Нейросеть Looka создает логотипы
Каждая компания нуждается в хорошем логотипе, который хорошо демонстрирует род деятельности и отлично выглядит на любом фоне. Серьезные организации заказывают логотипы у профессиональных дизайнеров, и стоимость работы может составлять десятки и даже сотни тысяч рублей. Но если вы просто любитель и хотите посмотреть, как может выглядеть логотип вашей вымышленной компании, существует нейросеть Looka. От пользователя требуется всего лишь выбрать род деятельности, указать ключевые слова и указать, каким примерно должен быть конечный результат. После этого сайт предоставляет большой список созданных логотипов.
Нейросеть Dream тоже рисует по словам
Сервис Dream основан на нейросети Google и анализирует изображения по поисковым запросам. На основе текстового описания на английском он может создать картинку в одном из 11 стилей. Полученное изображение можно скачать на компьютер, а в будущем, судя по еще не доступной кнопке, работы можно будет выставить как NFT объекты.
Примеры работ нейросети Dream
Напоследок хочу упомянуть про еще один очень полезный сервис, основанный на нейронной сети. Зайдя на этот сайт, вы можете удалить фон из любой фотографии, оставив только главный объект. Очень быстро и удобно, если учесть, что для выполнения этой задачи даже не нужно запускать фотошоп.
Смогут ли музыканты отказаться от услуг дизайнеров
Алексей Евдокимов из TBTBO Brand Mastering называет новую технологию «геймченджером» и говорит, что это «не просто очередное знаковое событие, а новый эпохальный виток для всей креативной индустрии».
«Безусловный плюс для артистов в том, что вам не нужно тратить много времени и средств на продакшен. Вы визуализируете вашу идею через минуту, сразу, напрямую из головы. А сеть добавляет к этому щепотку своего безумства. Получается некий новый симбиоз творческой мысли. Но при этом мы увидим настолько сильное заигрывание с технологией, что в какой-то момент из чего-то необычного, на чем сейчас артист может выделиться, это превратится во что-то абсолютно рядовое и повсеместное. Для ребят, которые ищут не только уникальное звучание, но и в целом хотят следовать по пути идентичности собственного бренда, искусственный интеллект будет не самым очевидным выбором», — рассуждает Евдокимов.
На вопрос, лишит ли массовое использование нейросетей работы дизайнеров и иллюстраторов, Алексей отвечает так: «Определенная категория дизайнеров, скорее всего, действительно прекратит существование, но пока что до этого далеко. Совершенно точно испытают проблемы очень многие иллюстраторы. В ближайшее время, конечно же, появятся ребята, которые профессионально будут генерить правильные запросы. Уже сейчас это очень тонкий инструмент. Но тут появляется другой, более актуальный момент: если нейросеть самообучается от всех запросов и модификаций, насколько все испортится или улучшится от вмешательства людей, которые понимают, как ею манипулировать?».
Производные слова
Чаще всего используются такие производные слова:
- Крипова́тый (прилагательное) — то же самое, что и криповый, но в меньшей степени, то есть слово используется в некоторой определённой сравнительной степени (ср. «глупый» — «глуповатый» (например, «глуповатый вид»), «синий» — «синеватый» (например, «синеватый оттенок»), «жуткий» — «жутковатый» (например, «жутковатый рассказ»); то есть не сильно крипо́вый.
- Крипо́вейший (прилагательное) — превосходная степень к прил. криповый, то есть то же самое, что и криповый, но в большей степени (ср. «мощнейший» — очень мощный, «сильнейший» — очень сильный).
- Крипо́во (наречие или предикатив) — ощущения, которые можно охарактеризовать: жутко, ужасно, страшно
- Крипова́ть (глагол) — имеет несколько значений:
1. испытывать ужас или жуткие ощущения по отношению к кому-либо или чему-либо;
2. покрываться мурашками;
3. вызывать ужас у окружающих людей (когда речь идёт о чем-то или о ком-то).
Крипова́ться (глагол) — имеет несколько значений:
1. ужасаться, пугаться;
2. покрываться мурашками; пугаться до дрожи.
Крипо́та (существительное) — нечто, что пугает; вызывает жуть, дрожь или ужас
Пример:
«Если ужастики пугают людей примитивными приемами и испуг возникает рефлекторно, то крипота призвана пробуждать ужас из самых недр подсознания.» Элеонора Пахомова. «Тихий дом», 2019 г.
