8 направлений для развития инноваций в ИТ-сфере

• ИТ в России
• Модернизация поиска товаров (голосовой и визуальный поиск)
• Искусственный интеллект
• Автоматизированная система логистики
• Автомобили с возможностью автопилота
• Концепция «чат-бот»
• Интернет вещей и internet of х
• Портативное образование
• Технология Big Data

Информация пронизывает разные аспекты жизни людей, а значит, совершенствование методик работы с ней представляет собой необходимый процесс для движения научно-технического прогресса. А без него не будет развития общества.

Нововведений в области ИТ ежегодно появляется немало, однако для каждой конкретной территории характер их внедрения различен.

ИТ в России

Для России инновации области ИТ обусловлены некоторыми особенностями жизни. Такими особенностями представляются:

1. Высокий уровень образования.
2. Относительная простота коммерческой деятельности.
3. Большая доля специализированных профессий.
4. Несбалансированность финансирования, большие расходы приходятся на аппаратное обеспечение.

Особенности существуют как положительные, так и отрицательные. Однако введение инновационных решений проводится с учётом каждой из них.

A post shared by Russian IT Group (@russian_it_group) on Mar 27, 2019 at 5:30am PDT

Из обширного количества последних инноваций ИТ аналитики, основываясь на статистических исследованиях, выделяют основные нововведения. Именно эти инновации, по их мнению, сильнее всего повлияют на стиль жизни человечества.

Модернизация поиска товаров (голосовой и визуальный поиск)

Поисковые сервисы сильно вплетены в жизнь человека. Текстовый поиск принимает более интеллектуальные очертания: запросы, которые распознают сервисы, становятся краткими и лаконичными. Пользователя начали понимать с полуслова.

Однако инновации пошли дальше: теперь допустимость голосового или визуального поиска уже не кажется такой фантастичной. Обширное количество сервисов уже задумываются о внедрении этих ИТ-инноваций в собственные поисковые системы, чтобы наилучшим образом понимать желания клиентов, а также предлагать им то, что будет непременно приобретено.

Искусственный интеллект

Фантастика скоро может осуществиться. Специалисты прогнозируют, что к 2030 году концепции искусственного интеллекта заполонят все сферы жизни. Уже сейчас делаются ошеломляющие прорывы в областях ИТ, тесно связанных с технологией ИИ: самообучение машин.

Различные программы, контактирующие с людьми, учатся предугадывать желания клиентов на основании статистических данных. Нельзя не упомянуть о всевозможных сервисах слежения, на которые возлагаются большие надежды, связанные с предотвращением террористических актов или противозаконных действий.

Инновацией, тесно связанной с совершенствованием искусственного интеллекта, представляется личностный подход к онлайн-покупателю. Во время активности на площадках онлайн-магазинов клиент неизбежно оставляет информацию о своих предпочтениях и наклонностях. Эту информацию используют специальные программы, индивидуализируя отношение сервиса к клиенту.

Автоматизированная система логистики

В связи с популяризацией онлайн-магазинов и повышением объёмов розничной торговли возникает необходимость оптимизации грузоперевозок.

Автоматизированные системы логистики позволят наилучшим образом распределить обязанности и повысить производительность доставок.

Улучшится гибкость и универсальность грузоперевозок.

Автомобили с возможностью автопилота

Ещё одним производным искусственного интеллекта является появление аппаратов с активным автопилотом. Компания Tesla уже создаёт автомобили, оснащённые самообучающимися компьютерами, прекрасно справляющимися с классическим вождением. Разработка не идеальна, пока использование автопилота требует участия человека.

Аналитики утверждают, что в ближайшие 20 лет инновационная программа автопилота прочно вольётся в транспортную индустрию.

Концепция «чат-бот»

Очеловечивание программ и служб идёт полным ходом. Весьма распространённые чат-боты в скором времени могут начать получать вполне приличную эмоциональность.

Уже сейчас такие ИТ-решения, как Siri, отлично справляются со взаимодействием с пользователем. К слову, они же являются представителями инновационных программ голосового и визуального поиска. Также упор в разработках делается на расширение возможностей этого ПО и их универсальность применительно одновременно к нескольким процедурам.

Интернет вещей и internet of х

Всё больше и больше «умных вещей» проникает во все сферы жизни. Гаджеты и компьютеры уже очень давно управляются посредством всемирной сети. Даже бытовая техника может теперь управляться через интернет. Однако это всё относится к не самому новому понятию «интернет вещей».

Аналитики же предрекают уход от этого явления в более широкую сферу, получившую название «интернет всего» или internet of х. Этот инновационный термин олицетворяет возможности современного интернета управлять теми сторонами человеческой жизни, которые связаны с финансами, гаджетами, услугами, товарами и т.д.

Портативное образование

Существует закономерность: чем больше информации поступает человеку, тем большими навыками рекомендуется овладеть для её использования.

В связи с этим в ИТ стремительными темпами развиваются системы онлайн-обучения и всевозможные курсы. Аналитики предсказывают широкое распространение инновационных образовательных приложений на мобильные платформы.

Технология Big Data

Также рост объёмов информации побуждает развиваться сферу обработки данных. К примеру, технология Big Data интенсивно совершенствуется для эффективной обработки пользовательской информации. Эта инновация получила широкое распространение в области маркетинга. Сбор, анализ, распределение и хранение информации о возможных потребителях даёт шанс наработать клиентскую базу для каждой организации, которая продаёт.

По итогам рассмотрения предлагаемых аналитиками самых значимых инноваций становится ясно, что немалое количество инноваций связано с технологиями искусственного интеллекта. Таким образом, это актуальнейшая научная сфера ИТ, которая открывает обширные возможности для последующих нововведений.

Перспективы ИИ редко подвергались сомнению, но в наше время сфера достигла поистине неимоверных высот и стала приоритетнейшим из центров вливания инвестиций.

]]>
Инвестиции в искусственный интеллект.

Появление искусственного интеллекта (ИИ) потенциально может стать одним из самых значительных событий в истории человечества. Современные машины уже совершенствуются в интерпретации данных, распознавании паттернов и поиске более эффективных способов выполнения задач. И ведущие технологические компании упорно работают над новыми прорывами, которые могут затмить то, что было достигнуто до сих пор.

Существуют огромные стимулы для достижения и поддержания лидерских позиций в этой области, и инвесторы, которые поддерживают ее ведущих игроков, могут рассчитывать на огромные вознаграждения в долгосрочной перспективе. Прежде чем попасть в отдельные акции, которые потенциально могут стать победителями в области искусственного интеллекта, стоит установить некоторые концепции и тенденции, чтобы лучше понять, почему ИИ обладает таким большим потенциалом. Это позволит вам определить и понять инвестиционные возможности в этом пространстве.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект предполагает использование алгоритмов, которые направляют поведение машины для решения проблем таким образом, чтобы это было разумно или по-человечески. В рамках более широкой категории ИИ существует также целый ряд специализированных подкатегорий.

Машинное обучение.

Машинное обучение – это отрасль искусственного интеллекта, сосредоточенная вокруг идеи, что компьютерные алгоритмы могут распознавать паттерны и “учиться”, продолжая улучшать больше данных, которые они получают. В то время как более широкий термин “искусственный интеллект” относится к системам, которые могут производить интеллектуальные результаты в различных ситуациях, “машинное обучение” относится к системам, которые могут делать выводы из опыта и адаптироваться.

Нейронная сеть.

Нейронные сети – это алгоритмы многих тесно взаимосвязанных узлов обработки, которые были вдохновлены человеческим мозгом. Они определяются изначально без каких-либо конкретных правил работы, вместо этого, выводя, правила и связи через распознавание образов.

Глубокое обучение.

Глубокое обучение – это подкатегория машинного обучения, которая использует нейронные сети для анализа набора данных по широкому спектру различных измерений, выявления паттернов и укладки этих паттернов друг на друга для создания категорий, которые могут быть использованы для классификации. Например, ИИ глубокого обучения может быть способен смотреть на коллекцию фотографий без предоставления дополнительных направляющих данных и идентифицировать людей как отдельную категорию от их окружения или лица как отдельную часть человека.

Важные показатели для оценки акций искусственного интеллекта.

Имея качественное понимание искусственного интеллекта и потенциальных улучшений и рыночных возможностей, которые он может создать, Вы сможете найти качественные инвестиции в пространство, но также важно иметь в своем распоряжении некоторые количественные инструменты. Даже великие компании могут быть плохими инвестициями, если вы покупаете их акции по слишком высокой цене, и понимание следующих показателей эффективности и оценки позволит вам лучше выбирать акции AI с сильным потенциалом доходности.

Компании, лидирующие по заряду в области искусственного интеллекта.

Как следует из целевого показателя PricewaterhouseCoopers в размере 15,7 трлн. долларов в глобальной экономической стоимости, генерируемой в результате воздействия искусственного интеллекта в 2030 году, нет недостатка в компаниях, которые могут извлечь выгоду из развития технологий искусственного интеллекта. Как и в случае с интернетом, далеко идущие последствия ИИ означают, что почти каждая отрасль под солнцем будет затронута тем или иным образом. Однако крупные победители могут оказаться довольно концентрированной группой.

Развитие технологий искусственного интеллекта является капиталоемким и ресурсоемким процессом, а развитие передовых систем глубокого обучения зависит от доступа к огромным массивам свежих данных. В результате компании, находящиеся на переднем крае этого революционного технологического толчка, как правило, являются технологическими гигантами с большими карманами и уже существующими бизнес-позициями, которые помогли трамплину их предприятий искусственного интеллекта.

Alphabet.

Позиция Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) в пространстве искусственного интеллекта-одна из самых убедительных причин инвестировать в акции. В дополнение к своей лаборатории DeepMind, посвященной исследованиям и приложениям искусственного интеллекта, компания имеет множество других предприятий и активов, которые делают ее, вероятно, долгосрочным лидером в области искусственного интеллекта. Его подразделение Google уже давно доминирует в индустрии поисковых систем, и, находясь в центре такого большого количества запросов и коммуникаций в интернете, компания получает доступ к невероятному количеству ценной информации.

Новые данные – это важнейший компонент для развития машинного интеллекта, и способность передавать огромные объемы информации для обработки необходима для создания усовершенствованных алгоритмов. Такие платформы, как YouTube, Gmail и Google Drive suite, также генерируют множество данных, которые могут быть введены в алгоритмы машинного обучения.

Глубокие карманы Alphabet, ресурсы данных и сила в ИИ также помогли компании позиционировать себя в качестве раннего лидера в области самоуправляемых автомобилей. Дочерняя компания технологического гиганта Waymo в настоящее время является единственным американским подразделением, которое тестирует беспилотные транспортные средства уровня 4 на людях, которые не являются платными тестировщиками или сотрудниками. Автономные транспортные средства будут огромными генераторами данных, и некоторые оценки предполагают, что один автономный автомобиль будет генерировать более двух миллионов гигабайт данных в течение среднего времени вождения в течение года.

Amazon.

В дополнение к своей одноименной онлайн-розничной торговой площадке, Amazon.com (NASDAQ: AMZN) также является ведущим поставщиком услуг облачных вычислений. Компания использовала свое преимущество в области облачных вычислений, создала командное преимущество, которое также должно работать в ее интересах в области искусственного интеллекта. В 2018 году на долю Amazon пришлось более 30% рынка облачной инфраструктуры. Этот уровень доминирования на рынке означает, что невероятное количество информации прокачивается через центры обработки данных компании и дает компании доступ к обилию ценных данных, которые могут быть скормлены алгоритмам машинного обучения.

Amazon также стал одним из первых лидеров в области интеллектуальных динамиков и операционных систем на основе голосовых команд. Аппаратное обеспечение компании Echo и голосовой помощник Alexa являются лидерами категории в областях бизнеса, которые будут продолжать генерировать сокровища ценных данных, и ее решение сделать систему Alexa доступной для всех своих облачных клиентов открывает огромные новые источники данных. Amazon также разрабатывает собственные чипы для использования в своих устройствах на базе Alexa и центрах обработки данных AWS. Благодаря доступу к данным на потребительском и корпоративном уровнях, а также компании, инвестирующей в создание своих активов на аппаратной стороне вещей, Amazon имеет блестящее будущее в области искусственного интеллекта.

Microsoft.

Microsoft (NASDAQ: MSFT) занимает прочные позиции в пространстве облачных вычислений со своей платформой Azure, что дает ей преимущество в пространстве ИИ и позиционирует компанию как основного бенефициара достижений в области машинного обучения.

Платформа Azure уступает Amazon Web Services по доле рынка, но Microsoft по-прежнему занимает выгодное положение в центрах обработки данных и облачных вычислениях. Кроме того, ее лидерская роль в корпоративном программном пространстве и переход от офисных и других программных пакетов к облачным сервисам могут дать компании доступ к типам информации, которую ее конкуренты могут испытывать трудности с получением. Прогресс в ИИ должен способствовать повышению стоимости компании Microsoft Azure и услуг.

NVIDIA.

Облачные вычисления будут играть существенную роль в развитии технологий искусственного интеллекта, но полупроводники, процессоры и другое вычислительное оборудование по-прежнему будут играть важную роль в питании ИИ и центров обработки данных. NVIDIA (NASDAQ: NVDA) является лидером в области графических процессоров (GPU), которые помогают питать приложения искусственного интеллекта, и наблюдает большой рост числа процессоров, используемых ведущими поставщиками облачных сервисов, такими как Amazon и Microsoft.

Таким образом, она уже зарекомендовала себя как важная роль в самоуправляемом автомобильном пространстве. Чипы NVIDIA также играют большую роль в современных приложениях искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, и компания сотрудничает с General Electric в предоставлении аппаратного обеспечения по инициативе GE Healthcare.

Facebook.

Услуги Facebook (NASDAQ: FB) охватывают более 2 миллиардов активных пользователей в месяц. Благодаря такому охвату и вовлечению, перед компанией стоит задача просеивать огромные объемы данных и следить за тем, чтобы каждый из пользователей видел контент, наиболее соответствующий их интересам. Техническая компания уже использует алгоритмы машинного обучения, чтобы адаптировать распределение контента к вкусам пользователей, стремясь доставить приятные впечатления на своих платформах социальных сетей, и она будет все больше полагаться на ИИ, чтобы модерировать контент на своей платформе.

Как и другие, в первую очередь программно-ориентированные технологические гиганты с лидерскими амбициями в области машинного обучения, Facebook теперь разрабатывает свои собственные специализированные микросхемы для искусственного интеллекта, чтобы уменьшить свою зависимость от сторонних производителей микросхем и обеспечить работу с аппаратным специально построенный для его нужд.

По мере того, как устаревшие компании IBM (NYSE: IBM), специализирующиеся на мэйнфреймах и сервисах, теряют популярность, компания ищет новый набор растущих компаний, чтобы компенсировать снижение и позиционировать компанию для будущего роста. Искусственный интеллект, по-видимому, играет важную роль в этих инициативах по росту, и приобретение Big Blue компании RedHat, занимающейся разработкой программного обеспечения с открытым исходным кодом, стоимостью 34 млрд. долл., вероятно, было предпринято для того, чтобы повысить свои позиции в гибридных облачных сервисах и изменить положение бизнеса, чтобы лучше конкурировать с ведущими высокотехнологичными конкурентами.

У IBM нет активов, которые генерируют данные на потребительском уровне, таких как Google, Amazon и Facebook, но компания занимает укоренившиеся позиции в сфере корпоративных услуг и активно использует свои инвестиции, чтобы занять лидирующую позицию в ИИ. IBM Watson уже создает стоимость в отрасли здравоохранения, и компания вкладывает большие средства в дальнейшее развитие своего бизнеса в области когнитивного здоровья и других приложений ИИ. Искусственный интеллект также поддерживает функции безопасности и услуги компании. Решения для корпоративной безопасности являются основной частью будущего Big Blue, а передовые алгоритмы машинного обучения, по-видимому, необходимы для защиты от угроз кибербезопасности завтрашнего дня.

Baidu.

Baidu (NASDAQ: BIDU) иногда называют «Google of China», потому что он владеет и управляет ведущей поисковой системой страны. Эта ключевая позиция китайской индустрии интернета и данных наделяет Baidu значительными преимуществами в гонке за разработку более совершенного искусственного интеллекта. Подобно американским техническим лидерам, таким как Alphabet и Amazon, Baidu имеет собственную голосовую операционную систему и выпускает совместимое оборудование, включая линейки интеллектуальных колонок, интеллектуальное освещение и другие устройства для подключенного дома.

Baidu также активно работает над автомобилями с автономным управлением и работает над технологиями машинного зрения и машинного обучения, которые, как ожидается, проложат путь к усовершенствованным функциям автономной навигации. Компания создала сеть партнерских отношений, которые должны помочь укрепить ее лидирующие позиции в космосе, и пользуется решительной поддержкой правительства Китая в разработке технологий искусственного интеллекта.

Alibaba.

Alibaba (NYSE: BABA) владеет и управляет Tmall и Taobao, платформами онлайн-продаж, которые делают компанию бесспорным лидером в области электронной коммерции в Китае. Она также управляет ведущей платформой облачных сервисов в стране. Это ставит его в положение, несколько сравнимое с Amazon. Стоит отметить, что платформа облачных вычислений Alibaba является гораздо меньшим компонентом ее общего бизнеса, таких как у Amazon, доступ к комбинации ценных источников данных, таких как крупномасштабная электронная коммерция и облачные вычисления.

