Через пять лет операторов колл-центров заменят роботы
Большинство сотрудников российских колл-центров готовы к тому, что через несколько лет их заменит искусственный интеллект, однако эксперты считают, что с некоторыми задачами под силу справиться только человеку.
Исследование IT-проекта в области машинного обучения Neuro.net показало, что 63% специалистов колл-центров считают, что искусственный интеллект (ИИ) сможет выполнять их профессиональные обязанности хотя бы частично. Еще 13% уверены, что автоматическая голосовая система сможет заменить их полностью. И произойдет это уже в ближайшие 5–10 лет.
«Подобные события [опыт карантина в период пандемии] лишний раз доказывают, что многие рабочие процессы могут и должны быть переданы искусственному интеллекту. Мы надеемся, что рутинные задачи скоро полностью перейдут к ИИ», — рассказал «Известиям» сооснователь Neuro.net Александр Кузнецов.
При этом заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ, профессор РАН Константин Воронцов подчеркнул в беседе с изданием, что роботизация не случится в один момент.
«Будет постепенное внедрение технологий в разные сферы бизнеса и производства. Также шаг за шагом специалисты станут осознавать, какие задачи стоит автоматизировать, а какие — оставить людям», — добавил он.
По словам Воронцова, есть масса областей, где необходимо живое человеческое общение и эмпатия, например, медицина, образование, сфера услуг и ряд других.
Большинство сотрудников российских колл-центров готовы к тому, что через несколько лет их заменит искусственный интеллект, однако эксперты считают, что с некоторыми задачами под силу справиться только человеку.
Исследование IT-проекта в области машинного обучения Neuro.net показало, что 63% специалистов колл-центров считают, что искусственный интеллект (ИИ) сможет выполнять их профессиональные обязанности хотя бы частично. Еще 13% уверены, что автоматическая голосовая система сможет заменить их полностью. И произойдет это уже в ближайшие 5–10 лет.
«Подобные события [опыт карантина в период пандемии] лишний раз доказывают, что многие рабочие процессы могут и должны быть переданы искусственному интеллекту. Мы надеемся, что рутинные задачи скоро полностью перейдут к ИИ», — рассказал «Известиям» сооснователь Neuro.net Александр Кузнецов.
При этом заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ, профессор РАН Константин Воронцов подчеркнул в беседе с изданием, что роботизация не случится в один момент.
«Будет постепенное внедрение технологий в разные сферы бизнеса и производства. Также шаг за шагом специалисты станут осознавать, какие задачи стоит автоматизировать, а какие — оставить людям», — добавил он.
По словам Воронцова, есть масса областей, где необходимо живое человеческое общение и эмпатия, например, медицина, образование, сфера услуг и ряд других.
Будущее рядом — освой профессию Data Scientist
Раньше мы с огромным интересом смотрели фильмы про искусственный интеллект и гадали, как же это пришло в голову сценаристам и режиссёрам, ведь так не бывает.
Но в реалиях настоящей жизни искусственный интеллект — это не фантазии американских сценаристов-выдумщиков. Это реальность, которая стремительно врывается в нашу жизнь. Но с одной поправкой. Незаменимый помощник Data Scientist — специалист по машинному обучению, который выбирает архитектуру и обучающие алгоритмы, для работы с этими данными.
И у тебя как раз есть шанс стать тем самым незаменимым специалистом благодаря курсу от Skillbox «Профессия Data Scientist».
На курсе тебе предстоит научиться очень многим интересным вещам: от программирования на Python и визуализации данных до программирования на R и применения нейронных сетей для решения реальных задач.
Skillbox даёт возможность сначала уделить время обучению, а заботы с оплатой можно отложить на полгода.
После прохождения курса не стоит переживать о том, где найти работу. Эти заботы берут на себя опытные HR-специалисты.
Открой мир будущего — переходи по ссылке ▶️ https://clc.am/YCvnbA и бронируй место на курсе со скидкой 40%.
Раньше мы с огромным интересом смотрели фильмы про искусственный интеллект и гадали, как же это пришло в голову сценаристам и режиссёрам, ведь так не бывает.
Но в реалиях настоящей жизни искусственный интеллект — это не фантазии американских сценаристов-выдумщиков. Это реальность, которая стремительно врывается в нашу жизнь. Но с одной поправкой. Незаменимый помощник Data Scientist — специалист по машинному обучению, который выбирает архитектуру и обучающие алгоритмы, для работы с этими данными.
