Почти половина руководителей российских компаний и начальников отделов фирм считают, что нейросети сумеют заменить специалистов нескольких профессий. Профессионалам, мастерам своего дела и талантливым представителям творческих профессий нейросети вряд ли угрожают, во всяком случае в обозримой перспективе. Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. Из этой статьи вы узнаете о трех новых профессиях, которые стали востребованными на рынке после появления нейросетей, и какие навыки нужны для того, чтобы успешно в них развиваться.
Промпт-инженер
- Профессия №1. Аналитик и инженер по технике безопасности ИИ
- Маркетолог назвал профессии, которые могут исчезнуть из-за нейросетей - АБН 24
- 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
- Кто такой Специалист по нейросетям - значение профессии, плюсы и минусы, зарплата, отзывы
Специалист по нейросетям — что это за профессия
| 5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта | Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь. |
| Как нейросети влияют на рынок труда | Нейросеть ChatGPT рассказала, какие профессии заменит искусственный интеллект. |
| Работа и вакансии "специалист по нейросетям" в Санкт-Петербурге | Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. |
| Новая профессия – ПРОМПТ-инженер. Будет очень востребованной! | Профессии, связанные с нейросетями: какой бывает работа будущего и как на нее устроиться. |
«Подстегнуть людей к развитию»: доцент ИТМО — о замещении профессий нейросетями и возможностях ИИ
Уже сейчас идут бурные обсуждения, что нейросети, вероятно, в будущем смогут полностью заменить специалистов ряда профессий. В профессиях, связанных с правом и безопасностью, нейросети могут быть использованы для анализа больших объемов данных, чтобы выявлять законопреступления и определять наиболее эффективные стратегии противодействия. Уже сегодня к нейросетям возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью и использованием персональных данных, и по мере развития технологий эти проблемы будут неизбежно нарастать. Нейросеть сделала это за 5 минут с хорошей ла локальные компании от глобальных, рассказала про количество производственных площадок. При этом 30% участников убеждены, что на их профессию нейросети и ИИ не повлияют вообще (чаще всего так отвечали представители производственных специальностей).
Обязанности и задачи
- 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
- Назван список профессий, по которым сильнее всего ударит ИИ. Программисты в безопасности - CNews
- 5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
- Специалист по работе с нейросетями в онлайн-школу
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
И нейросеть помогает сэкономить не только деньги, но и время, говорит основатель компании Екатерина Козырева. Разработчик нейросетей — это программист, который разрабатывает математические модели машинного обучения по типу нейронных связей головного мозга. «Как правило, специалистов, знающих как работать с нейросетью или для ее развития ищут работодатели из ИТ-сферы: 19% или каждая пятая вакансия с начала 2023, за год спрос на таких специалистов в этом секторе вырос на 94%. Наша гипотеза состояла в том, что скорее всего именно эти профессии нейросеть вряд ли заменит. Чтобы не поддаваться популистским уверениям, что роботы и нейросети отберут хлеб у трудящихся, и адаптироваться к новым технологиям, полезно в рамках своей профессии определить. На модуле по Deep Learning студентов знакомят с продвинутыми технологиями по работе с нейросетями, например трансформерами — архитектурой нейронных сетей, которая лежит в основе ChatGPT.
5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту
На сайтах вакансий появляются совершенно фантастические предложения с высокой зарплатой, связанные с вирусным успехом GPT. Одна из профессий будущего — AI-тренер. Оказывается, компьютерный разум никак не может обойтись без человека. Нейросети, которые говорят, как мы, должны учиться у живых людей. Только человек расскажет машинному интеллекту — что такое хорошо, а что такое плохо, поможет быть тактичным, грамотным, эрудированным и понятным хоть первокласснику, хоть пенсионеру.
Что за люди обучают искусственный интеллект создавать тексты, вести диалог, генерировать идеи? Кто может стать наставником нейросетей? И как выглядит рабочий день заклинателя роботов? Мы спросили у филолога Александры Лапиной, которая устроилась на работу AI-тренером в Яндекс и больше не ходит в офис.
Как думаете, сколько платят репетитору машин? Источник: Дарья Пона Как Саша решилась сменить профессию и почему не пожалела — GPT-модель — это генеративно-претрейновая технология, — объясняет Александра. Модель должна уметь предугадывать слово и словоформу. Например, нам с вами скажут — «И дольше века длится ….
Машина пока не всегда делает это идеально. Для этого и нужны AI-тренеры. На вакансию обычно откликаются филологи, лингвисты, историки, педагоги, психологи, журналисты, копирайтеры Источник: Дарья Пона Выпускница филфака Александра Лапина, окончив вуз, работала в газете, потом в интернет-издании — писала статьи о здоровье, дальше были пресс-службы и отдел продвижения в крупной медицинской сети. Последние полгода, кроме рекламных стратегий, Саша разрабатывала скрипты для чат-бота колл-центра клиники — обучала робота отвечать на вопросы пациентов и записывать их на прием к врачу.
В этот момент она наткнулась в интернете на вакансию AI-тренера. В описании говорилось, что это специалист, который разрабатывает примеры текстов для обучения нейросети, а потом оценивает ответы и помогает ей совершенствоваться — кто-то вроде репетитора для машины. Саша отправила свое резюме и прошла конкурсный отбор на должность руководителя AI-тренеров. Скоро месяц, как Александра работает шефом в редакции Алисы.
То есть в общих чертах я представляла себе, насколько это кропотливая и монотонная работа — обучать искусственный интеллект. Мы прослушивали телефонные разговоры, сами звонили на демо-стенд, разговаривали с ботом с акцентами, не выговаривали слова. В итоге проект был воплощен и сейчас работает. Вакансия AI-тренера появилась в тот момент, когда я начала размышлять, куда расти и какие вообще есть перспективы.
Идея понравилась мне тем, что это реально будущее, которое восхищает. И ты можешь стать его частью. В переводе «крауд» — это толпа. Редакция Алисы, в которую встроена команда Саши, учит нейросеть говорить.
Инженер по разработке искусственного интеллекта Это специалист, который занимается программированием ИИ, созданием алгоритмов и моделей машинного обучения, обработкой естественного языка и компьютерного зрения. Он выполняет разработку и поддержку систем, приложений на основе AI. Профессия инженера требует знаний в программировании, математике и машинном обучении. Средний уровень зарплаты этого специалиста в ИИ с опытом менее 1 года составляет 200-230 000 руб. Более опытные сотрудники получают до 500 000 руб. Однако путь в эту профессию достаточно тернистый. Чтобы добиться успеха, надо иметь уникальный склад ума.
В основном требуются знания математики, Python, алгоритмов и библиотек машинного обучения. В среднем предлагают зарплату 100-300 тыс. Но за первоклассными специалистами ведется настоящая охота крупнейшими компаниями. Потолка дохода для них нет.
Программисты и технические специалисты, в задачу которых входит подготовка данных, необходимых для работы нейросетей. Инженер Deep Learning.
Занимается алгоритмами глубокого обучения, архитектурой системы, преобразованием кода, настройку облачной инфраструктуры — все это необходимо для создания полноценных производственных моделей. Эта профессия считается наиболее сложной. Инженер Deployment. Тот, кто и занимается развертыванием моделей, то есть, размещением готового продукта на серверах, тестирует работу системы, устраняет ошибки и так далее. Помимо знания языков программирования, необходимо умение работать с облачными платформами, технологиями контейнеризации, языками сценариев и так далее. Разработчик компьютерного зрения.
Как понятно из названия, в обязанности такого сотрудника входит работа с визуальным контентом. Инженер NLP. В его специализацию входит обработка письменной или устной речи, используемой для обучения ИИ. Именно от него зависит, насколько успешным и вообще возможным будет общение пользователя с тем же ChatGPT, онлайн-переводчиком или примитивным чат-ботом. Специалист по этике. Морально-нравственные принципы важны даже для искусственного интеллекта.
Особенно, если нейросеть учится сама, используя данные из интернета. Разработчик интегральных микросхем или инженер-микроэлектронщик. Пожалуй, самая сложная профессия, и чисто «техническая».
Это, по сути, универсальный специалист, способный проанализировать данные, написать и внедрить нейросеть, а далее её сопровождать. Сейчас эта специальность уже уходит на второй план, появляются всё более специализированные направления, такие как ML-инженер: он не создаёт новый математический аппарат нейронных сетей, а занимается обучением существующих архитектур и вводом их в эксплуатацию. Ранее против владельцев популярных нейросетей подали иск художники — они обвинили IT-компании в нарушении авторских прав. Нарушают ли нейросети авторские права? И если да, то как этот вопрос может быть урегулирован? Не зря большинство крупных IT-компаний приняли так называемый кодекс этики искусственного интеллекта, который определяет этичное поведение разработчика ИИ. Как отличить использование контента в учебных и коммерческих целях? Вероятно, основания для юридических претензий к создателям нейросети могут возникнуть, если она не просто учится на изображениях, а воспроизводит чей-то фирменный стиль или фрагменты работ. В принципе, есть возможность избежать такого копирования, но для этого нейросеть нужно учить довольно долго. А компании часто хотят сэкономить время. Кстати, по этой же причине сохраняются и уязвимости нейросетей в плане безопасности, о которых я говорил ранее. Также по теме Если объяснять термин «нейросеть» простыми словами, то это программа, которая способна самообучаться, извлекать опыт и накапливать... При этом продукт, который выдаёт нейросеть, обычно довольно банальный, невысокого качества. По сути, это всё равно имитация создания текстов, преобразователь текстовой информации. К слову, ChatGPT обучался на данных, собранных до 2021 года, так что задавать ему вопросы по актуальной повестке точно не стоит. При этом нужно понимать, что за появлением такой нейросети стоит серьёзный технологический прорыв. Во-первых, для обучения ChatGPT был собран колоссальный объём данных, во-вторых — очень большие вычислительные мощности, создание и обслуживание которых весьма затратно. Если у бизнеса возникнет соответствующий запрос, то подобная нейросеть может быть создана российскими специалистами на российских вычислительных ресурсах. Что вы думаете об этой истории? Если честно, не очень понятно, что сенсационного в данной истории, что её так раздули в СМИ. Генераторы текстов появились уже давно, как и попытки студентов автоматизировать работу над дипломами и курсовыми. Другое дело, что раньше был более строгий отбор, подобные работы не допускались до защиты. На самом деле преподаватель может отличить работу, написанную нейросетью, — достаточно прочитать одну страницу такого диплома. Также по теме «Принципиально новый подход»: российские учёные применили искусственный интеллект для диагностики опасной болезни Российские учёные разработали программу для быстрой и точной диагностики опасного заболевания — врождённого гиперинсулинизма.
