Какую работу могут выполнять нейросети

Продажи товаров и услуг

«Тятя, тятя, нейросети заменили продавца», — строчки Александра Пушкина за прошедшие годы претерпели удивительные изменения и стали актуальными в век ИИ-технологий. Действительно, бизнес-сообщество все чаще обращается к нейросетям в сфере продаж, но речи о «вытеснении» людей не идет.

ИИ помогает анализировать спрос на товары у ретейлеров, так проще прогнозировать нужный ассортимент и отслеживать пики активности среди покупателей. Использование машинных сетей также помогает избежать массового списания продукции и дефицита некоторых позиций — а от этого во многом зависит выручка.

Но это слишком далеко от традиционного прилавка, и пока что ИИ готов выполнять только вспомогательные задачи. Зато делает это уверенно — нейросети приспособили, например, для ответов на базовые вопросы клиентов. Они помогают узнать, как получить возврат, какие акции и скидки сейчас действуют, чтобы быстро сориентировать покупателя.

Разработка игр

То, что нейросети научились эффективно расправляться с геймерами в мультиплеере, сегодня никого не удивляет. OpenAI уже умеет ломать линии и крушить вражеские троны в Dota 2, уничтожая опытных противников, а Борис из «Блицкриг 3» научился адаптироваться к новым тактикам и предпринимать неожиданные маневры.

Но в процессе создания игр нейросетям уделяются второстепенные роли — все-таки организовать труд тысяч человек при разработке блокбастеров непросто. Electronic Arts приспособила ИИ под генерацию и тестирование трехмерных уровней, а разработчик PUBG Брэндан Грин намерен представить игру, где алгоритм «сочинит» огромный мир на сотни квадратных километров.

При увеличении бюджетов команды девелоперов будут обращаться к ИИ за помощью — нейросети в ближайшие годы станут незаменимыми помощниками как для гигантов индустрии, так и для инди-коллективов, но вряд ли искусственный интеллект сумеет заменить команду опытных сценаристов, гейм-дизайнеров и кодеров.

Программирование

В феврале 2022 года прогремела новость — нейросеть AlphaCode от компании DeepMind вышла на такой уровень, что может писать код не хуже человека. Тут же начали говорить, что система способна заменить «джунов», а сама AlphaCode успешно справляется с задачами средней сложности.

Но эксперты считают, что сам по себе ИИ не вытеснит программиста с рабочего места, да и само исследование пока на ранних стадиях. Однако система сможет стать незаменимым помощником, а людям не придется разрабатывать код с нуля. Сгенерированные части достаточно будет только проверить вручную, чтобы не пропустить досадную ошибку.

И этот вариант кажется самым подходящим — в таком случае ИИ возьмет на себя самые рутинные задачи, избавит своего «хозяина» от нудных повторений и поможет поднять производительность. И никаких красных глаз после бессонных ночей за ноутбуком.

Сочинение музыки

«Разве может робот написать симфонию?» — сегодня этот вопрос героя Уилла Смита из фильма «Я, робот» уже не кажется актуальным, ибо ИИ научился генерировать музыку на любой вкус, хотя многим она может показаться необычной. Пора списывать со счетов композиторов?

Вряд ли. Позиции людей и в этой сфере остаются незыблемыми, хотя созданная нейросетями музыка может использоваться в разных случаях. К примеру, американская группа YACHT при записи альбома Chain Tripping воспользовалась услугами нейросети — помощнице «скормили» огромный каталог поп-музыки, и она отбирала самые необычные биты, избавляя участников коллектива от привычных шаблонов. За инновацию YACHT даже получили премию «Грэмми».

А технология искусственного интеллекта AIVA специализируется на классике — этой нейросети близки шедевры Баха, Бетховена, Моцарта и других признанных гениев. Поэтому она выдает пристойные сгенерированные композиции. Впрочем, создатели расширили арсенал AIVA, и она умудрилась сочинить рок-саундтрек. Но сильно сомневаемся, что даже такая умница-сеть сможет собирать стадионы на концертах.

Создание изображений

Пока что нейросети не замахиваются на лавры Ван Гога, Брюллова или Брейгеля, но уже научились «зарабатывать» деньги на своих картинах. Конечно, речь идет только о цифровых холстах и масле, а работы ИИ-художников зачастую получаются слишком экстравагантными.

Алгоритм Botto крафтит тысячи изображений, но только некоторые из них отправляются «на заработки». На NFT-аукционах ИИ получил уже больше миллиона долларов, используя методы самообучения и гигантскую базу данных с картинами реальных художников.

И эта сфера кажется перспективной для дальнейшего развития. К примеру, нейросеть ruDALL-E способна генерировать изображения по короткому текстовому описанию на русском языке. GauGAN в паре с инструментом Canvas позволяет всем желающим получить реалистичные пейзажи по небольшим зарисовкам. Но о полноценной «замене» художников речь пока не идет — зачастую результат может быть слишком непредсказуемым, не говоря уже о том, что только человек может наполнить картину смыслом, так что не спешите закидывать свой графический планшет в дальний угол.

Написание текстов для медиа

Умение «переваривать» огромное количество информации пригодилось бы нейросети, «захотевшей» сделать карьеру журналиста. Сегодня ИИ способен разгрузить журналиста, предоставляя анализ информации и структурируя ее в связный текст, что сильно упрощает жизнь редакторам.

Уже сегодня некоторые издания экспериментируют с этим — в газете Miami Herald ИИ отвечает за материалы о недвижимости. Он внимательно следит за трендами на рынке и составляет довольно шаблонные заметки.