Новости профессии связанные с нейросетями

Узнали у нейросети, каких профессионалов искусственный интеллект настроен видеть в числе будущих коллег. Анастасией Абышевой. Нейронная сеть может найти решение проблемы, но ей необходимо изучить структурированный набор данных.

Партнеры проекта

  • 5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта
  • Поделиться:
  • Какой может быть работа с нейросетями
  • ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
  • Специалист по нейросетям - Школа удаленных-профессий «PROДвижение»

Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии

Если вы хорошо разбираетесь в какой-то области, например, в фотографии вы можете добавлять профессиональные термины или имена известных художников. Некоторые уже продают "промпты", которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения. Зарплата: пока совсем узкая ниша, но если у вас талант генерировать идеи в текстовом виде, то это можно использовать для поиска удачных "промптов", которые продавать тем же ИИ-художникам. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если вы хотите не просто применять нейросети, но строить и обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но вероятно мы еще увидим больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей. Представьте, что кто-то нехороший нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и потом начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации.

Это данные свежего опроса исследовательского центра Зарплаты. Уже сейчас работодатели ищут в штат сотрудников, которые разбираются в наиболее известной на сегодня нейросети ChatGPT и ее возможностях. Чаще всего это компании в IT-сфере и финансовой. Прямо сегодня технологиям на основе искусственного интеллекта предприятия готовы доверить довольно многие задачи. В первую очередь — переводы, техподдержку, подготовку аналитики, создание несложных текстов, дизайна. Ну а что в будущем? Кто может остаться без работы из-за этого научно-технического прогресса?

Эксперты в области искусственного интеллекта Если предположить, что ИИ действительно лишит работы много специалистов, то вот кого он точно никогда не заменит — так это тех, кто разрабатывает ИИ. И тех, кто занимается исследованиями в этой области, проектированием новых систем, их тестированием и т. А еще в эту категорию можно отнести всех разработчиков с опытом. Руководители В управлении организацией невозможно все автоматизировать. Компании нужен сильный лидер, который сможет мотивировать сотрудников, разрешать конфликты и пр. Этого лишен ИИ. Специалисты в области здравоохранения Медики активно применяют технологии в своей работе. Но все равно вручную выполняют большую часть работы — ставят диагнозы, проводят операции и т. А еще они могут проявлять сочувствие, которое не менее важно в работе с людьми. Поэтому, например, психологи точно не останутся без работы. Спортсмены Казалось бы, в чем интерес смотреть, как 22 миллионера гоняют один мяч по траве на протяжении 90 минут? А разгадка проста — люди всегда жаждут «хлеба и зрелищ», ярких эмоций и криков. Поэтому профессиональный спорт до сих пор пользуется огромной популярностью. И роботы здесь никогда не заменят людей. Преподаватели и воспитатели Чтобы изучить что-то новое, нужно только одно — уметь читать. Этому мы учимся еще в начальной школе. Но последующие годы — в школе и университете — мы все равно работаем с преподавателями. Они стараются передать нам свой опыт и знания в наиболее доступном формате и ищут индивидуальный подход к каждому. А робот сможет лишь озвучить книгу. Но без живых людей здесь не обойтись. Чтобы наложить графику нужна какая-то основа. Например, человек в специальном костюме, его лицо чтобы считывать эмоции.

Чаще всего соискатели не принимают предложения из-за низких зарплат. Также среди причин назвали несоответствия между тем, что указано в описании вакансии и реальными обязанностями. Еще одна часть отказов связана с неудобным графиком.

5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту

Разбираем, на что способны нейросети уже сегодня и какие профессии сможет заменить искусственный интеллект в ближайшем будущем. Профессии, связанные с нейросетями, технологиями Big Data и VR/AR, визуальным скриптингом, киберспортом и машинным обучением будут востребованы в России в ближайшие пять лет. «Cпециалист по нейросетям: профессия промт-инженер» – это большая программа повышения квалификации.

Нейросети вместо человека: каким специалистам впору задуматься о смене профессии

На первом месте топа — инженер-программист самого искусственного интеллекта. Он будет разрабатывать алгоритмы и системы машинного обучения, собственно обучать и оптимизировать новые модели. Второй в списке — работотехник. В его задачи будет входить создание роботов и внедрение их в производство.

В дальнейшем система опирается на эти ответы как на эталонные, формируя собственные.

Promt-инженеры обучают нейросеть работе с голосовыми интерфейсами. Такой человек должен знать языки программирования, уметь формулировать задачи и видеть, что искусственный интеллект может предложить для их решения, подчеркнули в Sitronics Group. По мнению экспертов, рынок профессий, взаимодействующих с ИИ, будет только расширяться.