Специалист по нейросетям
Потолка дохода для них нет. Аналитик данных Такие специалисты области ИИ работают с большими объемами данных для выявления тенденций и закономерностей, создания моделей и прогнозов на основе этих данных. Для работы в этой сфере необходимо иметь знания в статистике и программировании, уметь взаимодействовать с базами данных и специальными инструментами. У опытных сотрудников доход может достигать 200 000-300 000 руб. Нейро-иллюстратор Эта специальность ИИ занимается созданием изображений, используя технологии искусственного интеллекта и нейросетей. Работа художника заключается в разработке алгоритмов и моделей AI, которые смогут создавать художественные произведения, отталкиваясь от определенных правил и параметров.
Одна из задач нейро-художника — создание алгоритмов, которые могут анализировать и интерпретировать художественные произведения. Делать выводы о том, какие картинки и объекты наиболее привлекательны для зрителей, использовать эту информацию для создания новых изображений. Еще одна задача специалистов в области искусственного интеллекта — создание компьютерных моделей, которые могут воссоздавать изображения в стиле классических художников с использованием технологий нейронных сетей. Они могут быть использованы в различных целях. Например, для создания специальных эффектов в фильмах и видеоиграх, восстановления утерянных художественных произведений и так далее.
Дизайнеры ИИ можно попросить не только создать изображение, но и подготовить анимацию, сделать рендер с нарисованного вручную наброска, подобрать пару шрифтов или палитру. Дизайнерам интерьеров нейросети пригодятся, чтобы подготовить мудборд или разработать интерьер на основе референсов и чертежей. Программы помогут искать новые идеи. Предположим, дизайнер одежды при создании коллекции может попросить нейросеть проанализировать, что люди носят сейчас, и предсказать тенденции в будущем. Когда на макете есть заголовки, приближённые к реальным, клиенту может быть проще оценить дизайн. Какое будущее ждёт нейросети и заменят ли они людей Эксперты предполагают, что к концу десятилетия генеративный ИИ будет выполнять некоторые задачи на уровне среднего сотрудника. Развитие программ породило дискуссию о том, смогут ли они отнять работу у человека. Увольнение пророчат программистам, аналитикам, дизайнерам и многим другим. Но нейросети не умеют создавать контент самостоятельно: писать и уточнять запросы, проверять и анализировать результат должен человек. Программы лишь инструмент, который ускоряет выполнение рутинных задач.
И если научиться им грамотно пользоваться, то можно дать фору соискателям, которые с ИИ на вы. А ещё нейросети несовершенны. Иногда они выдумывают или искажают факты.
Кроме того, важно уметь работать с фреймворками для машинного обучения и нейронных сетей, такими как TensorFlow, PyTorch и другими. Аналитическое мышление Специалист по нейросетям должен обладать аналитическим мышлением, способностью анализировать сложные данные, выявлять закономерности и принимать взвешенные решения на основе результатов анализа. Коммуникационные навыки Специалист по нейросетям должен уметь эффективно общаться с коллегами, владеть навыками презентации результатов своей работы и объяснения сложных концепций простым и понятным языком. Специалисты по нейросетям могут работать в научно-исследовательских институтах, компаниях, занимающихся разработкой и внедрением искусственного интеллекта, а также вузах и лабораториях. Рынок труда в области искусственного интеллекта постоянно растет, и специалисты по нейросетям востребованы в различных сферах, включая медицину, финансы, транспорт, розничную торговлю и многие другие. Развитие карьеры в области нейросетей В данной статье мы рассмотрим возможности развития и перспективы карьерного роста в области нейросетей. Специалист по нейросетям Основной целью специалиста по нейросетям является создание, разработка и обучение нейронных сетей для решения сложных задач.