Alibaba использует алгоритмы машинного обучения на своих платформах онлайн-розничной торговли, чтобы адаптировать предложения продуктов и результаты поиска в зависимости от поведения пользователя и надеется добиться прогресса в ряде важных областей ИИ. Алгоритм чтения компании побил средний человеческий балл в тесте на понимание прочитанного, составленном Стэнфордским университетом.

Недавно выпущенный интеллектуальный динамик Alibaba активно внедряется на ранних этапах и может стать основным благом для инициатив компании в области электронной коммерции и передачи данных. Кроме того, компания работает над технологиями «умный автомобиль» и «умный город», которые могли бы укрепить платформу искусственного интеллекта.

Революция ИИ только начинается.

Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, число вариантов использования и влияние на отрасли будет только расти. Точное развитие рынка искусственного интеллекта трудно предсказать, потому что это неизведанная территория и включает в себя огромное количество переменных, но технология уже создает ценность и прокладывает путь для новых инноваций и все еще находится в зарождающемся состоянии относительно своего потенциала.

Для тех, кто хочет инвестировать в технологические компании, дальнейшее развитие и внедрение алгоритмов машинного обучения представляет собой потенциально огромный катализатор роста и имеет хорошие шансы стать наиболее важной технологической тенденцией этого столетия.

]]>
ТЕХНОЛОГИИ, ИНЖИНИРИНГ, ИННОВАЦИИ

Измеритель диаметра, измеритель эксцентриситета, автоматизация, ГИС, моделирование, разработка программного обеспечения и электроники, БИМ

Искусственный интеллект вокруг Вас: достижения и повседневные инновации

На фоне новостей в области ИИ обычные стартапы как-то теряются. На arxiv.org в геометрической прогрессии растут исследования по machine learning (computer vision, natural language processing, etc.). AlphaGo Zero порабощает Землю разгромно обыгрывает прошлые версии сети и не требует человеческого участия в процессе тренировки. Нейросеть NVIDIA меняет на фото время года и погодные условия, а умельцы с помощью выложенного алгоритма меняют в фильмах актрис на… других актрис. Как на фоне роста новостей по ИИ остаться жизнеспособным проектом? Когда-то Рэй Курцвейл предсказывал: «В 2029-м году программа не только сможет полностью пройти тест Тьюринга, а сделает это лучше многих реальных собеседников. Компьютер за тысячу долларов будет на порядки превосходить мозг среднего человека в большинстве областей».

• Наша продукция
• Презентации по направлениям
• Инжиниринг
• Консалтинг
• Металлообработка
• Моделирование
• Разработки

Однако сейчас эксперты говорят, что есть шансы получить сильный ИИ «в течение 5 лет с вероятностью 80 % и в течение 10 лет с вероятностью 99 %». Вероятно, в ближайшие 5-10 лет может решиться судьба человечества. Стоит ли в таких условиях вообще заниматься проектом, связанным с ИИ, если его цель не заключается в создании разумных роботов? Точного ответа на этот вопрос нет. Но бум проектов, решающих прикладные задачи, продолжается. Сегодня мы посмотрим на три сферы применения ИИ, где уже достигнуты интересные результаты.

Образование

Woogie. Интерактивный робот, который делает обучение интересным для детей

Робот Woogie учит детей в возрасте 6-12 лет, общаясь с помощью голосового интерфейса. Робот развлекает, учит, дает ответы на некоторые вопросы, и стоит при этом всего 76 долларов. Woogie обращается к базе данных сервиса, чтобы отвечать на любой вопрос ребенка: от «Почему исчезли динозавры?» и до «Почему мне нужно есть брокколи?».

Учится не только ребенок. Сам робот постоянно обучается индивидуальному взаимодействию, адаптируется к привычкам и интересам каждого ребенка. Он способен рассказать анекдот, загадать загадку, привлечь внимание ребенка сказкой. Родители имеют доступ к системе через мобильное приложение и могут загружать в базу новый контент, например книги и обучающие игры.

Во многих отношениях проект необычный. У него нет своего токена, он не выходит на ICO, а деньги на развитие получает от краудфандинговой программы на Indiegogo. В настоящий момент подготовлено уже 30 протитопов устройства.