Соответственно, основная задача IT-специалиста — создать такую нейросеть, которая способна обучаться и научить её это делать. Чем занимается разработчик нейросетей конкретно, зависит от того, для каких целей создается продукт. Это могут быть: Системы распознавания лиц; Системы «компьютерного зрения» для беспилотного транспорта; Системы распознавания и синтеза речи; Средства сбора и анализа текстовой информации; Системы диагностики и выявления неполадок на транспорте например, в авиации ; Боты-консультанты для бизнеса с функциями, близкими к человеку. Поэтому работа разработчика нейросетей строится на том, что сначала он получает техзадание и концепт будущей программы.

Далее он: Изучает информацию по области применения нейросети и какие задачи она должна решать; Проводит исследование архитектуры уже готовых нейронных сетей, либо проектирует собственную; Проводит бета-тестирование нейросети, отладку её работы на основе промежуточных данных; Интегрирует полученный продукт в программную платформу заказчика, пишет специальное ПО для поддержания работы нейросети; Взаимодействует с командами аналитики, тестирования и технической поддержки.

Вот, но потом в какой-то момент, когда мы автоматизировали все, что можно было автоматизировать из области рутинного дизайна, мы просто в рамках эксперимента подумали: «А что если замахнуться на то, что люди называют творчеством, на творческую часть дизайна? И мы начали этим заниматься и постепенно слой за слоем начали снимать какие-то покровы с того, что называется творчеством, то, что мы сами считали творчеством. И к нашему удивлению, мы обнаружили, что очень много из этого может быть автоматизировано. И даже хуже — не для всего нужны нейросети.

Не для всего того, что люди называют творчеством, нужно использовать нейросеть и то, что называется искусственный интеллект. Так и закрутилось. Мы начали делать эксперименты, и со временем результаты этих экспериментов стали по качеству своему сопоставимы с результатами живых дизайнеров, то, что графика начинала выглядеть непредсказуемо свежо. И дальше случилось так, как должно было случиться, - родился Николай Иронов. Гребенников: Сергей, а вот после того, как появился проект Николай Иронов, количество дизайнеров у вас в студии стало больше или меньше?

Кулинкович: Сложно сказать. Скорее, не изменилось. Как вы ранее говорили, что количество дизайнеров не меняется, но меняется суть их работы. То есть у нас помимо дизайнеров появились еще люди, которые обслуживают мозги Николая Иронова. Ну как обслуживают?

Развивают и разрабатывают новые технологии, и в том числе дизайнеры, которые режиссируют эти технологии. То есть здесь главная дизайн-задача раньше была в том, чтобы создать непосредственно конечный объект дизайна, а сейчас она плавно трансформировалась в то, чтобы создать ту систему, способную масштабировано производить большое количество экземпляров арт-дизайна. 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.

Как стать тренером нейросетей и почему сегодня это востребованная профессия

Заработок в первую очередь идет от профессии и навыков, а не от нейросетей, хотя нейросети могут ускорить вашу работу. Профессия требует не только применять нейросети, но также строить и обучать модели для новых задач. Но Universal потребовал от музыкальных агрегаторов запретить нейросетям учиться на их плейлистах. Новые профессии с нейросетями в 2023 и 2024Не можешь остановить – возглавь. – Безусловно, нейросеть будет помогать и упрощать рабочие процессы, – рассказывает руководитель направления информационной безопасности Центра цифровой экспертизы Роскачества Сергей Кузьменко.

Специалист по нейронным сетям: кто это

  • В России вырос спрос на специалистов в области ИИ в три раза
  • Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech
  • ChatGPT отнимет у вас работу: нейросеть перечислила профессии в зоне наибольшего риска
  • Профессии будущего. Как нейросети открывают новые направления в edtech

Нейросети на работе: какие задачи они могут взять на себя уже сейчас

В прошлый раз, неделю назад, мы обсуждали ChatGPT, нейросети, технические аспекты, нюансы этих механизмов. У нейросети спросили, какими будут профессии будущего. При этом сейчас появляется всё больше профессий, связанных с созданием и обслуживанием нейросетей.

5 профессий, которые появились благодаря искусственному интеллекту

Насколько реальны и востребованы в будущем предложенные нейросетью профессии, оценил руководитель направлений "Инноваций" компании Никита Бугров. Специалист по нейронным сетям создает саму модель, помогает ей обучаться и следит за ее работой. Многие задачи, связанные с обработкой и анализом больших объемов данных, могут быть автоматизированы. В этой статье я расскажу мои предположения о перспективных профессиях будущего, связанных с новыми достижениями в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект и профессии: какие специальности, связанные с ИИ и нейросетями, ждет бурное развитие и высокий спрос. Это связано с тем, что нейросеть хоть и обладает интеллектом, но все же является программой, а потому нуждается в четких командах.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий