Нейросети сейчас широко распространены и задействуются для решения задач в разных сферах: от науки и медицины до транспорта и строительства. Уникальная особенность нейронной сети заключается в том, что она является своего рода программным “мозгом”. Она способна запоминать и анализировать информацию, обобщать и делать логичные выводы. Нейросеть успешно решает поставленные задачи и главное – постоянно учится. Сходство с человеческим мозгом очевидно. Но чтобы получить ожидаемый эффект от взаимодействия с искусственным разумом, важно знать как правильно пользоваться нейросетью.
Почему это важно
Классификация нейросетей на категории возможна по разным признакам: тип нейронов, технология обучения и т.д. В зависимости от архитектуры, выделяют следующие виды нейронных сетей:
- Многослойные. Они способны обрабатывать, анализировать и классифицировать очень больше объемы информации.
- Рекуррентные. Основная задача таких сетей – анализ последовательностей и прогнозирование. Модели этого типа генерируют логичные осмысленные тексты.
- Сверточные. Генерируют, обрабатывают и редактируют изображения.
В повседневной жизни современный человек очень часто пользуется машинным интеллектом, не задумываясь об этом. Голосовые помощники, виртуальные ассистенты, система поиска по картинке – все это разные формы искусственного интеллекта.
С нейросетями успешно работают представители самых разных профессий: художники, дизайнеры, программисты, маркетологи, копирайтеры и т.д. Умная система способна нарисовать оригинальное изображение по заданным словесно параметрам, написать статью, создать программный код и многое другое.
Описать работу нейросети простыми словами можно следующим алгоритмом:
- Пользователь вводит словесное описание рисунка, который желает получить на выходе.
- Введенный пользователем текст разбирается на ключевые слова. Система переводит их на машинный язык.
- На основе этих данных нейронка прорисовывает пиксельный эскиз будущей картинки.
- Далее на набросок накладываются глубокие цвета, тени, текстура. Задается определенный стиль.
- На заключительном этапе на изображение наносятся последние штрихи, и пользователь получает готовую картину.
Чтобы получить максимально точный результат, очень важно научиться основным принципа равильногиспользования нейросети.
Основные правила
Теоретически взаимодействие с нейросетью кажется предельно простым:
- Вход в выбранную нейросеть.
- Регистрация (если требуется).
- Отправка запроса на генерацию.
- Ожидание результата (время ожидания зависит от сложности задачи).
- Получение результата.
Но на деле все отнюдь не так просто. Для получения нужного результата с одной попытки чрезвычайно важно научиться правильно формулировать запрос. Чтобы ставить задачу в соответствии с особенностями компьютерного интеллекта, можно использовать готовые шаблоны из интернета, подставляя в них свои требования, либо обучаться самостоятельно.
Если необходимо получить сгенерированное нейросетью изображение, нужно рассказать про картину как можно более детально. Вот несколько основных принципов формирования вводных данных для нейронной сети:
- Сначала нужно указать предмет, который должен стать основным объектом на картине. Это могут быть люди, животные, объекты архитектуры, явления и т.д. Простые примеры: девочка, лошадь, музей, туман. Слово-описание может быть двойным: девочка-неформалка, музей-замок и т.д.
- При желании можно указывать локацию. Например: девочка на пляже, лошадь на пастбище, музей в городе, туман над рекой.
- В описании следует указать, какое количество объектов должно присутствовать на картине. Например: две девочки, три лошади и т.д. Следует иметь в виду, что большое количество объектов приведет к ухудшению детализации.
- Можно описать происходящее с объектом на картине. Пример: девочка играет, лошадь летит.
- Возможно описание характеристик, настроения, характера: радостный, грустный, испуганный и т.д.
- Далее нужно указать, в каком стиле должно быть сгенерировано описанное изображение. Для получения реалистичного изображения задаются параметры виртуальной камеры.
- Нужно указать цветовую гамму рисунка. Это может быть сепия, пастель, неон и т.д.
- Заключительным шагом становится описание качества картинки: габариты, качество детализации.
Чтобы сгенерировать текст посредством обращения к нейронной сети, также придется внимательно подойти к формированию запроса. Сначала описывается действие. Можно попросить систему создать сценарий для видео, написать пост для соцсетей на заданную тему, составить контент-план и т.д. Тексты могут быть написаны как от третьего, так и от первого лица в зависимости от запроса.
У некоторых нейросетей есть возможность сообщать пользователю о том, что им требуется для написания текста на заданную тему. Для этого нужно задать нейронке соответствующий вопрос.
Чтобы сгенерированный нейронной сетью текст был легок в прочтении и понятен для читателей, следует указывать целевую аудиторию. Для этого нужно будет сообщить такие параметры, как пол и возраст потенциальных читателей. Также можно указать географическое положение, интересы, сферу деятельности читателей.
Выводы
Поскольку с каждым годом нейронные сети все шире используются в различных отраслях, можно с уверенностью прогнозировать постепенное вытеснение искусственным интеллектом людей из некоторых сфер деятельности. Нейросети можно доверить выполнение рутинной работы, подчиняющейся четким алгоритмам и требующей переработки больших массивов информации. Но относительно творческих возможностей с человеческим мозгом не сможет соперничать даже самая умная машина.