Исследователь Возможность заниматься научной деятельностью и проводить собственные исследования в области нейросетей. Аналитик данных Анализ данных с использованием нейросетей для получения ценной информации и практических рекомендаций. Инженер Разработка и оптимизация алгоритмов нейросетей на основе специфических требований проекта. Разработчик приложений для машинного обучения Создание приложений и программного обеспечения, которые используют нейросети для решения различных задач. Консультант по машинному обучению Предоставление экспертных знаний и консультаций в области нейросетей для различных компаний и организаций. Преподаватель или тренер по нейросетям Обучение и передача знаний в области нейросетей другим людям. Ученый Проведение научных исследований и разработка новых методов и алгоритмов в области нейросетей. Карьера специалиста по нейросетям предоставляет широкий спектр возможностей для карьерного роста и развития. Так как материал по нейросетям исследуется и развивается, становятся доступными новые методики, технологии и инструменты. Специалисты по нейросетям имеют возможность участвовать в разных проектах, применять накопленные знания и навыки и постоянно совершенствоваться.
Специалисты в области нейросетей могут также развивать свои общие профессиональные навыки в таких областях, как коммуникация, руководство, управление проектами и других областях, связанных с их специализацией. Итак, карьера в области нейросетей обещает интересные и перспективные возможности для роста и развития специалистов. Это эволюционирующая область, которая предоставляет возможности для исследований, инноваций и внедрения новых технологий. Специалисты по нейросетям востребованы в различных секторах, включая научные исследования, бизнес-аналитику и разработку программного обеспечения, и могут ожидать карьерного роста и достижения успеха в своей области. Востребованность В настоящее время профессия специалиста по нейросетям пользуется высоким спросом и ценится на рынке труда. Это связано с быстрым развитием сферы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также с возросшими потребностями в применении нейросетей в различных секторах экономики. Текущая ситуация на рынке труда В настоящее время специалисты по нейросетям являются одними из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Вакансии для таких специалистов открываются как в крупных IT-компаниях, так и в других отраслях, которые активно применяют искусственный интеллект в своей деятельности. Востребованность профессии в различных сферах Специалисты по нейросетям востребованы в таких отраслях, как: Медицина. Нейросети используются для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний и поддержки врачей принятии решений.
Нейросети применяются для прогнозирования рыночных тенденций, анализа финансовых данных и определения рисков. Нейросети помогают разрабатывать автономные системы управления для автомобилей и оптимизировать логистические процессы. Нейросети применяются для оптимизации процессов производства, управления качеством, мониторинга оборудования и прогнозирования отказов. Реклама и маркетинг. Нейросети используются для персонализации рекламы, анализа поведения пользователей и прогнозирования спроса на товары и услуги. Востребованность в других странах Профессия специалиста по нейросетям не только востребована в России, но и в других странах всего мира. Например, в США, Китае и Европейских странах такие специалисты востребованы в больших компаниях, занимающихся разработкой и исследованием искусственного интеллекта. В США и Китае специалисты по нейросетям ценятся высоко в связи с активным развитием искусственного интеллекта и инвестициями в эту сферу. В Европейских странах также возрастает спрос на таких специалистов, особенно в ИТ-компаниях и крупных исследовательских центрах. Цены на услуги специалистов по нейросетям варьируются в разных странах в зависимости от уровня экономического развития и конкуренции на рынке труда.
В США и некоторых Европейских странах заработная плата таких специалистов может быть достаточно высокой, в то время как в других странах может быть ниже. Профессия специалиста по нейросетям пользуется высоким спросом и ценится на рынке труда. Вакансии для таких специалистов открываются в различных отраслях, включая медицину, финансы, транспорт, промышленность и рекламу. Цены на услуги специалистов по нейросетям варьируются, но в целом такие специалисты ценятся высоко. Места работы и работодатели Специалисты по нейросетям могут работать в различных отраслях, где требуется анализ и обработка больших объемов данных, управление системами и разработка интеллектуальных решений. Эти специалисты нужны многим компаниям, включая: Технологические компании: Это включает такие гиганты, как Google, Microsoft, Facebook, Amazon и Apple. Они используют нейросети в разнообразных продуктах и сервисах, таких как поисковые системы, рекомендательные системы, персонализированный контент и многое другое. Многие из этих компаний также занимаются исследованиями в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Написать сценарий для роликов YouTube и др. Найти триггеры для онлайн-школы 14.
Создать план воронки продаж для онлайн-школы 15. ВЫ СМОЖЕТЕ: генерировать реалистичные или футуристичные картинки любого жанра, формата и стиля меньше, чем за минуту, экономя себе колоссальное время и даже если вы далеки от творчества Уже после интенсива ученики начинают зарабатывать Нейросети позволяют в короткий срок сделать тот самый ПЕРВЫЙ ШАГ и заработать первые 1-2-5 тысяч рублей.
Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии
| Нейропилот и медиаполицейский: нейросеть назвала профессии будущего | ТЕЛЕПОРТ.РФ | Сначала нейросети пришли за художниками, дизайнерами, композиторами, теперь добрались и до нас — работников телевидения. |
| Какие профессии связаны с нейросетями и как устроиться на работу будущего | Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. |
| Нейросеть показала профессии будущего (фото) | Анастасией Абышевой. |
| 5 профессий, которые появились в 2023 году благодаря искусственному интеллекту | AI-тренеры обучают нейросеть отвечать на вопросы безупречно с точки зрения языка, пользы, достоверности, безопасности и этики. |
| Мир нейросетей - новости, обучение и заработок – Telegram | Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. |
Россиянам назвали самые перспективные профессии на ближайшие пять лет
Но благодаря большому выбору профессий, связать свою карьеру с нейросетями получится даже у того, кто не считает себя технарем. Нейросеть выдаёт ответ, но не учитывает нововведения, которые появились в последние годы. Нейронные сети стремительно внедряются почти во все области жизни, и работа человека становится будто бы «ненужной». Разработчик нейронных сетей — специалист, который занимается созданием, оптимизацией и улучшением нейронных сетей — алгоритмов, имитирующих работу человеческого мозга. ОБУЧЕНИЕ МАРКЕТИНГУ ?utm_source=yt_m&utm_campaign=top6neiroprofВ 2024 году с помощью нейросетей можно не только подрабатывать, но и.
Аналитики выяснили, какие профессии могут быть заменены нейросетями
В эфире обсудили: стоит ли SMM-специалистам бояться нейросетей, как стать высокоплачиваемым специалистом и не выгореть. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах. Это приводит к появлению все большего числа вакансий для инженеров нейросетей, и перспективы роста этой профессии в ближайшие годы кажутся очень многообещающими.
Какие профессии заменит искусственный интеллект
Цифровой лингвист Когда мы общаемся с голосовыми помощниками, вводим промт для нейросети или пользуемся переводчиками, то даже не думаем, что часть работы за нас уже проделал цифровой лингвист. Такой специалист филигранно сочетает знания естественных и компьютерных языков, обрабатывая и оцифровывая языковые данные, чтобы интегрировать их в технологические и производственные процессы. Чтобы освоить профессию цифрового лингвиста, необходимо раз и навсегда забыть о споре «технарей» и «гуманитариев» и упорно искать точки соприкосновения между ними, а ещё — обладать безупречной грамотностью и системным мышлением. Границы профессиональной деятельности цифровых лингвистов пока очень условны, однако таких специалистов точно ждут в компаниях, связанных с machine-to-machine-технологиями и изучением потребительского поведения. Биомиметик Область интересов биомиметиков лучше всего иллюстрируют примеры: купальник из «акульей кожи», искусственная кость или непромокаемые ткани, структурно напоминающие листья лотоса. Вдохновляясь природными материалами, свойствами и процессами, биомиметики создают их оригинальные искусственные аналоги, которые используются в медицине например, для замены повреждённых тканей , архитектуре несущие конструкции «по мотивам» суккулента и машиностроении, электронике и многих других областях. А ещё биомиметика тесно связана с робототехникой: популярные вирусные ролики о робоживотных в стиле киберпанка — как раз про это.
Среди ограничений своей профессии сами биомиметики или бионики называют излишнюю теоретизацию: далеко не все прототипы и модели, идеальные на бумаге, работают в реальном мире. Специалист по ИИ-этике Эксперт, ответственный за этичное использование наработок ИИ, рано или поздно потребуется в любой компании, которая планирует задействовать эти самые наработки.
Они работают подобно нейронам в человеческом мозге — передают сигналы друг другу.
Каждая нейросеть состоит из множества искусственных вычислительных единиц нейронов. Именно они обрабатывают поступающую информацию. Набором данных систему наделяют разработчики.
На основе полученных сведений нейросеть может обучаться. Она анализирует информацию, находит общие закономерности и создает собственные правила, по которым будет работать. После обучения нейронные сети могут выполнять самые разные задачи.
Где используют нейросети Многие даже не догадываются, что уже давно живут бок о бок с нейросетями. В повседневности такими примерами служат общесоциальные программы. К ним можно отнести систему Face ID распознавание лица в смартфонах, которая умеет так выстраивать модель лица пользователя, чтобы узнавать его при любых обстоятельствах — в очках, темноте, шапке и т.
Соцсети наделены программными кодами, которые тоже работают с помощью нейросетей. Они анализируют деятельность человека на просторах интернета, чтобы потом предлагать новости, рекламу и развлекательный контент по интересам. Однако больший страх у общества вызывают нейросети, которые внедряются в профессиональные сферы жизни: Финансы.
Банки прибегают к «услугам» ИИ, чтобы совершенствовать бизнес и предоставлять клиентам качественный сервис. Например, у «Сбера» и «Тинькофф» есть голосовые помощники, которые могут разобрать человеческую речь. Так компьютер помогает клиентам решить сложные проблемы, а у банков отпадает необходимость в большом количестве сотрудников техподдержки.
