Секрет FaceApp: как технология нейросетей
помогла заработать $1 млн за 10 дней

В июле 2019 года моя Instagram лента перенеслась на 50 лет вперед: почти каждый обзавелся приложением FaceApp и, пересчитав морщины на лице, запостил фото себя в старости. Всего лишь один эффект позволил достичь 6,5 млн скачиваний российским разработчикам компании Wireless Lab, владеющим FaceApp. Пользователи отметили правдоподобность эффекта «старения», работающего на использовании нейронных сетей.

К слову, я не буду обращать внимание на нашумевшую историю с политикой конфиденциальности самого популярного приложения прошедшего месяца. Наша задача: рассмотреть, на чем строится система нейронных сетей, а также отметить наиболее удачные приложения, основанные на них.

Что такое нейросеть?

В основе идеи — нейроны (клетки головного мозга) реального человека. Предположим, наша задача узнать, как наш друг Василий будет выглядеть через 50 лет. Простейший способ — перебрать бесконечность вариантов и определить наиболее правдоподобный вариант старения, например, на основе семейного архива фотографий родственников.

Создавая нейросеть, мы начинаем учить систему решению задачи, на которую мы уже знаем ответ, но, предполагается, что путем проб и ошибок, она впоследствии научится находить ответ самостоятельно.

Если система на примере семейного альбома Василия научилась показывать правдоподобный портрет старения, мы можем предоставить базу данных уже для друга Василия, тем самым увеличивая опыт сети. Следующий шаг — объединить два уже имеющихся искусственных нейрона, создав, таким образом, нейронную сеть, которая будет работать эффективнее.

Пять приложений, пользующиеся нейронными сетями

Теперь мы знаем, как работает простейшая нейронная сеть с задачей нахождения вашей правдоподобной фотографии в преклонных годах. Далее — интересные приложения, используемые не только в рамках Instagram, но и, к примеру, для базовых задач дизайна.