«Крипота в сети стала появляться по мере развития Интернета.» Элеонора Пахомова. «Тихий дом», 2019 г.
- Кри́пи (существительное; от англ. прил. creepy) — то же значение, что и у крип.
- Кри́ппи — то же значение, что и у крип, но это грамматически неправильно написанное слово, употребляется редко.
- Крипо́вость (существительное) —
- Крипипа́ста (существительное) —
Пример:
«Например, нередко крипипаста содержит скрытые кадры, которых не замечаешь при просмотре, только при раскадровке, звуковое сопровождение с шумами, воплями, низкими частотами и прочие фишки.» Элеонора Пахомова. «Тихий дом», 2019 г.
Криписта́ф (существительное) — контент любого типа в интернете, первоочередной целью которого является вызвать испуг, ужас или подсознательный страх, (при этом не ставится цель прямо шокировать потребителя такого контента)
«Видеоролики, страшные истории, музыка, нагоняющие ужас. При этом крипистаф принципиально отличается от тех же фильмов ужасов.» Элеонора Пахомова. «Тихий дом», 2019 г.
Кри́пи- (существительное) — нечто ужасное, пугающее, шокирующее (употребляется как отдельное слово или часть другого слова).
Пример:
«Например, в ужастиках девочки вылезают из колодцев, странно двигаются, совершают резкие телодвижения. А в крипивидео картинка вообще может быть статичной всю дорогу, и как бы ничего внезапного в этом видео не происходит, но смотрящему становится жутко до холодного пота.» Элеонора Пахомова. «Тихий дом», 2019 г.
«Возникновение в сети интригующего крипиконтента стало одной из предпосылок зарождения нетсталкинга.» Элеонора Пахомова. «Тихий дом», 2019 г.
Кри́пы (игр.; им. пад., мн. число) — в компьютерных и консольных играх так называют монстров, при убийстве которых можно получить нечто ценное: игровые предметы, в том числе оружие, ману, или повышение скиллов.
4 ответа 4
ДА И ТОЛЬКО – присоединительная конструкция, обычно обособляется.
Сам того не осознавая, он старался выплыть и барахтался в бездушном океане, иногда мстя ему в меру своих сил. Ах, эта месть – игра, да и только. Б. Окуджава, Путешествие дилетантов. Лень, да и только.(укороченное от : Лень, да и только лень, не что другое)Значение постоянства, настойчивости действия или его ограничения.
Однако в примерах из художественной литературы нередки случаи, когда оборот «да и только» не обособляется: «Сядем сюда, мать моя! – говорит одна. – Темень-то какая! Искушение да и только…» А. Чехов, В вагоне. Здесь происходит некоторое переосмысление – присоединительный оборот выполняет роль усилительной частицы, почти междометия.”Красота да и только” как раз такой случай.Запятая не нужна. http://all_words.academic.ru/17218/%D0%B4%D0%B0_%D0%B8_%D1%82%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BA%D0%BE
Хотя в текстах часто встречается обособление “да и только”, правильнее было бы считать его устойчивым выражением и не обособлять.
Можно предположить, что постановку запятой пользователи связывают с речевой паузой, которая возможна в некоторых случаях, например: сказка да и только. Здесь ударение на первом слоге существительного определяет наличие такой паузы.
О грамматике. При отсутствии обособления “ДА И” – это сочетание частицы ДА и соединительного союза И.
ДА И ТОЛЬКО, частица (в конце предложения или части сложного предложения)
Употребляется для указания на постоянство, настойчивость в каком-либо действии или ограничение действия чем-либо, а также для подчеркивания категоричности высказывания. Отделяется запятой (реже – тире) от предшествующей части предложения.
Прошло еще с полчаса – не спится, да и только. М. Салтыков-Щедрин, Современная идиллия. Тут. вон. общину в коммуну перетолковали: сумасшествие, да и только! Н. Лесков, Некуда. А та отвернулась в сторону, да и только! М. Горький, Макар Чудра. Ах, эта месть – игра, да и только. Б. Окуджава, Путешествие дилетантов. …Подарки подействовали только вполовину; она стала ласковее, доверчивее ― да и только; так что он решился на последнее средство. М. Лермонтов, Герой нашего времени.
В художественной литературе встречаются примеры необособления частицы: «Сядем сюда, мать моя! – говорит одна. – Темень-то какая! Искушение да и только. » А. Чехов, В вагоне. Что-то пульсирует в этой жилке еле слышно. Чудеса да и только. Д. Гранин, Зубр.
Источник статьи: http://rus.stackexchange.com/questions/41361/%D0%9A%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BE%D1%82%D0%B0-%D0%B4%D0%B0-%D0%B8-%D1%82%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BA%D0%BE
Нейросеть от «Сбера» рисует по словам
Первая версия нейросети DALL-E была представлена в начале 2021 года. К концу года российские разработчики из SberDevices, Sber AI и SberCloud создали на ее основе нейронку ruDALL-E, которая так же создает уникальные изображения но, в отличие от оригинала, поддерживает русский язык. По словам разработчиков, созданные по текстовому описанию картинки можно использовать в качестве иллюстраций для статей и даже в рекламных целях. Конечно, качество созданных оставляет желать лучшего, но на данный момент эта одна из самых лучших нейросетей, доступных для использования.
Результат работы нейросети ruDALL по запросу «Робот на велосипеде»
ИИ мастерски прячет шпаргалки
Исследователи из Google и Стэнфордского университета заподозрили, что нейросеть от них что-то скрывает, когда обучили её превращать аэрофотоснимки в карты местности.
Они использовали модель нейронной сети CycleGAN — вариант генеративно-состязательной сети, разработанный для преобразования изображений одного стиля в изображения другого (image-to-image translation). Наглядным примером такой операции является превращение обычных фотографий в полотна, написанные в манере, например, Ван Гога.
На этот раз учёные поставили перед CycleGAN более утилитарную задачу: они хотели с помощью ИИ улучшить работу сервиса Google Maps. Для этого программисты должны были научить нейросеть генерировать карты по снимкам земной поверхности, а также проделывать обратную операцию — генерировать по фрагментам карт изображения, которые напоминали бы фото, сделанные с самолёта.
Для обучения использовали датасет из 1000 фотографий и 1000 соответствующих им карт местности. Уже после 500 эпох обучения сеть CycleGAN по всем признакам освоила решение поставленной задачи, о чём просигнализировала своим создателям.
Однако, внимательно рассмотрев результаты её работы, учёные были сильно озадачены. Их нейронная сеть работала… СЛИШКОМ хорошо. Настолько хорошо, что выдаваемые ею результаты просто не могли быть реальностью.
Когда ИИ реконструировал фотографии по картам улиц, которые сам же и создал, то размещал на них множество мелких деталей, узнать о существовании которых по карте было просто невозможно. Например, поразительно точно рисовал окна на крышах зданий, помещая их ровно в те места, где они на самом деле были.
Проблема в том, что на карте здания выглядели как белые прямоугольники, глядя на которые, казалось бы, ни один человек или алгоритм не мог бы догадаться о количестве и точном расположении окон. Однако, CycleGAN каким-то образом научился это делать.
Слева — исходный снимок; в центре — сгенерированная CycleGAN карта; справа — изображение, созданное ИИ только на основе карты
Обратите внимание на наличие точек (окна в крыше) на белом здании внизу снимка. Кажется, что догадаться об их существовании по карте невозможноИзображение: Casey Chu, Andrey Zhmoginov, Mark Sandler / Cornell University
Специалисты Google изучили практически каждый пиксель на выданных CycleGAN изображениях. Вскоре они догадались, что нейросеть добавляет к сгенерированной по фото карте незаметные подсказки-шпаргалки, позволяющие ей потом точно воспроизводить все детали.
Технику скрытой передачи информации называют стеганографией, и похоже, что нейронная сеть в совершенстве освоила её в процессе обучения. Чтобы обнаружить добавленную CycleGAN информацию, учёные вычли из сгенерированной ИИ карты исходное изображение и повысили его контрастность.
Результат этой операции позволил увидеть незаметные человеческому глазу дефекты изображения (шумы), с помощью которых нейросеть тайно шифровала расположение окон и других элементов аэрофотоснимка внутри сгенерированной карты.