AltSchool. Платформа новых методов обучения

В 2014 году новый проект в сфере образования привлек $33 млн. В 2015 году AltSchool привлекла еще $100 млн. Стартап заинтересовал инвесторов необычным подходом: AltSchool — это серия микро-школ, в которых основное внимание уделяется индивидуальному обучению. Учащиеся получают собственные еженедельные «плейлисты», списки отдельных и групповых занятий, адаптированные к конкретным сильным и слабым сторонам каждого ребенка. AltSchool отслеживает прогресс и неудачи каждого ученика — каждый шаг на его пути, все сильные и слабые стороны. Программное обеспечение дает рекомендации, влияющие на образовательный процесс каждого ребенка.

В исследовательском проекте, организованном Фондом Гейтса, изучалось влияние персонализированной практики обучения в 23 государственных школах. Через два года исследование показало, что учащиеся в этих школах добились больших успехов, чем студенты из сопоставимых школ, в которых не было персонализированной программы обучения. Более того, исследование показало, что ученики, чьи оценки выросли больше всего, были теми, кто ранее сильно отставал по многим предметам.

Добавьте к персонализации возможности программного обеспечения, адаптирующего учебный план для каждого конкретного ученика, и вы поймете, как будет выглядеть образование в будущем.

Hugh. Помогает посетителям библиотеки быстро найти любую книгу

Студенты, которые ищут библиотечные книги в Университете Аберистуита (Великобритания), могут обратиться за помощью к роботу-библиотекарю. Hugh — первый в мире робот, предназначенный для работы в библиотеке. Он может рассказать, где хранится книга, и показать студенту соответствующую книжную полку.

Получая информацию из PRIMO, онлайн-библиотеки университета, Hugh имеет доступ к 800 000 книг. Hugh реагирует на голосовые команды и способен заниматься не только книгами. Подобные роботы смогут выполнять конкретные задачи больницах, супермаркетах или гостиницах.

Knewton. Адаптивное обучение

Собравшая $157 млн инвестиций компания Knewton разработала адаптивную образовательную платформу, основанную на технологиях анализа данных в сфере образования, и предлагает интегрировать свое решение с любой системой управления учебным процессом. Адаптивная платформа дает рекомендации для обучения студентов, основанные на успеваемости учащихся, а также предлагает анализ цифрового контента. С помощью софта учитель оценивает знания студента по своему предмету в любой момент времени. Если студент плохо справляется с предметом, Knewton может предложить контент, который повышает уровень понимания сложных вопросов. Knewton будет предлагать разные варианты образовательного контента до тех пор, пока не найдет способ научить студента.

Хотя многие обучающие платформы могут похвастаться тем, что они корректируют тестовые вопросы на занятиях, основываясь на предыдущих ответах, процесс управления данными Knewton принципиально отличается, потому что предлагает гипер-персонализированный вариант обучения, создаваемый «на лету» для каждого конкретного пользователя. Сегодня с Knewton работают более 13 миллионов студентов по всему миру, а база данных платформы содержит более 100 000 образовательных материалов, включая видео-лекции и учебные пособия.

Персональные помощники

Fin. Личный помощник по всем вопросам

Fin — это круглосуточная служба помощи, во всем похожая на Siri, Echo или Google Now… кроме того, что действительно работает. Fin использует комбинацию машинного и человеческого интеллекта (за обработкой запросов следят нанятые ассистенты), чтобы находить ответы, отправлять сообщения, обрабатывать заказы и делать всё, что вы ожидаете от личного помощника.

Fin принимает поручения в мобильном приложении, по электронной почте, через SMS или в интернет-чате. Вы можете попросить Fin позвонить, сделать покупки, отправить по электронной почте текст, уведомление о встрече или книгу. Вы можете использовать Fin, чтобы сделать транскрибацию аудио или видео в текст, или просто находить ответы на заданные вами вопросы.

Gatebox. Голографическая аниме-помощница

Gatebox — это устройство, обеспечивающие демонстрацию изображения девушки с голубыми волосами по имени Азума Хикари. У Gatebox есть сенсоры и камера, помогающие системе идентифицировать лицо и движения владельца. Управлять устройством можно с помощью голоса, автоматизируя дом различными способами: включая и выключая свет, устанавливая будильник или просто общаясь с Азумой, которая приветствует вас и напоминает о различных делах.

Азума может даже отправлять хозяину гневные сообщения, если он задерживается, объясняя это тем, что она «чувствует себя одиноко». Однако за возможность общаться с виртуальной девушкой придется немало заплатить — стоимость Gatebox составляет около $2580.