И у тебя как раз есть шанс стать тем самым незаменимым специалистом благодаря курсу от Skillbox «Профессия Data Scientist».
На курсе тебе предстоит научиться очень многим интересным вещам: от программирования на Python и визуализации данных до программирования на R и применения нейронных сетей для решения реальных задач.
Skillbox даёт возможность сначала уделить время обучению, а заботы с оплатой можно отложить на полгода.
После прохождения курса не стоит переживать о том, где найти работу. Эти заботы берут на себя опытные HR-специалисты.
Открой мир будущего — переходи по ссылке ▶️ https://clc.am/YCvnbA и бронируй место на курсе со скидкой 40%.
ИИ-система для судна сильно сократит его выбросы CO2
Исследователи из Университета Саутгемптона в Великобритании разработали новую цифровую ИИ-систему для морских судов. Как сообщает новостной портал университета, она позволяет сэкономить более 250 тыс тонн выбросов CO2.
Приложение создано на базе алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и встраивается в приборную панель. Система получила название Just Add Water (JAWS). JAWS способна анализировать и интерпретировать информацию для оптимизации количества необходимого топлива и энергии в каждой конкретной ситуации.
Система собирает и обрабатывает большой массив данных о текущем угле наклона, глубине просадки судна, уровне загрязненности и прочих характеристиках, от которых зависит уровень энергопотребления.
“Благодаря алгоритмам машинного обучения теперь можно анализировать исторические данные как о текущих, так и о предыдущих рейсах морских судов и с высокой точностью прогнозировать будущий уровень потребления энергии”, – рассказывает автор методологии аспирант Эми Паркс.
“Как только технология получит дальнейшее развитие, мы планируем автоматизировать процесс адаптации работы судна к текущим условиям для автономного повышения энергоэффективности”, – пояснила Паркс.
ИИ-система уже работает на нескольких судах
Первый запуск JAWS был произведен на флоте, состоящем из более чем дюжины 300-метровых судов. Они перевозили сжиженный природный газ в течение 12 месяцев.
Благодаря ИИ-системе удалось предотвратить выбросы углекислого газа в объеме 250 тыс тонн. Это эквивалентно экономии топлива в 90 млн долларов.
Исследователи из Университета Саутгемптона в Великобритании разработали новую цифровую ИИ-систему для морских судов. Как сообщает новостной портал университета, она позволяет сэкономить более 250 тыс тонн выбросов CO2.
Приложение создано на базе алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и встраивается в приборную панель. Система получила название Just Add Water (JAWS). JAWS способна анализировать и интерпретировать информацию для оптимизации количества необходимого топлива и энергии в каждой конкретной ситуации.
Система собирает и обрабатывает большой массив данных о текущем угле наклона, глубине просадки судна, уровне загрязненности и прочих характеристиках, от которых зависит уровень энергопотребления.
“Благодаря алгоритмам машинного обучения теперь можно анализировать исторические данные как о текущих, так и о предыдущих рейсах морских судов и с высокой точностью прогнозировать будущий уровень потребления энергии”, – рассказывает автор методологии аспирант Эми Паркс.
“Как только технология получит дальнейшее развитие, мы планируем автоматизировать процесс адаптации работы судна к текущим условиям для автономного повышения энергоэффективности”, – пояснила Паркс.
ИИ-система уже работает на нескольких судах
Первый запуск JAWS был произведен на флоте, состоящем из более чем дюжины 300-метровых судов. Они перевозили сжиженный природный газ в течение 12 месяцев.
Благодаря ИИ-системе удалось предотвратить выбросы углекислого газа в объеме 250 тыс тонн. Это эквивалентно экономии топлива в 90 млн долларов.
Kotlin-тип преобразования
#kotlin
Преобразование типов (также называемое приведением типов) относится к изменению сущности одной переменной типа данных в другой тип данных.
Как мы знаем, Java поддерживает неявное преобразование типов из меньшего в больший тип данных. Целочисленное значение может быть присвоено длинному типу данных.
Например:
#kotlin
Преобразование типов (также называемое приведением типов) относится к изменению сущности одной переменной типа данных в другой тип данных.
Как мы знаем, Java поддерживает неявное преобразование типов из меньшего в больший тип данных. Целочисленное значение может быть присвоено длинному типу данных.