К карте (слева) ИИ добавил незаметный шум-шпаргалку (в центре), на основе которого восстановил все детали фотоснимка (справа)Изображение: Casey Chu, Andrey Zhmoginov, Mark Sandler / Cornell University
«CycleGAN научился „скрывать“ информацию об исходном изображении внутри картинок, которые он генерирует, в почти незаметном высокочастотном сигнале… Этот трюк гарантирует, что нейросеть может восстановить исходный образец, в то время как сгенерированное изображение остаётся реалистичным».
Кейси Чу, Андрей Жмогинов, Марк Сэндлер, исследователи из Google и Стэнфордского университета (цитата: Casey Chu, Andrey Zhmoginov, Mark Sandler)
Своим открытием исследователи поделились в статье под громким названием «CycleGAN — мастер стеганографии», которую представили на престижной конференции NIPS в 2017 году.
Комментируя статью, пресса часто называла поведение нейросети умным. Однако, если всё-таки проводить аналогию между ИИ и человеком, то CycleGAN в этом случае было бы точнее назвать «ленивой». Она напоминает ученика, который, вместо того чтобы честно освоить предмет, обучился мастерски прятать шпаргалки.
Учёные отмечают, что найденная фича представляет опасность, поскольку с её помощью злоумышленники могут заставить ИИ неадекватно реагировать на те или иные изображения, просто добавив к ним немного шума. Чтобы этого избежать, ИИ придётся отучить пользоваться «шпаргалками».
Кадр: фильм «Хищник», 1987
Грамматика
Выражение «не только» состоит из безусловно противительной (отрицательной) частицы «не» и ограничительного наречия «только». Неизменяемое словосочетание. Постановка ударения и разделение переносами не то́ль-ко (оставлять «не» в верхней строке не рекомендуется).
Немного о степенях отрицания
Самое сильное отрицание даёт частица «нет»:
«Есть хочешь? – Нет». Конкретизации, что именно – суп прентаньер, пожарскую котлету или торт суфле – уже не требуется: нет, и всё тут.
Частица «не» также означает безусловное отрицание, но сама по себе заменяет «нет» только в просторечии, а в правильной речи употребляется со словами, хоть как-то объясняющими отказ:
«Обедать будешь? – Нет, не хочется».
Частица «ни» условно отрицательная: даже в самых сильных выражениях с нею она несёт в себе смысловой оттенок некоторой неполноты отрицания:
«Мне это ни к чему». Но кому-то ещё может и понадобиться.
«Не хочет оболтус учиться ни в какую». Упёрся, нет, да и только. Но изыскать способ приохотить к учёбе всё-таки надо – неучу достойного места в жизни не найдётся.
***
ПишемПравильно.ру
Правописание этих слов надо знать:
Проверить еще слово:
Откуда нейросеть всё это знает
Чтобы алгоритм мог сопоставлять слова с картинками, нейросеть специально обучали на огромном множестве изображений с описаниями. Там было всё: и фото людей, и котят, здания, игры, машины, книги, чашки, свитеры, чугунные ванны и фарфоровые статуэтки.
Если бы не было такого набора с данными, нейронка сама бы не поняла, что кошка — это кошка, и выдавала бы просто квадрат из несвязных пикселей.
Получается, что эти два алгоритма в связке просто пытаются подражать тем изображениям, на которых они были обучены. Они не обладают собственным образным мышлением и не придумывают ничего с нуля — лишь берут огромную базу существующих впечатлений и комбинируют их по инструкции.
Похожим образом работает «Балабоба» Яндекса — это нейросетевой алгоритм, обученный на огромном корпусе текстов из интернета. Когда мы даём задание «Балабобе», алгоритм дёргает нужные фразы из корпуса и выдаёт результат.
В чём суть
Разработчик Кэтрин Кроусон написала алгоритм, в котором нейросеть по текстовому описанию на английском языке пытается нарисовать подходящую картинку. Например, мы ей пишем (на английском, естественно) «программист-полуночник», а она выдаёт картинку:
Это «полуночное программирование» — очевидно, от первого лица
Или, например, «Семь грехов», а она в ответ:
Сложно сказать, что здесь изображено, но атмосфера греховная
Мы, разумеется, попросили алгоритм показать нам кадр из ещё не вышедшей игры Half-Life 3. Фанаты по всему миру ждут, когда же будет продолжение серии про Гордона Фримена и борьбу с «Комбайном». У алгоритма для нас плохие новости:
«Мистер Фримен, я что-то неважно себя чувствую»
Интересно, что в оригинальной игре у главного героя ровно такие же очки и оранжевый защитный костюм. Сложно сказать, о чём думал алгоритм, когда рисовал эту картинку, но он явно что-то знает.