Hound. Повседневный помощник

Приложение Hound, доступное как на iOS, так и на Android, распознает голосовые команды (включая поисковые запросы), делает перевод предложений на другие языки в реальном времени и даже понимает контекстную связь между несколькими запросами. О последнем стоит рассказать подробнее, потому что в этом пункте обычной спотыкаются Siri и Cortana. Любой из ваших поисковых запросов может быть легко уточнен последующими вопросами, поэтому вам не нужно повторять заново. Если вы ищите подходящий отель, то для сужения поиска из всех найденных вариантов спрашиваете «номер с Wi-Fi» или «с тренажерным залом».

Hound находит кафе с бесплатным Wi-Fi в нескольких минутах ходьбы от вас, показывает все отели стоимостью от 200 до 400 долларов за ночь в определенном районе города, и отражает время восхода Солнца за два дня до Нового года. А если спросить у Hound, сколько калорий содержится в 16 яблоках и 4 бананах, он назовет общее количество калорий для всех фруктов. Hound также может рассказать вам, сколько будет стоить самая дешевая поездка на Uber до нужной вам точки.

По заверениям разработчиков из компании SoundHound, которая за 10 лет получила 75 миллионов долларов инвестиций, все прочие цифровые помощники переводят то, что вы говорите в текст, а лишь затем анализируют смысл информации, в то время как Hound пропускает этот шаг и сразу расшифровывает вашу речь.

Hound не использует Google поиск, поэтому иногда странным образом ошибается на простых запросах. По большей части приложение заточено сейчас под поиск заведений, ответы на «странные запросы» и для переводов «на лету».

Mycroft. Первый в мире роботизированный помощник с открытым исходным кодом

Перед вами хаб-устройство на основе Raspberry Pi 3 и Arduino, вдохновленное дизайном роботов из научно-фантастических фильмов. Проект Mycroft на Kickstarter собрал более 127 000 долларов и еще 160 000 долларов на Indiegogo. Система спроектирована на платформе Snappy Core Ubuntu (предназначена для систем домашней автоматизации, дронов и автономных роботов) и способна обрабатывать команды пользователя на естественном языке. Идея Mycroft заключается в том, чтобы дать возможность пользователям использовать любой тип устройств — настольные компьютеры, мобильные устройства, динамики, роботы — всего, что может пригодиться при обработке естественного языка.

Mycroft может сообщать новости, говорить о погоде, а также управлять другими устройствами по всему дому или в офисе — например, включать кофеварку или играть определенный музыкальный плейлист. Благодаря открытой платформе Mycroft в системе постоянно появляются новые фичи. Нововведения ограничены только воображением разработчика и могут включать в себя что угодно: от контроля беспилотного летательного аппарата до ответов на вопросы о покемонах.

Remi. Siri с приятным интерфейсом

Виртуальный помощник Remi может однажды стать настоящим ИИ — в этом уверены разработчики, которые ставят перед собой амбициозную задачу не просто сделать личного помощника, а построить полномасштабный ИИ, который говорит, думает и, самое главное, учится. Сейчас Remi нельзя назвать особенно умным — он даже не добрался до уровня собаки.

Viv. Помощник со связями

Viv не просто отсылает к веб-поиску, а сам связан с множеством сервисов, что позволяет приложению быстрее и точнее находить ответы на запросы пользователя. Viv может покупать товары, с помощью службы x.ai планировать встречи и даже отправлять запросы для бронирования гостиничного номера или заказа цветов. Viv может понимать намерение пользователя и создавать алгоритм для обработки задачи «на лету», даже если с подобной задачей никогда не сталкивался раньше. Приложение может демонстрировать код обработки каждого запроса. Это гипотетически даст возможность сторонним разработчикам создавать надежный диалоговый интерфейс для своих сервисов, просто пообщавшись с Viv.

Создатели Viv — Даг Киттлаус, Адам Чейер и Крис Бригам — уже более десяти лет работают над проблемой изучения естественного языка, участвовали в создании Siri, а также в проекте разработки ИИ под патронажем DARPA в начале 2000-х годов. Не удивительно, что с таким бэкграундом Samsung согласилась приобрести этого виртуального помощника. Viv продолжает работать как независимая компания, но теперь предоставляет все свои услуги Samsung.

Профессиональные помощники

Clara. Планирование встреч

Clara Labs получили $7 млн инвестиций для создания интеллектуального помощника, удовлетворяющего запросы бизнес-пользователей. Clara может автоматически планировать встречи, самостоятельное выбирая наиболее подходящие для вас места и время. Хотя задача по бронированию конференц-зала кажется очень простой, Clara принимает множество решений — например, старается не попасть на даты, когда вы обычно берете отпуск. Clara не только организует встречи, но и планирует звонки, обеды, время для перерыва на кофе.