Например:
Дата-сайентист или дата-аналитик: какая из этих профессий вам больше подходит?
Мэтт Пржибыла поработал и дата-аналитиком, и дата-сайентистом, поэтому он хорошо понимает разницу между этими профессиями. Чтобы понять, какая из них лучше подходит именно вам, важно представлять, с какими задачами вам предстоит столкнуться.
У каждой из этих профессий есть свои особенности, которые могут иметь большое значение при выборе карьерного пути.
Мэтт Пржибыла поработал и дата-аналитиком, и дата-сайентистом, поэтому он хорошо понимает разницу между этими профессиями. Чтобы понять, какая из них лучше подходит именно вам, важно представлять, с какими задачами вам предстоит столкнуться.
У каждой из этих профессий есть свои особенности, которые могут иметь большое значение при выборе карьерного пути.
Только полная удаленка для технических специалистов в it. Бэк, фронт, бигдата, управление проектами, тестировщики. 3-4 вакансии в день отбираются в ручную. Никакого "после карантина", удаленка "форэва".
@remoteit
@remoteit
kotlin-получить части коллекции
#kotlin
Kotlin предоставляет функции расширения для извлечения частей коллекции. Функция-член, определенная вне класса, называется функцией расширения . Эти функции расширения могут предоставлять различные способы выбора различных элементов из списка.
Четыре функции расширения:
#kotlin
Kotlin предоставляет функции расширения для извлечения частей коллекции. Функция-член, определенная вне класса, называется функцией расширения . Эти функции расширения могут предоставлять различные способы выбора различных элементов из списка.
Четыре функции расширения:
В PwC предсказали введение налога на искусственный интеллект
Через десять лет в России могут ввести налог на технологию искусственного интеллекта, считают эксперты. Это поможет блокировать создание общественно опасных ИТ-решений, но увеличит затраты разработчиков
К 2030 году в России может появиться налог или лицензия на искусственный интеллект. К такому выводу пришли руководители и менеджеры из ИТ-индустрии, опрошенные компаниями PricewaterhouseCoopers (PwC) в России, IDC, КРОК и нетворкинг-платформой Digital Leader. В опросе приняли участие 160 менеджеров ИТ-компаний, консалтинга, подразделений, занимающихся внедрением и разработкой инноваций, а также цифровой трансформацией.
Через десять лет в России могут ввести налог на технологию искусственного интеллекта, считают эксперты. Это поможет блокировать создание общественно опасных ИТ-решений, но увеличит затраты разработчиков
К 2030 году в России может появиться налог или лицензия на искусственный интеллект. К такому выводу пришли руководители и менеджеры из ИТ-индустрии, опрошенные компаниями PricewaterhouseCoopers (PwC) в России, IDC, КРОК и нетворкинг-платформой Digital Leader. В опросе приняли участие 160 менеджеров ИТ-компаний, консалтинга, подразделений, занимающихся внедрением и разработкой инноваций, а также цифровой трансформацией.
Константы - GO язык.
#GO
Поскольку название CONSTANTS предполагает фиксированное значение, в языках программирования оно также одинаково, т. е, После определения значения константы его нельзя изменить дальше. Могут быть любые основные типы данных константы, такие как целочисленная константа, плавающая константа, символьная константа или строковый литерал.
#GO
Поскольку название CONSTANTS предполагает фиксированное значение, в языках программирования оно также одинаково, т. е, После определения значения константы его нельзя изменить дальше. Могут быть любые основные типы данных константы, такие как целочисленная константа, плавающая константа, символьная константа или строковый литерал.
Машинное обучение поможет выращивать искусственные органы
Ученые из Московского физико-технического института совместно с коллегами из Института системного программирования и Института глазных исследований им. Чарльза Шепенса Гарвардской школы медицины (США) разработали нейросеть, способную распознавать ткани формирующейся сетчатки еще до ее окончательной дифференцировки. Для этого алгоритму, в отличие от человека, не требуется дополнительной модификации клеток. Это позволяет применять метод при выращивании сетчатки для пересадки. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular Neuroscience.
Ученые из Московского физико-технического института совместно с коллегами из Института системного программирования и Института глазных исследований им. Чарльза Шепенса Гарвардской школы медицины (США) разработали нейросеть, способную распознавать ткани формирующейся сетчатки еще до ее окончательной дифференцировки. Для этого алгоритму, в отличие от человека, не требуется дополнительной модификации клеток. Это позволяет применять метод при выращивании сетчатки для пересадки. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Cellular Neuroscience.
ПРОГРАММА HELLO WORLD В КОТЛИН
#kotlin
Привет, мир! это первая базовая программа на любом языке программирования. Давайте напишем первую программу на языке программирования Kotlin.
Программа «Здравствуй, мир!» В Котлине —
Откройте ваш любимый редактор notepad или notepad ++ и создайте файл с именем firstapp.kt со следующим кодом.
#kotlin
Привет, мир! это первая базовая программа на любом языке программирования. Давайте напишем первую программу на языке программирования Kotlin.
Программа «Здравствуй, мир!» В Котлине —
Откройте ваш любимый редактор notepad или notepad ++ и создайте файл с именем firstapp.kt со следующим кодом.
Введение в программирование на GO
#GO
Go (также называемый Golang) — это процедурный язык программирования со статической типизацией, имеющий синтаксис, аналогичный языку Си . Он предоставляет богатую стандартную библиотеку, сборщик мусора и возможность динамической типизации.
Этот язык также имеет карты ключ-значение, массивы длин, которые являются встроенными типами продвинутого уровня. Go — это самый мощный, производительный и масштабируемый язык программирования для создания веб-приложений, веб-API, микросервисов и других распределенных сервисов. Это один из самых быстрорастущих и высокооплачиваемых языков программирования в Америке.
#GO
Go (также называемый Golang) — это процедурный язык программирования со статической типизацией, имеющий синтаксис, аналогичный языку Си . Он предоставляет богатую стандартную библиотеку, сборщик мусора и возможность динамической типизации.
Этот язык также имеет карты ключ-значение, массивы длин, которые являются встроенными типами продвинутого уровня. Go — это самый мощный, производительный и масштабируемый язык программирования для создания веб-приложений, веб-API, микросервисов и других распределенных сервисов. Это один из самых быстрорастущих и высокооплачиваемых языков программирования в Америке.
Переключение оператора в GO
#GO
Оператор switch — это многопоточный оператор ветвления. Он обеспечивает эффективный способ переноса выполнения в разные части кода на основе значения (также называемого регистром) выражения. Язык Go поддерживает два типа операторов переключения:
Выражение Выключатель
Тип Переключатель
#GO
Оператор switch — это многопоточный оператор ветвления. Он обеспечивает эффективный способ переноса выполнения в разные части кода на основе значения (также называемого регистром) выражения. Язык Go поддерживает два типа операторов переключения:
Выражение Выключатель
Тип Переключатель
Что должен уметь Data Scientist
Как правило, специалисты в данной области имеют хорошие знания в области математики и даже разработки программного обеспечения. То есть это программисты и ученые в области математики. Однако в Data Science также важны бизнес-навыки: специалист должен разбираться в бизнес-процессах, понимать проблемы заказчика, сформировав на их основе задачу и оптимальный способ ее решения.
Как правило, специалисты в данной области имеют хорошие знания в области математики и даже разработки программного обеспечения. То есть это программисты и ученые в области математики. Однако в Data Science также важны бизнес-навыки: специалист должен разбираться в бизнес-процессах, понимать проблемы заказчика, сформировав на их основе задачу и оптимальный способ ее решения.
Настройка среды KOTLIN с помощью INTELLIJ IDEA
#kotlin
Kotlin — это язык программирования общего назначения со статической типизацией, разработанный JetBrains, который создал IDE мирового класса, такие как IntelliJ IDEA, PhpStorm, Appcode и т. Д. Он был впервые представлен JetBrains в 2011 году. Kotlin — объектно-ориентированный язык и лучший язык чем Java, но все еще полностью совместим с кодом Java.
Давайте посмотрим, как настроить среду для Kotlin с помощью Intellij IDEA и запустить наш первый код Kotlin.
#kotlin
Kotlin — это язык программирования общего назначения со статической типизацией, разработанный JetBrains, который создал IDE мирового класса, такие как IntelliJ IDEA, PhpStorm, Appcode и т. Д. Он был впервые представлен JetBrains в 2011 году. Kotlin — объектно-ориентированный язык и лучший язык чем Java, но все еще полностью совместим с кодом Java.
Давайте посмотрим, как настроить среду для Kotlin с помощью Intellij IDEA и запустить наш первый код Kotlin.
Data Science и машинное обучение
Работа Data Scientist’а неразрывно связана с машинным обучением. Он обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель по своей сути представляет собой алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач.
В качестве примера можно привести алгоритмы, которые используют сервисы такси, которые прогнозируют спрос. Или навигатор, способный построить оптимальный маршрут в объезд пробок. Чтобы это реализовать, необходимо обработать большие массивы данных и построить модели, чем и занимается Data Scientist. То же самое касается поисковых систем, голосовых помощников и рекомендательных сервисов — без науки о данных они просто не смогли бы существовать.
Все социальные сети существуют благодаря Data Science
Работа Data Scientist’а неразрывно связана с машинным обучением. Он обрабатывает массивы данных, находит в них новые связи и закономерности, используя алгоритмы машинного обучения, и строит модели. Модель по своей сути представляет собой алгоритм, который можно использовать для решения бизнес-задач.
В качестве примера можно привести алгоритмы, которые используют сервисы такси, которые прогнозируют спрос. Или навигатор, способный построить оптимальный маршрут в объезд пробок. Чтобы это реализовать, необходимо обработать большие массивы данных и построить модели, чем и занимается Data Scientist. То же самое касается поисковых систем, голосовых помощников и рекомендательных сервисов — без науки о данных они просто не смогли бы существовать.
Все социальные сети существуют благодаря Data Science
Яндекс открыл Лабораторию разметки для быстрой обработки данных
Компания Яндекс открывает новый проект специально для тех, кому нужно быстро решить задачу разметки массива данных. Новый продукт называется "Лаборатория Яндекс.Толоки". Лаборатория создана специально для тех, кому нужно решить задачу здесь и сейчас, и нет возможности тратить время на запуск проекта в Толоке.
Какие задачи можно решить с помощью Лаборатории? Во-первых, это классификация изображений — например, для сравнения разных вариантов дизайна сайта и поиска лучшего. Во-вторых, классификация текста — предположим, что вам нужно проверить сотни небольших описаний товаров и категорезировать их. Ну и в-третьих, это выделение областей изображений, то есть обучение вашей нейросети находить на фотографии те или иные объекты — лица, животных и так далее.
Лаборатория берёт заказы начиная от массива данных в 500 элементов. Минимальная стоимость заказа — 12 000 рублей. Познакомиться с сервисом поближе и заказать обработку данных можно здесь.
Компания Яндекс открывает новый проект специально для тех, кому нужно быстро решить задачу разметки массива данных. Новый продукт называется "Лаборатория Яндекс.Толоки". Лаборатория создана специально для тех, кому нужно решить задачу здесь и сейчас, и нет возможности тратить время на запуск проекта в Толоке.
Какие задачи можно решить с помощью Лаборатории? Во-первых, это классификация изображений — например, для сравнения разных вариантов дизайна сайта и поиска лучшего. Во-вторых, классификация текста — предположим, что вам нужно проверить сотни небольших описаний товаров и категорезировать их. Ну и в-третьих, это выделение областей изображений, то есть обучение вашей нейросети находить на фотографии те или иные объекты — лица, животных и так далее.
Лаборатория берёт заказы начиная от массива данных в 500 элементов. Минимальная стоимость заказа — 12 000 рублей. Познакомиться с сервисом поближе и заказать обработку данных можно здесь.
Уничтожение декларации в kotlin
#kotlin
Kotlin предоставляет программисту уникальный способ работы с экземплярами класса в форме объявлений деструктуризации . Декларирующее объявление — это объявление , которое создает и инициализирует сразу несколько переменных.
Например :
#kotlin
Kotlin предоставляет программисту уникальный способ работы с экземплярами класса в форме объявлений деструктуризации . Декларирующее объявление — это объявление , которое создает и инициализирует сразу несколько переменных.
Например :
Как преступники могут использовать искусственный интеллект? Самый опасный вариант
Последние 10 лет мы ежедневно слышим новости про то, как тот или иной искусственный интеллект научился новым навыкам. На сегодняшний день компьютерные алгоритмы умеют копировать стили рисования известных художников, имитировать чужие голоса, создавать поддельные видеоролики с публичными личностями и многое другое. За всем этим очень интересно следить, но многие эксперты по компьютерной безопасности обеспокоены тем, что разрабатываемые технологии могут использоваться злоумышленниками для совершения преступлений. Ведь использование нейронных сетей для осуществления каких-либо задач на данный момент никак не регулируется. Получается, что любой человек, хорошо владеющий программированием, может использовать искусственный интеллект для выманивания у людей денег, слежки и совершения прочих противозаконных действий.
Последние 10 лет мы ежедневно слышим новости про то, как тот или иной искусственный интеллект научился новым навыкам. На сегодняшний день компьютерные алгоритмы умеют копировать стили рисования известных художников, имитировать чужие голоса, создавать поддельные видеоролики с публичными личностями и многое другое. За всем этим очень интересно следить, но многие эксперты по компьютерной безопасности обеспокоены тем, что разрабатываемые технологии могут использоваться злоумышленниками для совершения преступлений. Ведь использование нейронных сетей для осуществления каких-либо задач на данный момент никак не регулируется. Получается, что любой человек, хорошо владеющий программированием, может использовать искусственный интеллект для выманивания у людей денег, слежки и совершения прочих противозаконных действий.
Полезные модули: PySide
PySide — привязка языка Python к инструментарию Qt, совместимая на уровне API с PyQt. В отличие от PyQt, PySide доступна для свободного использования как в открытых, так и закрытых, в частности, коммерческих проектах, поскольку лицензирована по LGPL.
Проект возник в результате нежелания создателей PyQt менять лицензионную политику для своего проекта. Свет PySide увидел в августе 2009 года, когда была выпущена первая публичная версия. Основными разработчиками PySide являются программисты Digia.
PySide — привязка языка Python к инструментарию Qt, совместимая на уровне API с PyQt. В отличие от PyQt, PySide доступна для свободного использования как в открытых, так и закрытых, в частности, коммерческих проектах, поскольку лицензирована по LGPL.
Проект возник в результате нежелания создателей PyQt менять лицензионную политику для своего проекта. Свет PySide увидел в августе 2009 года, когда была выпущена первая публичная версия. Основными разработчиками PySide являются программисты Digia.
Ваш портрет! ИИ напишет его после беседы с вами
Искусственный интеллект осваивает все больше профессий, порой объединяя в себе несколько разных умений. Так, группа исследователей Университета Саймона Фрейзера в Канаде создала ИИ, который рисует портреты людей. Изображения, выходящие из-под пера нейросети, создаются на основе беседы с портретируемым. Причем рисует одна программа, а беседует – другая. Это агент, имеющий реалистичный аватар. Он способен общаться как человек, с мимикой на лице и сопровождая беседу жестами рук, то есть вполне комфортно.
“Наша исследовательская лаборатория использует когнитивно-научный подход к моделированию ИИ, а также когнитивные понятия человека для моделирования ИИ. Это включает в себя человеческую эмпатию и эмоции”, – рассказал профессор Школы интерактивных искусств и технологий в Университете Саймона Фрейзер Стив ДиПаола.
Беседа нужна именно для того, чтобы узнать о человеке больше – о его чувствах, эмоциях, человеческих качествах. Так, модифицированная ИИ DeepDream – модель компьютерного зрения – считывает эмоции. И уже на основе всей информации создается портрет. Большинство из тех, кого запечатлела “рука” искусственного интеллекта, результатом впечатлены.
Искусственный интеллект осваивает все больше профессий, порой объединяя в себе несколько разных умений. Так, группа исследователей Университета Саймона Фрейзера в Канаде создала ИИ, который рисует портреты людей. Изображения, выходящие из-под пера нейросети, создаются на основе беседы с портретируемым. Причем рисует одна программа, а беседует – другая. Это агент, имеющий реалистичный аватар. Он способен общаться как человек, с мимикой на лице и сопровождая беседу жестами рук, то есть вполне комфортно.
“Наша исследовательская лаборатория использует когнитивно-научный подход к моделированию ИИ, а также когнитивные понятия человека для моделирования ИИ. Это включает в себя человеческую эмпатию и эмоции”, – рассказал профессор Школы интерактивных искусств и технологий в Университете Саймона Фрейзер Стив ДиПаола.
Беседа нужна именно для того, чтобы узнать о человеке больше – о его чувствах, эмоциях, человеческих качествах. Так, модифицированная ИИ DeepDream – модель компьютерного зрения – считывает эмоции. И уже на основе всей информации создается портрет. Большинство из тех, кого запечатлела “рука” искусственного интеллекта, результатом впечатлены.