Несмотря на некоторое отставание в развитии, эта отрасль становится все более технологичной. В ней уже сегодня активно используются нейросети. С помощью дронов фермеры могут осматривать свои угодья, а специальные программы помогают им анализировать состояние посевов, выделяя «больные» участки.
Искусственный интеллект применяется для расчета прогнозов, составления планов, сортировки урожая и т. Конечно, это далеко не все направления, где активно используется нейросеть. Но искусственный интеллект все глубже проникает в нашу жизнь.
Осваивать эту профессию — значит, смотреть в будущее и строить новый мир. Читайте также: Что такое краудфандинговая платформа? Если говорить о трудовых обязанностях специалиста по нейронным сетям, то они сводятся к разработке и созданию нейросети, проведению машинного обучения модели, проверке ее работы, исправлению ошибок и т.
Таким мастерам, также как и дата-саентистам, необходимо уметь обращаться с большими массивами данных, обрабатывать их, находить связи и правила. Что должен уметь такой специалист Если говорить начистоту, то специалист по нейросетям — это совсем не та история, когда пришел с улицы и начал работать. А потом по ходу дела обучился и набрался опыта.
Чтобы освоить эту непростую профессию, конечно, необязательно заканчивать ВУЗ по профильной специальности, но необходимо иметь техническое образование с математическим уклоном. Азы можно освоить, пройдя или онлайн-курсы в хорошем университете, или офлайн на базе специализированного образовательного учреждения. Чаще всего в данную сферу уходят дата-саентисты или другие программисты, которые видят себя именно в этой отрасли.
А теперь посмотрим, какими знаниями и навыками нужно обладать, чтобы стать хорошим специалистом по нейронным сетям: хорошо знать математику, статистику, основы и методы работы в IT сфере; уметь визуализировать полученную информацию, создавать инфографику, дашборды в наглядном и понятном формате; знать основные языки программирования особенно Python и уметь с ними работать; создавать модели машинного мышления, проверять их работу и вносить коррективы; применять модели машинного мышления для решения реальных задач; знать фреймворки TensorFlow, PyTorch, Keras и т. Кроме того, тем, кто хочет продвинуться в этой профессии, необходимо воспитывать в себе следующие качества: Внимательность. Работа специалиста по нейросетям требует крайней педантичности и аккуратности.
Представители этой профессии работают с большими объемами данных. Чтобы правильно организовать машинное обучение, им понадобится много сил и времени. Любознательность и обучаемость.
Искусственный интеллект — это та сфера, которая только открывается.
Но дизайн-задачи остались теми же, просто они немного трансформировались, и плечо получается больше. То есть объем дизайнеров тот же, но эффективность их несопоставимо больше, потому что это масштабируется.
Коротнева: Я правильно понимаю, что дизайнер, человек, выполняет творческую функцию, придумывает общий концепт, а уже Николай Иронов, ваш проект, он это все масштабирует и просто пропечатывает в огромном количестве? Или это не совсем так работает? То есть дизайнер — это мозги и творчество, а нейросеть — это условно руки, руки и механизмы?
Кулинкович: Все сложно. Давайте обрисую, в целом, систему. Николай Иронов для начала — это не одна нейросеть, это большое количество разных алгоритмов, наборов алгоритмов, которые работают в ансамбле между собой.
Собственно, рождение Николая Иронова — это не рождение какой-то одной технологии генеративного дизайна. Это рождение правильно срежиссированной комбинации технологий. И с момента рождения Николая, когда мы всем рассказали о том, что он существует, о том, что он выполняет дизайн задачи, его мозги пересобрались уже очень-очень много раз.
И вот они сейчас снова в одном шаге от того, чтобы пересобраться с использование новых технологий, которые появились на рынке. Соответственно, дизайнеры, которые занимаются этим проектом, их задача заключается в том, чтобы правильные технологии объединить в правильный пайплайн — последовательность действий, когда результат одного алгоритма правильно передается правильный результат другому алгоритму, и вот так вот по этому конвейеру получается какой-то новый результат. Соответственно, дизайнеры Иронова проектируют примерный диапазон, изобразительный диапазон, учат его новым стилям, подключают к нему новые шрифты и так далее.
И вот здесь мы упираемся в то, что задача дизайнера, она на самом деле и раньше была такой — применить какое-то изобразительное решение в правильный контекст. Потому что поставщиками потребностей всегда были и будут люди. Соответственно, принять правильное решение, какой из десятков и даже сотен вариантов подходит лучше всего, - это была, есть и будет истинная работа дизайнера, потому что дизайн делается людьми, для людей.
