Искусственный интеллект (ИИ) ускорил темп нашей жизни и привел к появлению множества ИИ-приложений и сервисов, которые оказывают значительное влияние на жизнь людей.
ИИ системы — это кропотливый процесс создания особенностей и талантов человека на компьютере, а затем использование его вычислительной мощности для того, чтобы превзойти человеческие способности. Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и обработка естественного языка являются примерами многочисленных областей ИИ.
Сущности ИИ создаются для различных целей, поэтому они различаются. Ниже перечислены несколько типов искусственного интеллекта:
Искусственный узкий интеллект (ANI)
Искусственный общий интеллект (AGI)
Искусственный сверхинтеллект (ASI)
Цель искусственного интеллекта — расширить возможности человека и помочь нам в принятии сложных решений с далеко идущими последствиями. ИИ выполняет регулярные автоматизированные задачи большого объема, а не автоматизирует ручную работу. И делает это последовательно и без усталости. Конечно, человеку все равно нужно настраивать систему и задавать правильные вопросы.
Искусственный интеллект GPT и роботы // Новости и достижения высоких технологий
Обзор 17-ти идей для создания ИИ стартап-проектов с исходным кодом на GitHub:
Инструменты и фреймворки для создания ИИ проектов
ИИ адаптируется, позволяя данным программировать себя с помощью алгоритмов прогрессивного обучения. Для того чтобы алгоритмы обучались, ИИ ищет в данных структуру и закономерности. Алгоритм может обучить себя играть в шахматы, так же как он может обучить себя рекомендовать продукт. Глубокие нейронные сети используются ИИ для достижения поразительной точности.
Например, ваше взаимодействие с Alexa и Google основано на глубоком обучении. И чем больше вы их используете, тем точнее они становятся.
Популярные инструменты и фреймворки, которые можно использовать для создания ИИ проектов: Scikit Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe, Theano.
Некоторые из популярных языков, которые можно использовать для создания ваших ИИ проектов: Python (самый популярный), R, LISP, C++, Julia.
Ниже приведены 17 интересных идей проектов ИИ с исходный кодом на GitHub, которые стоит попробовать сделать и модифицировать под вашу идею стартапа.
Система рекомендаций товаров и услуг (рекомендательная ИИ система)
Рекомендательные системы получили широкое распространение в нашей жизни в результате появления Youtube, Amazon, Netflix и других подобных веб-сервисов. Они представляют собой алгоритмы, которые помогают людям находить нужные им предметы.
В некоторых видах бизнеса рекомендательные системы имеют решающее значение, поскольку они могут приносить большой доход или служить способом выделиться на фоне конкурентов. Она определяет совместимость пользователя и предмета, а также сходство между пользователями и предметами, чтобы давать рекомендации.
Исходный код на GitHub: Рекомендательная ИИ система
https://github.com/LaxmiChaudhary/Amzon-Product-Recommendation
Что такое искусственный интеллект и как его используют сегодня | GeekBrains
Анализатор плагиата контента на основе ИИ
Интернет переполнен контентом и его плагиатом, который можно найти на миллионах различных сайтов. Иногда бывает трудно определить, какой контент является плагиатом, а какой нет. Авторам блогов и издателей журналов сложно проверить, не была ли их работа украдена и размещена в другом месте. Новостные организации постоянно выясняют рутинным способом, не украла ли ферма контента их новостные материалы и не выдала ли она их за свои собственные.
Задача сложная. Что если бы у вас было собственное программное обеспечение для обнаружения плагиата? Такую возможность предоставляет искусственный интеллект.
Исходный код на GitHub: ИИ-система анализатор плагиата на Python
https://github.com/Kalebu/Plagiarism-checker-Python
Прогноз (подсказка) следующего слова на мобильных устройствах
Писать быстро и без орфографических ошибок всегда непросто. Нетрудно правильно и быстро набирать текст, используя клавиатуру настольного компьютера, но набор текста на небольших устройствах, таких как смартфоны и планшеты, — это совсем другая история, и многих из нас это может расстраивать.
С помощью ИИ-проекта «Предсказание следующего слова» вы можете улучшить свой опыт набора текста на мобильных устройствах, просто предсказывая следующее слово во фрагменте предложения. Вам не придется набирать полные предложения, потому что алгоритмы будут предсказывать следующее слово за вас, скорость написания и количество опечаток значительно сократится.
