажмите несколько клавиш на виртуальной клавиатуре фортепиано – искусственный интеллект продолжит мелодию. Чем длиннее будет музыкальный фрагмент, тем дольше будет длиться и цифровое продолжение.
Прикладная польза
Нейросети умеют ставить медицинские диагнозы. Сотрудники Ноттингемского университета научили специализированную нейросеть оценивать риск сердечно-сосудистых заболеваний. Для этого в память нейросети загрузили данные 295 тысяч пациентов-«сердечников», после чего протестировали ее на примерах 80 тысяч историй болезней. Точность диагноза «инсульт» от нейросети составила 74–76 %, тогда как живые американские врачи поставили правильный диагноз только в 72,8 % случаев. А это 355 дополнительных жизней, которые можно было бы спасти.
Нейросети помогают бороться с преступностью. В 2017 году на китайском фестивале пива в Циндао были обезврежены 25 преступников, скрывавшихся от правосудия. Помогли этому 18 уличных камер, подключенных к системе распознавания лиц с базой данных правоохранительных органов. Преступники были обнаружены мгновенно – источники пишут про 1 секунду. Но даже если секунд было не 1, а 10 или 100 – результат впечатляет.
Искусственный интеллект заменяет водителей и автомехаников. Беспилотные автомобили уже работают в лондонском аэропорту Хитроу, в России такие такси возят людей в Сколково, а к 2025 году автомобили без водителей должны появиться и на массовом рынке. Предполагается, что искусственный интеллект будет хорошо ориентироваться на дороге, быстро реагировать на внештатные ситуации, а заодно проводить диагностику автомобиля. Концепты полностью беспилотных автомобилей есть в концернах Nissan, Toyota, Audi, Lexus и не только.
Не отстают и российские разработчики. В 2019 году началась, а в 2020 году продолжится работа по выводу на дороги отечественных беспилотников от концерна КАМАЗ, «КБ Аврора», НКБ ВС (Научно-конструкторского бюро вычислительных систем), университета Иннополиса и МАДИ. С 2019 года экспериментальные беспилотники от «Яндекса» уже появились на обычных дорогах Москвы. Они курсируют в отдаленных районах (Ясенево, Бутово, Коммунарка) и отмечены специальным знаком «А». К концу 2022 года Яндекс планирует вывести на дороги до 1 000 беспилотников.
Нейросети снижают банковские риски. Банковский скоринг стал обычной процедурой. Это анализ данных человека, подавшего заявку на кредит, и поведения заемщиков с похожими характеристиками. Объединяя информацию, скоринговая система оценивает риск невозврата кредита в каждом конкретном случае. Если вам отказали в кредитовании – возможно, виной стала не ваша кредитная история, а загадки искусственного интеллекта и неблаговидные поступки людей, которых нейросеть считает похожими на вас.
Но работать с текстами нейросетям пока сложно
Искусственный интеллект переводит. Самый простой пример работы – машинный перевод, который предоставляют и Google, и Яндекс, и куча специализированных сервисов.
С помощью этих инструментов перевести можно текст с любого языка. Но что получится в итоге? Получится не литературный перевод, а технический подстрочник. Из нескольких возможных значений слова нейросеть выбирает одно, и не факт, что то, которое вписывается в тематику. Проведем эксперимент: поручим «Google Переводчику» перевести русский текст на английский (самая стандартная языковая пара в рунете), а затем обратно. И оценим, что получилось.
Вот так выглядит после двух сетов машинного перевода сказка о курочке Рябе:
Сказка про Курочку Рябу для детей
Жили себе дед да баба,
И была у них курочка Ряба.
Снесла курочка яичко:
Яичко не простое, Золотое.
Дед бил, бил — не разбил;
Баба била, била — не разбила.
— Не плачь, дед, не плачь, баба.
Я снесу вам яичко другое,
Не золотое — простое.
Сказка о Цыпленке Рябе для детей
Дедушка и бабушка жили для себя,
И у них была курица Ряба.
Яйцо не простое, золотое.
Дедушка бил, бил – не ломался;
Баба бил, бил – не ломался.
Дедушка и женщина плачут!
– Не плачь, дедушка, не плачь, женщина.
Я положу тебе еще одно яичко
Уровень машинного перевода просматривается ясно: понять можно, литературой назвать сложно.
Искусственный интеллект пишет стихи. Забавный сервис есть у «Яндекса» – нейросеть «Автопоэт», которая составляет стихотворения из заголовков новостей и поисковых запросов.
Делает она это по собственному разумению, повлиять на результат нельзя, а посмотреть и получить удовольствие можно. «Автопоэт» выдает новое стихотворение при каждом обновлении страницы, иногда вставляя и нативную рекламу сервисов «Яндекса».
Смысла в таких стихотворениях минимум, но рифма и размер присутствуют.
Дополнительная функция – «Прослушать в исполнении автора».
Нейросети пытаются писать книги. В этом им помогают люди – самостоятельно, без начального пинка человека, делать это искусственный интеллект не научился. Специалисты компании Botnik Studios, разработчика одного из таких сервисов, ввели в память нейросети всю «поттериану» Джоан Роулинг. Проанализировав информацию, искусственный интеллект создал новое произведение – «Гарри Поттер и портрет того, что похоже на большую кучу золы». Книга получилась странной, написанной весьма коряво, но читать ее – уверяют разработчики – вполне возможно.
Нейросети сочиняют рассказы. Новая нейросеть «Шахерезада», о создании которой объявили ученые Технологического университета Джорджии, успешно сочиняет короткие рассказы такого вида:
Обучают нейросеть вновь люди: разработчики «Шахерезады» решили закупать у фрилансеров короткие рассказы, написанные простыми предложениями, и кормить ими искусственный интеллект.
Нейросети порываются писать тексты для сайтов. Канадский инженер Адам Кинг запустил проект под названием Talk to Transformer. Если ввести в этой программе несколько слов или фраз, искусственный интеллект дополнит их по своему вкусу, попытается сделать связный текст объемом около 1 000 знаков. Возможно, на английском сделать это ему удается, но против великого и могучего искусственный интеллект явно слабоват. Вот, например, какое продолжение предложил интеллектуальный генератор текста к классическому «Буря мглою небо кроет…»:
Задавая программе все новые связанные между собой фрагменты, можно собрать текст на простую тему, например, «Как правильно варить бульон». Но руководствоваться этими текстами как инструкциями настоятельно не рекомендуется! Впрочем, это и невозможно, судя по результату:
Еще один эксперимент. Переведем на английский фрагмент текста: «Давайте вместо долгого гадания того, заменит ли искусственный интеллект копирайтеров, просто на практике испытаем его возможности. Сразу нужно предупредить, что нейросеть не всегда выдает осмысленные тексты, и они пока доступны только на английском». И предложим дописать его генератору. Вот что получаем в итоге (в переводе на русский):
Есть и локальные попытки разработать генераторы уникального текста на русском. Они не слишком удачны, относятся, скорее, к категории «программисты шутят». Так разработчики Webboss самокритично назвали свой инструмент бредогенератором.
Можно вставить в поле слева любой текст. А можно и не вставлять – просто кликните на кнопку «Генерировать новый текст» и получите гарантированную порцию отборного, экологически чистого бреда. Справедливости ради замечу: для тех, кто заказывает тексты с одним только требованием – «уникальность!» – вариант может оказаться приемлемым.
Анна Агаева
редактор сайта для родителей family3.ru
Появятся новые специальности – например, создатель алгоритмов для написания текстов.
Нейросеть сейчас уже пишет музыку, создает картины, осваивает литературный жанр.
Конечно, произведения бедноваты по смыслу («пришел-стукнул-открыл-сказал»), но разве не по этому принципу сейчас пишутся сценарии большинства сериалов?
Нейросеть хороша в поиске и обработке данных (в этом с ней сложно тягаться любой человеческой единице), умеет создавать на их основе некий творческий продукт, который можно назвать новым, но довольно условно.
Существует и встречный процесс — снижение запросов публики. И многим качества такого «комбикорма» вполне достаточно.
С другой стороны, текстовые продукты смогут быть настолько индивидуализированы, что будут подстраиваться не только под конкретного человека, но и под его настроение, которое будут улавливать с помощью датчиков, сенсоров. И в зависимости от этого тексты, которые увидите именно вы, будут ругать власть / всех мужиков или наоборот вещать о красоте всего сущего / радости быть девочкой.
Это значит, что для массового рынка нейросеть скоро подвинет многие профессии, которые раньше относили к творческим. В то же время появятся новые — «создатели алгоритмов для написания текстов», например.
Нейросети пытаются создавать бренды, опираясь на ключевые слова. Пример — сервис Namelix. Вот что происходит: ты выбираешь ключевые слова. Задаешь длину названия. Выбираешь стиль названия из десятка предложенных, где есть имена собственные, слова с опечатками или слова, которые с большой вероятностью могут стать брендом.
Потом задаешь слова-ассоциации, так или иначе связанные с идеей. Кликаешь на «Генерировать название». Получаешь варианты.
Еще один инструмент, с помощью которого можно попытаться сэкономить и не платить копирайтеру за нейминг — Hipsterbusiness. Этот сервис рандомно соединяет слова. Если долго-долго мучиться, может получиться что-то забавное, напоминающее название придорожного трактира или пивного паба.
Светлана Свиридова
неймер, копирайтер
Генераторам плевать на вашу целевую аудиторию, им не понять метафоры, игру слов, современные тренды.
Как вспомогательные ресурсы для вдохновения, вот когда совсем не идет процесс генерации названий, когда нападает так называемый креативный запор — очень изредка можно использовать генераторы. Но для качественной разработки названия под конкретный бриф и конкретную задачу они совершенно не годятся.
Генераторам плевать на вашу ЦА, на маркетинговые исследования, на ценовую категорию, им не опишешь конкурентные преимущества, им не понять метафоры, игру слов, современные тренды, юмор и т. д. Генератор никогда не сделает человечное название!
Хотя когда допускается, что название может быть неологизмом – вымышленным словом, помочь копирайтеру они все же способны. Помочь, но не заменить. То же самое касается копирайтинга. Какие-то SEO-тексты еще куда ни шло доверить машине, но продающие, сторителлинг, коммерческие предложения, которые зачастую пишутся четко под клиента – ну никак! А личные посты в соцсетях? Неужели мы готовы отдать нашу душу на съедение холодному расчету и алгоритмам?
Подводим итоги
1953 год. Фантастический рассказ писателя Пьера Буля «Идеальный робот»:
«В настоящее время еще рано помышлять о приборе, способном сочинить рассказ, – говорил ученый, – хотя не следует отвергать эту возможность в будущем… Пока ограничимся короткими фразами.
Изобрести прибор, произносящий отдельные слова, не так уж трудно. Слова являются простой комбинацией конечного числа гласных и согласных, и их синтез можно свести к чисто механической операции, начиная с исходной буквы… Затем можно вообразить себе второй этап, на котором будет происходить первичное сопоставление. Если будет выбрано существительное «баран», очевидно, робот сумеет скомбинировать это слово грамматически с подходящим прилагательным, иначе говоря – выбрать нужное из таких словосочетаний, как «жидкий баран», «туманный баран» или «белый баран», исключая те, что нарушают строгие правила соответствия грамматического рода и числа, как, например, «лучезарная баран» или «белые баран». Пока мы еще не сталкивались с какими-либо трудностями в этом отношении…
– «Жидкий баран» – бессмысленное словосочетание, – прервал профессора Дух противоречия.
– Дай же мне закончить! Все в свое время… Мы не предвидим особых осложнений и на следующем этапе: при образовании законченной простейшей фразы по всем правилам синтаксиса. Эти правила точно определены, так что машина сумеет принять их так же, как человеческий мозг, а может быть, и еще лучше. Так мы добьемся образования некоторого количества грамматически и синтаксически правильных фраз, вроде «жидкий баран летает в заостренном небе» или же «белый баран ест траву»…
– Вот тут-то я тебя и поймал! – обрадовался Дух противоречия. – Большинство твоих фраз, как ты говоришь, грамматически и синтаксически правильных, будут бессмысленны!
– Они будут безупречны с точки зрения формы».
… Прошло 67 лет, но будущее пока не наступило.
Искусственный интеллект научился писать тексты – это правда. В них есть разные части речи, есть понятные словосочетания, знаки препинания и структура предложений. Они вполне могут быть безупречны с точки зрения формы. Но смысла, эмоций и души в них пока даже меньше, чем в текстах по 10 р. / 1 000 знаков, которые заказывают на биржах.
Так что именно копирайтинг – тексты, которые мотивируют людей к конкретным действиям – пока вне досягаемости для искусственного интеллекта. Друзья, пока жидкий баран летает в заостренном небе – копирайтеры в безопасности.
А чтобы ИИ точно не забрал вашу работу, постоянно работайте над собой – прокачивайте свои навыки и компетенции. В этом вам помогут онлайн-курсы TeachLine, например, «Коммерческий автор» и «Редактура и фактчекинг».
В Google и «Яндексе», соцсетях, рассылках, на видеоплатформах, у блогеров