Clara, интегрируясь со Slack, CRM и другими системами, меняет модель планирования на предприятии от отдела к отделу. Очевидно, что разработчикам и продавцам нужно разное количество встреч (и, возможно, в разное время) — помощник учитывает эти нюансы.

Julie Desk. Помощник для планирования событий

Интерфейс Julie Desk — это ваша электронная почта. Julie получает от вас письма, а далее, как обычный секретарь, заглядывает в вашу учетную запись Google, Microsoft Exchange или iCloud, чтобы выбрать наиболее оптимальное время и место. Подтверждает у вас данные, добавляет встречу в свое расписание и отправляет всем участникам приглашение.

Французский стартап привлек 2,5 миллиона евро, однако нельзя сказать, что компании удалось создать полноценную умную систему. Каждый шаг ИИ подкрепляется непрерывным наблюдением человека-ассистента. Как утверждает основатель Julie Desk, наблюдение необходимо для обеспечения качества, что особенно важно для крупных корпоративных клиентов.

Kono. Бот-планировщик

Не у всех есть личная секретарша, чтобы управлять своим графиком и организовывать встречи в самое подходящее время. Но смарт-бот Kono, разработанный южнокорейским технологическим стартапом Konolabs, может для каждого пользователя заносить встречи в календарь. Kono извлекает ключевые слова, связанные с планированием, из вашего электронного письма, чтобы понять, когда вы хотите провести встречу. Причем бот анализирует даже такие неопределенные высказывания как «мы можем встретиться когда-нибудь на следующей неделе» или «давайте проведем конференцию во вторник или четверг».

Затем бот организует встречу в то время, которое оптимально подходит для вас, а также для человека, с которым вы хотите провести встречу. Даже при планировании встречи с участием нескольких людей, в том числе живущих в разных часовых поясах, Kono будет оповещать о времени, которое наилучшим образом подходит для всех.

Официальная пробная версия предоставляется бесплатно всем, кто использует календарь Google, G-Suite и Microsoft Office 365.

Evie. Премиум-помощник

Сингапурский стартап (ранее назывался Mimetic) запустил помощника Evie, который, по заверениям разработчиков, экономит более 4 писем, необходимых среднему менеджеру для согласования встречи. Evie также предлагает премиум-функции для бизнеса. К ним относятся возможность работы в корпоративном домене, просмотр доступности сотрудников и координация логистики бронирования конференц-залов.

«Под капотом» у Evie технология с открытым исходным кодом SyntaxNet, созданная на основе нейронной сети Google TensorFlow, а также Stanford CoreNLP — открытая библиотека, предоставляющая набор инструментов для обработки текста (на естественном языке).

X.ai. Виртуальный помощник, самостоятельно согласующий встречи с партнерами

Персонального помощника X.ai нужно всего лишь указать в копии письма своему собеседнику, чтобы бот начал самостоятельно заниматься планированием встречи. Бот узнаёт у собеседника, когда удобно встретиться ему, и назначает встречу на удобное обеим сторонам время.

Базовая версия сервиса, позволяющая запланировать пять совещаний в месяц, предоставляется бесплатно. Стоимость компании X.ai сейчас оценивают в $100 млн.

Zoom.ai. Помощь в работе

Zoom.ai предлагает комплексный подход, который отличается от стандартных чат-ботов: планирование, поиск контактных данных, принятие решения о том, где попить кофе, поиск какой-либо справочной информации о потенциальном подрядчике — список вещей, который может делать сервис в автоматическом режиме. Zoom.ai может понимать смысл написанного на естественном языке и распознавать даже эмоджи, используемые вместо слов.

В настоящее время у стартапа 60 000 индивидуальных пользователей и несколько десятков корпоративных клиентов.

Конкуренция в сфере применения ИИ усиливается. Все чаще стартапы появляются в одной и той же нише — стоит возникнуть одной удачной идеи, как следом идут клоны и копии. Но именно в такой конкурентной среде рождаются и выживают самые ценные проекты. В декабре 2017 года IBM опубликовала больше 120 шаблонов кода для быстрого запуска проектов, связанных с искусственным интеллектом, блокчейном, облачными данными и другими сферами. А это значит, что создать собственный ИИ-проект становится как никогда просто.

• Наша продукция
• Презентации по направлениям
• Инжиниринг
• Консалтинг
• Металлообработка
• Моделирование
• Разработки

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!