Как Rider работает с нейросетями

Директор производства Rideró Мария Рявина выступила 17 октября на пермской конференции «Библиотечные фонды: проблемы и решения» с темой «Искусственный интеллект и нейросети : новые возможности в книгоиздании, работе с авторами, с читателями». «Сегодня я хотела бы поговорить о том, как мы, как издательство, используем технологии нейросетей. Вообще нейросеть – это метод в искусственном интеллекте, в рамках которого компьютер обучают обрабатывать данные схожим с человеческим мозгом образом. Как это работает: программному коду показывают некоторую базу обучающих материалов, разделяя их на хорошие примеры и плохие примеры. После того, как эти данные обработаны, программа способна самостоятельно разделять эти примеры на основании неких, известных только ему критериев. Таким образом, компьютер учится «анализировать» информацию, корректировать свою модель, пока в конце концов не начинает давать максимальное количество правильных ответов. Есть несколько типов нейросетей, некоторые из них старше и используются давно. Один из наиболее старых вариантов – это прямая нейронная сеть Обычно это нейросети, использующиеся для анализа простых наборов данных. Мы в Ridero работаем с такими давно, для верстки, модерации, простых переводов, оптимизации собственных процессов. Обучать такие можно на тысячах и даже сотнях примеров. Генеративные нейросети – это как раз та технология, которая стала доступна широкой публике в прошлом году. Они умеют, например, из текста сделать картинку или видео. То есть создать что-то на основе введенных данных. Это гораздо более сложные нейросети, обученные на миллионах примеров. Один из примеров наших собственных прямых нейросетей это наш собственный конвертер текста. К нам можно загрузить рукопись в Word и получить верстку для печатной и электронной книги, выполненную на уровне недорогого верстальщика-человека. Это наш ключевой продукт, мы им очень гордимся, и пока на рынке прямого аналога ему нет. Эта нейросеть была обучена на примерах верстки, наших собственных и тех, которые к нам загружали авторы, таким образом, из года в год наша верстка становится лучше. В прошлом году, на пике популярности генеративных сетей, мы начали делать обложки для наших авторов. Это очень интересная технология, которая позволяет заменить работу недорогого дизайнера обложек, который раньше собирал коллаж из 2-10 бесплатных исходников из интернета. А сейчас картинку лучшего, чем коллаж, качества можно получить за 10 минут вместо 3-4 часов работы. Конечно, иллюстратор всегда даст результат лучше, более художественный с точки зрения композиции, стиля, но для жанровых книг и массового потребителя нейросетевые обложки очень даже подходят. Еще мы активно делаем аудиокниги с помощью нейросетей, здесь мы пользуемся технологией Яндекс TTS. Коллеги из Яндекса сделали великолепный сервис для превращения текста в голос. У них большое количество настроек, есть около десяти разных вариантов голосов, мужских и женских, с разными характеристиками, настроением, скоростью. Это фактически позволяет записать аудиокнигу вместо десятков часов, которые обычно уходят на начитывание и монтаж книги, за какие-то минуты. Здесь, конечно, пока есть вопросы к качеству. Есть читатели, которые пока не готовы слушать аудиокниги, записанные нейросетью, их можно понять, потому что голос пока не идеален, особенно на длинных текстах. Но есть категории слушателей, которым это уже привычно и удобно. Самое важное, как я считаю, это быть честным со своим читателем, и до покупки сообщать ему, было ли это записано человеком, или это была озвучка через нейросеть». Смотрите полную видеозапись выступления Марии Рявиной. --- Подпишитесь на новости о наших акциях, конкурсах, вебинарах: ВКонтакте — Телеграм — Одноклассники — Яндекс.Дзен –