Практического смысла в этих картинках пока нет, но удовольствия море. И, самое главное, вы можете получить такие же картинки по любым собственным запросам, причём даже если у вас очень простой компьютер.
Зачем это нужно музыкантам
«Пока что движение набирает свои обороты, но я абсолютно уверен, что в ближайшее время мы увидим огромное количество обложек, созданных нейросетками. И совершенно точно это не ограничится только обложками. Сравнительно недавно вышел клип, собранный из сгенерированных изображений, на песню Егора Летова „Все идет по плану“. Он выглядит пугающе прекрасным. Если говорить о стилистике, то мы также ничем не ограничены. Уже сейчас появилось огромное количество специализированных известных художников или иллюстраторов, чье имя можно указать в запросе и получить визуализацию в конкретном стиле», — говорит Евдокимов.
На YouTube вышел клип на песню «Биография» группы «Кровосток», также сгенерированный нейросетью.
В стримингах уже можно послушать релизы с созданными при помощи нейросети визуалами. Так, участники «Супергруппы» (в ее состав входят музыканты из групп Cruel Tie, «Ада» и Mad Pilot) недавно выпустили сингл «Просим вас не пить во дворах и на детских площадках», обложка которого сгенерирована DALL-E 2. Релиз представляет собой одну и ту же песню с разными названиями, в которых есть отсылка к геолокации каждого участника «Супергруппы».
«Супергруппа» — «Просим вас не пить во дворах и на детских площадках». Обложка сингла
«В случае Cruel Tie мы всегда обращались к талантливым друзьям и близким из креативного круга знакомств. Или же просили использовать в оформлении их уже опубликованные работы. Паша Жданов из „Ады“ поступал схожим образом, не считая тех случаев, когда он сам выступал дизайнером. Сейчас у нас были некоторые представления о том, что мы хотим видеть на обложке сингла, но из-за поджимающих сроков, сложности в реализации и занятости готовых помочь знакомых решили пойти экспериментальным путем и вслепую. В то время попадалось много мемов и релизов с применением технологии DALL-E 2, и мы решили: это то, что нужно. Сначала я попытался получить доступ к нейросети, но оказалось, что нужно отстоять электронную очередь. А у нас оставалось буквально два дня до сдачи сингла, поэтому мы поспрашивали по Telegram-чатам, у кого есть возможность сгенерировать для нас несколько обложек по нашим запросам, и тогда нам подсказали чат text2image. Ребята оттуда оказались очень отзывчивыми, несмотря на гигантское количество просьб помочь, и в итоге сами же увлеклись набором все более специфических текстовых запросов», — рассказывает участник «Супергруппы» и Cruel Tie Руслан Тихонов.
Обложка «Просим вас не пить во дворах и на детских площадках» выполнена в стиле детского рисунка и визуализирует сценку на лавочке с участием мужчины в форме правоохранителя. Руслан говорит, что делал запросы вида «dirty playground with no kids, four adults on the bench, one policeman, homeless dog in style of kid. Музыканты создавали в процессе и более реалистичные и «картинные» варианты, которые, по словам Тихонова, «были даже в каком-то смысле круче». «Но среди всего этого удивительного богатства выбора мы остановились на самом долбанутом варианте. Дорожим своими корнями», — отмечает Руслан.
Что такое нейросеть
Прежде чем разбираться с художественными навыками нейросетей, стоит для начала понять, что же это такое — нейронная сеть (она же artificial neural network в английском наименовании). Термин нейросеть своими корнями уходит к исследованиям работы мозга человека и в наши дни применяется к свободно связанному семейству моделей, которые характеризуются большим параметрическим пространством и гибкой структурой. Непонятно? Ничего удивительного, ведь и работа самих нейросетей не самая простая для человека неподготовленного. Но, кроме шуток, нейросеть работает по принципу человеческого мозга — он состоит из нейронов, которые связаны передающими электрохимические импульсы синапсами — а в нейросети роль нейронов играют вычислительные элементы, которые имитируют мозг человека.
Правда, несмотря на все достижения науки, пока нейросети требуют большого количества технических ресурсов, включая мощнейшие компьютеры, а также не могут соперничать с мозгом человека, где и синапсов больше, и работать они могут параллельно друг с другом. А нейросети пока функционируют лишь через разделение любой, даже самой простой задачи, на череду последовательных шагов к её выполнению. Но уже сейчас нейронные сети способны существенно помогать человеку в повседневных задачах.
Нейросетям доверено распознавать лица в системах видеонаблюдения, диагностировать болезни при анализе данных пациентов, заменять человека в колл-центрах в роли голосовых помощников да даже привычные всем чат-боты тоже используют в своей основе принцип нейронных сетей. Сервисы по имитации голосов и созданию изображений-дипфейков построены также на нейросетях. А в последнее время нейронным сетям доверили даже творческие задачи — написание стихов и рекламных слоганов, сочинение музыки и сценариев для фильмов, разработку и визуализацию промышленного дизайна, а кроме того — превращение слов в изображение.
Заменит ли искусственный интеллект сценаристов?
Блейк Снайдер в своей книге о сценарном мастерстве «Спасите котика» советует авторам задавать при написании сценария правильные вопросы: «Когда начинается каждая новая сцена, вы должны знать, в чем заключается ее конфликт и кто выступает противоборствующими сторонами. У каждого персонажа есть собственные задачи. В чем они заключаются? Как они могут вступать в противоречие с интересами других персонажей?»
Кроме интересного сюжета и диалогов, в хорошей истории есть конфликт, характеры, эмоциональный багаж и развитие персонажей. Искусственный интеллект пока не способен анализировать такие категории и вряд ли вообще когда-нибудь сможет. Чтобы создать сложного персонажа, необходимо понимать смысл создаваемого текста, но со времен Scheherazade-IF нейросети так и не научились это делать.
Олег Седухин, специалист по NLP
«Это открытая, еще не решенная проблема в машинном обучении, и на текущем этапе развития технологий понимание нейросетями текста все еще очень поверхностно. В основном нейросети создают лишь видимость понимания, запоминая, какие слова чаще всего встречались в каком контексте. Поэтому машинный ответ совпадает с тем, чего хочет от нейросети человек. Эта видимость рушится, когда современным нейросетям задают каверзные вопросы, потому что с таким они пока плохо справляются.
Сам вопрос “Понимает машина смыслы или не понимает?” — философский и очень сложный. Есть гипотеза, что на основе одних текстов не получится добиться понимания, нужно дополнять их контекстом — например, для обучения загружать еще и видео. Этот вопрос — передний край науки, и над ним работает уже нынешнее поколение разработчиков».
С этим согласен Владлен Максимов, сценарист проектов «Такая работа», «Пятая стража», «Женская версия»
«Помните киновселенную Marvel, вышедшую из комиксов, где сценарии созданы по определенным алгоритмам? Потом появился фильм “Джокер”, похожий на Marvel, но в сценарии все алгоритмы были сломаны, потому что зло сражается со злом, и это все равно притягивает зрителей. Никакой искусственный интеллект не справится с рождением сложных эмоциональных сценариев».
Как искусственный интеллект генерирует текст?
Олег Седухин, специалист по NLP, рассказал, как работает такая нейросеть:
«На самом деле система по архитектуре не такая сложная, как может показаться, просто она обучается на огромном объеме данных. В среднем для обучения используют около 600 Гб текстов.
Сейчас используется разновидность нейронных сетей, называемых трансформерами. Каждое слово в тексте трансформер представляет как набор чисел. Затем эти наборы чисел определенным образом обмениваются информацией друг с другом несколько десятков раз. Полученные с помощью этих вычислений результаты нейросеть может использовать для разных задач, в том числе генерации текстов на разные темы.
Входными данными при этом является “затравка” — начало текста, которое нужно продолжить, например: “Каков ответ на главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого?” Сеть попытается продолжить этот текст и дать ответ. При этом она не высказывает собственное мнение, просто воспринимает затравку как начало какого-то текста, уже написанного человеком, и пытается предугадать, что будет дальше».
Механизм предугадывания слов в предложении можно увидеть при наборе письма в Яндекс.Почте. Сервис обучается в ходе использования и предлагает варианты автозаполнения в реальном времени на основе паттернов, которые чаще всего использует владелец аккаунта:
Точно также работает генерация слов в сервисе «Балабоба», только в гораздо большем масштабе. Команда Яндекса создала собственную языковую модель YaLM (Yet another Language Model), вдохновляясь примером GPT-3 от компании OpenAI. Она обучается на множестве страниц рунета, включая Википедию, новости, книги и открытые записи пользователей в соцсетях. Единственная задача сервиса — предсказывать каждое следующее слово таким образом, чтобы получалось логичное и грамматически правильное предложение.
«Балабоба» тоже умеет составлять сценарии, но в небольшом объеме. Например, она в собственном стиле смогла продолжить начало оригинального сценария фильма «Криминальное чтиво»:
Если сравнить результат с оригинальным диалогом, который происходит между персонажами, то можно заметить, что в целом нейросети удалось уловить суть тарантиновских диалогов:
И в том и в другом варианте непредсказуемые и абсолютно несвязные на первый взгляд высказывания складываются в абсурдный, но увлекательный диалог. Именно эту особенность искусственного интеллекта чаще всего используют при создании сценариев для короткометражек.
Профессия
Data Scientist
Научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения реальных бизнес-задач.
Узнать больше
Значения
1. нечто (кто-либо или что-либо), вызывающее (иногда внезапный) испуг; или вызывающее жуть; или вызывающее неосознанный страх (подсознательный страх) или другие неуютные ощущения, связанные с чувством страхом или состоянием испуга;
2. нечто мистическое, загадочное или необъяснимое, вызывающее невероятный интерес, любопытство;
3. вызывающее ужас с оттенком удивления от увиденного или пережитого.
Под словом «нечто» подразумеваются любой субъект, объект или явление вне зависимости от природы его происхождения, а также независимо от того является ли это нечто материальным или оно нематериального происхождения (например: сон, мысль, призрак, тень и т. п.).
Крип (существительное) — источник того, что вызывает испуг, страх или неуютные ощущения (используется как характеристика источника ощущений, а не для описания ощущений от него).
В этом случае подразумевается суть самого источника или природы его происхождения, как того, что вызывает негативные чувства или неприятные ощущения: крипипаста, крипи-тред и т. д.
Частица «да»
Нередко «да» выступает в предложении в роли частицы. Нужно ли ставить в таких случаях перед «да» запятую, зависит от смысловой нагрузки частицы и от интонации в предложении.
Утвердительная, вопросительная и восклицательная частица «да»
Если частица стоит в утвердительном, вопросительном или восклицательном предложении либо означает недоверие, возражение, то она обособляется.
Частица «да» при выражении побуждения к действию, пожелания
Частица «да» может стоять в начале предложения перед глаголами и выражать:
а) побуждение к действию — в сочетании с глаголом в повелительном наклонении;
б) пожелание к собеседнику или относительно какого-либо явления — в сочетании с глаголом 3 лица.
В обоих случаях запятая не ставится.
Частица «да» в значении «кстати говоря»
В предложении частица «да» может употребляться в значении «кстати говоря», «между прочим», выражая мысль о том, что автор неожиданно что-то вспомнил или хочет сделать заметку, акцент на мысли. Такая частица находится в начале предложения либо части сложного предложения, выделяется интонационно и требует обособления.
Да и только
У автора: «…сплошная степь, грязь да и только». Известно, что союз «да и» может вводить обособляемый присоединительный оборот, но тогда была бы другая фраза, вроде: «…сплошная степь, грязь, да и лужи кругом». Оборот — «да и лужи кругом».
У нас же присоединяется лишь слово «только». Какова его синтаксическая функция? Спасибо «Грамоте.ру» — в справочнике на этом портале определено, что «да и только» — это частица, ставится в конце предложения или части сложного предложения для указания на постоянство, настойчивость в каком-либо действии или ограничение действия чем-либо, а также для подчеркивания категоричности высказывания. Отделяется запятой (реже тире) от предшествующей части предложения.
Итак, ставим запятую: «…сплошная степь, грязь, да и только».
Где попробовать
Для работы с алгоритмом достаточно интернета и гугловского ноутбука в облаке. Мы уже писали про jupyter-ноутбуки, но на всякий случай вот суть:
- Ноутбук — это среда выполнения для кода, которая позволяет сразу видеть результат работы всех частей кода. В нашем случае это среда для Python, но бывают и ноутбуки для других языков.
- Можно эту среду запустить на своём компьютере, а можно использовать облачные ноутбуки. Если запускать у себя, то ноутбук сможет использовать все системные ресурсы и работать быстрее. Если в облаке — ресурсы облачного компьютера.
- Пример такого облачного ноутбука — «Гугл Колаб». Им можно делиться с кем угодно, и тот, у кого есть ссылка на ноутбук, может тоже запустить тот же самый алгоритм.
Вот . На всякий случай мы сделали свою копию, если вдруг исходный ноутбук будет недоступен.
Только в темноте
До сих пор не знаю, почему это случилось именно со мной. Не представляю, когда и как умудрилась нарушить неписаные правила обращения со всякой мистикой — ну, знаете, что-то вроде «не смотри долго в зеркала», «по ночам всегда прячь ноги под одеяло», и все тому подобное
Но я правда не делала ничего, что могло бы привлечь их внимание. Не приносила домой странные предметы, найденные где-то или купленные на распродажах, не разговаривала с подозрительными незнакомцами, не пробовала гадать и не увлекалась «магическими» ритуалами, даже не смотрела ужастики на ночь
В моей квартире никто не кончал жизнь самоубийством и вообще, кажется, не умирал… если что — я стану первой. Рассказать вам как все началось?
Как создать собственный сценарий с помощью ИИ?
Придумать и сгенерировать свою историю можно с помощью сервиса Plot Generator. Он предлагает выбрать три локации для истории — пусть это будет дом, Марс и космический шаттл:
Дальше нужно придумать имя главного героя, указать два прилагательных, которые характеризуют его, и профессию. Эта история будет о пассажире шаттла по имени Daria Egg, которая очень нервная, мечтательная и работает агрономом:
По такой же форме можно придумать главному герою друга, врага или любовный интерес:
В детали можно добавить монстров, драгоценности, любимые сладости героев, любимую музыку и страшную тайну:
По этому скрипту генератор предлагает нам сценарий фильма «Calm Dragon», то есть «Спокойный дракон». Действие начинается на борту космического шаттла, на котором спорят Дарья и ее любовный интерес — второй пассажир Джон:
Перевод:
ДАРЬЯПожалуйста, Джон, не оставляй меня.
ДЖОНПрости, Дарья, но я ищу кого-нибудь посмелее. Кто-то, кто сталкивается со своими страхами лицом к лицу, а не убегает.
ДАРЬЯЯ такой человек!
ДЖОН хмурится.
Выглядит как вполне приличный диалог для мелодрамы, но дальше врывается подруга Дарьи Анна и рассказывает, что она видела, как на Марсе дракон съел кучу детей:
Чтобы создать текстовую нейросеть с нуля нужны те же знания, что требуются для создания других нейросетей. Во-первых, нужно знать математику:
- линейную алгебру: матрицы, векторы, их свойства и операции с ними
- математический анализ: производные, поиск экстремумов функции, функции многих переменных
- теория вероятности и статистика: случайные величины, распределения и т.д.
При отсутствии профильного высшего образования могут возникнуть сложности. Большинство из теорем и доказательств, которые изучаются в университете, не пригодятся на практике, но университет формирует математическую интуицию, которая очень важна
Важно не просто помнить формулы, а понимать почему они именно такие
Конечно, нужно иметь знания в области программирования. В первую очередь это:
- Python – язык программирования, который особенно популярен в направлении машинного обучения и работы с большими данными.
- NumPy – библиотек на Python, которую применяют для математических вычислений.
Также понадобится базовое понимание истории и устройства ИИ. Есть книга «Deep Learning», в которой излагается теория, достаточная (и даже чуть больше чем достаточная), чтобы заниматься машинным обучением.
На курсе по машинном обучению и нейронным сетям в SkillFactory вы разберетесь с алгоритмами и узнаете необходимые библиотеки. Фокус курса – понимание задач и практическое применение решений.