А сейчас, с появлением роботов, просто у нас появляется некоторая компонента, которая называется искусственным интеллектом, которая позволяет: а делать это масштабировано, то есть в больших масштабах, вместо трех вариантов логотипа выбирать из тысячи, б позволяет это делать непредсказуемо. Собственно, в этот все отличие от того, что сейчас называется искусственным интеллектом от алгоритмических каких-то результатов, в том, что мы часто получаем не вполне предсказуемый результат, и это очень похоже на то, как работает человек. Собственно, вот и вся разница.
Но корневая суть работы дизайнера — она не поменялась. Это было и есть подбор правильного варианта в правильные контексты. Гребенников: То есть определяет.
Что красиво, сегодня дизайнер все еще, а не искусственный интеллект? Кулинкович: Да, но… У нас, например, есть отдельные технологии внутри Иронова, которые позволяют отбросить совсем плохие варианты. То есть такой примитивный арт-директор, скажем так.
И он помогает не выгружать на конечного пользователя весь массив данных, которые слишком шероховатые, слишком смелые, а как бы делать такой скоринг дизайн-решений, чтобы финальное решение было в каком-то более-менее приличном диапазоне. Поэтому мы все равно используем эти технологии, даже чтобы отсортировать какой-то большой массив выдачи, но финальное решение, конечно, принимает человек. Гребенников: А как вообще происходит постановка технического задания искусственному интеллекту?
Предположим, я — маленькая пекарня во Владимирской области. Я приходу в вашу студию и говорю: «Хочу себе классный логотип, чтобы ко мне приходило не 2 000 человек в месяц, а 15 000 человек. Я считаю, что вся проблема моя в логотипе».
Я говорю: «Хочу такой логотип, чтобы там был колосочек, хлебушек и круассанчик обязательно». Вы же куда-то это загружаете. Как происходит процесс формирования технического задания?
И потом как искусственный интеллект осознает, что мне нужно как конечному клиенту? Кулинкович: Начнем с того, что если вы предъявите задание живым людям, живым дизайнерам, то, скорее всего, если они будут достаточно с вами честны, то они скажут, что изменение логотипа не увеличит вашу выручку в 10 раз. Это первый момент.
То есть если у вас была пекарня с плохим логотипом, а потом появляется некоторый бренд с хорошим логотипом, то едва ли это напрямую окажет влияние на ваши продажи. Косвенно, возможно, при правильном стечении обстоятельств, правильно посеве, да. Но, скорее всего, это не является критерием хорошего логотипа.
Второй момент заключается в том, что, если мы посмотрим на логотип пекарен и других каких-то бизнесов, связанных с хлебобулочными изделиями, там не всегда фигурируют колоски, не всегда фигурируют круассаны. А иногда это некий образ, визуальна интерпретация образа бизнеса, которая этим дизайнером и сделана. Соответственно, когда вы приходите в брендинговое агентство, где сидят живые люди, и они получают этот бриф, что еще происходит?
Они его творчески интерпретируют. Они смотрят, как выглядят булочные в этом городе, в округе, пытаются придумать что-то контрастное, что-то отличное от тех ребят, которые на той же улице торгуют круассанами. И, соответственно, они приходят с некоторыми дизайн-гипотезами, что кто-то решил, что это будет какой-то крестик красивый, в котором угадывается что-то такое.
Кто-то решил пойти через концепцию семейности, семейного кафе, и вообще нарисовал сердечко, потому что вот «Приходите к нам. Мы вас любим». И все такое.
А кто-то прошел напролом и начал рисовать конкретно круассан, фотореалистично и так далее. И эти все подходы имеют право на жизнь, и в равнозначной степени вы можете получить такие варианты от живых людей. В случае с Ироновым человек, без участия людей, он заполняет бриф, описывает свою компанию.
Дальше у нас отдельная система, нейросеть, она интерпретирует бриф, то есть она из текста брифа достает некоторые образы, которые могут подходить под визуальное представление этой компании, как она может быть представлена в виде какого-то емкого символа либо знака. И дальше это по такой цепочке передается, появляются эти визуализации этих образов, они обогащаются разными шрифтовыми комбинациями, дальше подключаются отдельные алгоритмы, которые подбирают цветовые сочетания комплиментарные. В общем, там сложная-сложная штука.
Но по факту это точно то же самое, что происходит при работе с живым человеком. То есть интерпретируется некоторый текстовый ввод, так же как к вам приходит человек и что-то говорит, и вы как-то это трансформируете. Мы все эти шаги условно творческих мытарств алгоритмизировали, перевели в какие-то отдельные процессы?
И клиент на выходе получает опыт, очень сопоставимый с опытом общения с живым дизайнером. Только наш дизайнер не капризничает, не болеет. Коротнева: Не уходит в отпуск.
Кулинкович Да, да, да. Гребенников: Скажите, а стоимость разработки логотипа… Логотип, предположим, я пришел за логотипом, искусственным интеллектом и обычным дизайнером в студии Артемия Лебедева отличается? Есть какой-то прайс на искусственный интеллект и обычного дизайнера?
Кулинкович: Да, конечно, отличается. Когда вы приходите лично в брендинговое агентство или дизайн-студию, помимо непосредственного конечного дизайнера, который сидит и визуализирует ваш логотип, в это вовлечено очень много людей на самом деле. Это юристы, которые помогают составлять договор; менеджеры, которые позволяют клиенту и дизайнеру услышать друг друга, перевести с одного языка на другой, и много-много всего.
Соответственно, когда вы работаете с живыми людьми, чаще всего дизайн — это операционный процесс, где клиент хочет, чтобы его услышали и некоторое врем поиграли с ним вот в эту игру «Согласование видения», да? Это все умножается на стоимость часов специалиста. И разные компании, конечно, по-разному, диапазон очень большой, но он может доходить до очень больших сумм.
То есть если вы просто придете в большую дизайн-компанию, то разработка логотипа с нуля, где вас будут слышать, слушать долго и до победного, она может быть супердорогой, неподъемно дорогой для малого и среднего бизнеса. Поэтому Иронов и другие генеративные технологии — это не просто про скорость, это про такую демократизацию дизайна, что если у вас не слишком много денег для того, чтобы играть во все эти чаепития и подписания договоров дорогостоящее, то вы можете пойти и получить из коробки сопоставимый по качеству результат. Просто процесс будет происходить несколько иначе.
Вам нужно будет принять, что ваши какие-то правки и пожелания интерпретируются не прямым методом, а косвенным, в результате работы некоторых алгоритмов. Там могут быть шероховатости, а могут быть, наоборот, источники классных открытий в результате этого. Гребенников: Вот вы говорите про открытия.
А бывало так, что пришли две разные компании, диапазон полгода-год, и искусственный интеллект выдал одинаковый логотип на совершенно разные задачи, которые перед вами ставили? Такое происходит и с живыми людьми, то есть можно увидеть очень много примеров того, как дизайнеры думают похоже, скажем так. Гребенников: Назовем это так, хорошо.
Кулинкович: Ну да. Просто на самом деле очень часто, когда у вас большой объем работы, вы сделали 1 000 логотипов, наивно полагать, что в мире все ваши логотипы абсолютно аутентичны, потому что каждый день в мире сотни и тысячи дизайнеров генерят новые логотипы, а набор примитивов, из которых логотипная графика состоит, он довольно ограничен, потому что есть базовые формы: треугольник, прямоугольник, квадрат и так далее, которые так или иначе комбинируются. Если мы говорим условно, что даже у стран, которых ограниченное количество, есть очень похожие флаги, которые можно часто путать друг с другом, что уж говорить про логотипы, которых сотни тысяч генерируется каждый год.
Соответственно, мы видим, что действительно могут появляться одинаковые работы, как у живых людей, так и нейросеть может генерировать одинаковые работы, и мы в этом не видим проблемы, потому что это было долгое время ранее. Если где-то в Сингапуре еще существует похожая птицефабрика с таким же крестиком, таким же цветом и с таким же соотношением сторон исполнен, то едва ли эти бизнесы будут друг друга локтями толкать. Поэтому мы на это смотрим совершенно нормально компенсируем это объемом, то есть проблема плагиата существенна, когда у вас стоимость каждой итерации очень большая, а дизайнер уходит на следующую итерацию, неделю молчит, пыхтит и так далее.
Но когда вы можете еще одним щелчком сгенерировать еще 100 альтернатив, то, в целом, это перестает быть проблемой. Но я предлагаю переходить от проекта Николай Иронов к другим генеративным технологиям, потому что летом прошлого года буквально весь интернет взорвала сеть Midjourney, которая создавала крутые классные визуальные картинки, и все были в полном восторге. Но вместе с этим восторгом действительно возник вопрос о том, что «Зачем мне условно в штате держать дизайнера, если я могу загрузить свой достаточно вариант брифа, и нейросеть выдаст мне несколько классных вариантов: совершенно удивительных и визуально привлекательных.
Сергей, давайте поговорим немножко про это. Во-первых, как вы думаете, какие перспективы развития у этих нейросетей? Насколько действительно хорошо они генерируют визуальные изображения, и какие риски это несет для творческих профессий?
Кулинкович: Спасибо за вопрос. Поскольку возможна какая-то профдеформация, и мы довольно давно находимся от в этой области генеративного дизайна. Просто сейчас из-за того, что искусственный интеллект как понятие тиражируется и как-то ассоциируется с нейросетевыми технологиями, и это сейчас на всех полосах газет и всяких изданий, на это все прожекторы устремлены, на самом деле генеративный дизайн существовал ранее просто в других жанрах.
И он как тогда, так и сейчас создавая новые возможности, новые рабочие места, то есть сейчас есть отдельные ребята, которые используют эту технологию для того, чтобы решать подобные задачи за деньги. Midjourney и другие ребята, они создают под себя, как Иронов, который создал новый рынок, который мы сделали, так и другие ребята.