Reading Time: 4 minutes

Искусственный интеллект – невероятный прорыв в развитии технологий. На любом форуме, в любом блоге и социальных сетях можно найти множество обзоров и полезных подборок для любой сферы (у нас тоже такая подборка есть. Кстати, картинка к этой статье была создана с помощью ИИ сервиса из нашей подборки). 

В этой статье мы хотим подробнее изучить тему искусственного интеллекта. Что такое ИИ? Как он учится? Чем ИИ отличается от нейронной сети? Где искать сервисы? И чем он вообще полезен для арбитража трафика?

Обо всем по порядку. 

Статистика запросов

Почему невозможно пройти мимо темы искусственного интеллекта? Сейчас она актуальна как никогда, и статистика говорит сама за себя:

Согласно данным Google Trends, количество запросов “искусственный интеллект” в течение года выросло в три раза и продолжает расти. 

Наверняка твой запрос всевидящий гугл тоже подсчитал. А можешь ли ты сходу объяснить разницу между нейронной сетью и искусственным интеллектом? И что ИИ вообще такое? 

– Хммм…кажется, это те программы, которые тексты, коды и пикчи генерят? 

– Не совсем так. 

Не торопись закрывать вкладку и переходить в поисковик. Сейчас быстро расскажем. 

Чем ИИ отличается от нейронной сети (нейронки)?

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) (в широком смысле) – это раздел информатики, который занимается решением интеллектуальных задач. В узком смысле – это технология, которая позволяет системе выполнять творческие задачи, требующие размышления. Те самые задачи со звездочкой, которые раньше были под силу только человеку. 

Нейронные сети (англ. neural networks) – это один из способов реализации ИИ. Они моделируют аналитические действия, то есть работают и обучаются по принципу человеческого мозга.  

Для полной картины стоит разъяснить еще пару терминов. 

Машинное обучение – это один из методов искусственного интеллекта. Машина обучается на специальных алгоритмах под конкретные задачи. То есть происходит быстрая обработка введенной информации. 

Глубокое (глубинное) обучение – это метод уже машинного обучения, оно использует нейронные сети для обучения и имитации принятия решений, как человек свои нейроны, когда учится чему-то! На этом уровне программирование уже не нужно, система учится сама и постепенно улучшает свои результаты. 

Примеры: 

С помощью машинного обучения стало возможным составление ленты рекомендации для покупателей на основе предыдущих покупок и запросов. Кому-то предлагаются средства для похудения, а кому-то для омоложения. 

А нейронные сети уже могут справиться, например, с тем, какие товары получают положительные отзывы, а какие – отрицательные. Глубокие нейронные сети могут извлекать важные характеристики из отзывов и выполнять анализ эмоциональной наполненности.

Чтобы не запутаться, вот схема взаимосвязи всех понятий:

Как обучаются нейронные сети? 

Отдельно остановимся на процессе обучения нейронных сетей, потому что это действительно интересно! 

Сам термин “нейронная сеть” полностью повторяет биологический аналог – нейронная сеть головного мозга человека. Связано это с тем, что нейросеть моделирует работу человеческого мозга и процесса его обучения.

Как и у человека, нейронка состоит из нейронов – отдельных вычислительных элементов. Все нейроны четко структурированы и расположены по слоям. Когда в нейросеть вводятся данные, они постепенно проходят все слои. При этом каждый нейрон отвечает за свой конкретный параметр. И что удивительно – эти параметры могут изменяться, в зависимости от полученных результатов, чтобы постепенно сводить к минимуму процент ошибок относительно эталона. Эта способность постепенно улучшать результат и есть процесс обучения, прямо как у людей! 

Прелесть в том, что основа обучения нейронной сети, как и у людей, – ошибки! (немного мотивации для читателей с комплексом отличника). 

Вот наглядная схема, как проходит обучение нейросети:

Но есть и особенность. Чтобы добиться хорошего результата и свести процент ошибок к возможному минимуму, нейросетям нужно гораздо большее количество примеров для обучения, чем другим видам машинного обучения. Могут понадобиться миллионы примеров, учитывающих самые разные параметры, только так нейронка сможет обучиться и выдавать качественный результат. 

Переходим от теории к практике. 

Где искать сервисы искусственного интеллекта для работы? 

Можно было бы сделать расширенную подборку сервисов с ИИ, но поскольку сейчас их действительно много, а твои задачи могут быть самыми разными, мы дадим наводку, где искать полезные сервисы. А дальше в зависимости от нужд, рейтинга и стоимости решишь, что больше подходит именно тебе. 

Вот несколько полезных каталогов: 

• FUTUREPEDIA – https://www.futurepedia.io/ – 916 сервисов ИИ в 49 категориях. Обновляется ежедневно;

• AI TOOLS DIRECTORY – https://aitoolsdirectory.com/ – есть поиск по категориям. Сразу видно платный сервис или бесплатный; 

• AI TOOLS – https://www.aitools.directory/ – каталог сервисов с ИИ. Можно найти инструменты широкого профиля от удаления фонового шума до написания статей.  

Если здесь нет желаемого, по запросу “ai tools directory” всегда можно найти другие каталоги сервисов с ИИ. 

Если нашел что-то очень крутое – делись ссылкой в комментариях! 

Чем сервисы искусственного интеллекта полезны арбитражнику? 

Едва ли нужно объяснять, что самый ценный ресурс – это время. Оптимизация процессов – то, к чему стремятся и новички, и опытные аффилейты. 

Сервисы искусственного интеллекта могут очень многое! 

И писать продающие тексты, и генерировать картинки по запросу, даже если запрос совершенно нереалистичен. 

Они могут создавать новые лица и новых людей. За такие фото не придется переживать, поскольку человека, который мог бы пожаловаться на нарушение авторских прав, не существует. 

Сервисы искусственного интеллекта помогут написать строки кода на нужном языке программирования, даже если ты никогда им не пользовался (да, раньше, чтобы хотя бы разобраться в новом языке, пришлось бы потратить кучу времени). 

Они могут улучшить фото плохого качества, сгенерировать видео на основе текста и улучшить голос, будто запись сделана с микрофоном. 

В общем, сервисов под любые нужды много. Однозначно стоит затестить хотя бы один! 

Кстати, о тестах. Мы готовим статью с практическим экспериментом. Хотим проверить, как проявят себя ИИ сервисы при запуске реальных рекламных кампаний. 

Если у тебя уже есть такой опыт – можешь поделиться им в комментариях! 

А если пока нет возможности тратить бюджет на такие тесты – следи за обновлениями, совсем скоро мы обо всем расскажем! 

Всем оптимального расхода времени и средств! 

До встречи 😉