Исходный код: ИИ подсказка следующего слова на смартфонах
https://github.com/Bharath-K3/Next-Word-Prediction-with-NLP-and-Deep-Learning
ИИ-система распознавания лиц
Распознавание лиц — это технология ИИ распознавания или проверки личности человека по его лицу. Эта технология может распознавать лица на фотографиях, видео и в режиме реального времени. Одним из видов биометрической безопасности является распознавание лиц. Несмотря на растущий интерес к другим областям применения, эта технология в основном используется для обеспечения безопасности и охраны правопорядка.
Как правило, ИИ-система распознавание лиц не требует большой базы изображений для идентификации личности; скорее, оно просто идентифицирует и признает одного человека единственным владельцем устройства, ограничивая доступ другим.
Исходный код на GitHub: Распознавание лиц
https://github.com/serengil/deepface
Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний на основе ИИ
С медицинской точки зрения этот ИИ-проект выгоден тем, что он предназначен для предоставления медицинских онлайн-консультаций и рекомендаций людям, страдающим от сердечно-сосудистых заболеваний. Приложение будет обучаться и получать информацию о множестве различных сердечных заболеваний. Эта умная система использует подходы искусственного интеллекта для предсказания наиболее точного заболевания, которое может быть связано с информацией, предоставленной пациентом. Затем пользователи могут обратиться за медицинской консультацией к специалистам, основываясь на диагнозе системы.
Исходный код: ИИ-система прогнозов сердечно-сосудистых заболеваний
https://github.com/g-shreekant/Heart-Disease-Prediction-using-Machine-Learning
ИИ-система анализа резюме кандидатов
Это одна из наиболее интригующих концепций проекта искусственного интеллекта. Выбрать достойных кандидатов из огромной стопки резюме — задача непростая. Целью этого проекта является разработка передового программного обеспечения, которое может обеспечить юридически обоснованную и справедливую систему ранжирования резюме.
Кандидаты будут ранжироваться по определенному профилю работы на основе их способностей и опыта. Также будут учтены все другие важные факторы, такие как soft skills, интересы, профессиональная квалификация и так далее. Это позволит исключить всех неподходящих кандидатов на должность и составить список лучших претендентов на эту должность.
Исходный код на GitHub: ИИ-система анализа резюме
https://github.com/HiteshAgarwal1/Personality-Prediction-Through-CV
ИИ-система отслеживания и прогнозирования продаж
Любой бизнес имеет огромное количество товаров, отслеживать и прогнозировать их продажи и движение на складе сложная задача. Именно здесь может помочь ИИ-система прогнозирование продаж. Она позволяет отслеживать новые поступления продукции и товаров, отсутствующих на складе. Прогнозирование продаж — это объемная и серьезная работа. Вы должны разработать алгоритм для определения количества ежедневно продаваемых товаров и прогнозирования продаж этого товара на еженедельной или ежемесячной основе.
Исходный код: прогнозирования продаж на основе ИИ
https://github.com/ROHANNAIK/Sales-Prediction
Автоматизированная система учета посещаемости в образовательных учреждениях
Автоматическая система учета посещаемости студентов и школьников отслеживает посещаемость людей в образовательных учреждениях. В отличие от традиционной системы учета посещаемости, программное обеспечение для автоматического учета посещаемости позволяет персоналу учреждений записывать, хранить и контролировать историю посещаемости учащихся, а также эффективно управлять коллективом. Технология выгодна тем, что генерирует подробный отчет о посещаемости каждого класса. Она экономит время, деньги и ресурсы для пользователя.
Исходный код: Автоматизированная система посещаемости
https://github.com/aashishrai3799/Automated-Attendance-System-using-CNN
ИИ-система для медицины — диагноз по выявлению пневмонии
Искусственный интеллект способен выявить заболевание на рентгеновских снимках пациентов. Для разработки системы ИИ используются конволюционные нейронные сети (КНС). Анализируя рентгеновские снимки грудной клетки, проект ИИ может автоматически определить, есть ли у пациента пневмония или нет. Поскольку на кону стоят жизни людей, алгоритм должен быть очень точным.
Исходный код на GitHub: ИИ-система по выявлению пневмонии
https://github.com/anjanatiha/Pneumonia-Detection-from-Chest-X-Ray-Images-with-Deep-Learning
Чатботы с искусственным интеллектом
Создание чатбота — одна из главных инициатив, основанных на искусственном интеллекте. Начать следует с разработки базового чат-бота для обслуживания клиентов. Идеи можно почерпнуть из чат-ботов, которые можно найти на многочисленных веб-сайтах и приложениях.
После создания базового чатбота вы можете доработать его и создать более сложную версию бота. Искусственный интеллект позволяет вам раскрыть границы фантазий и поддерживает вас в воплощении ваших идей в реальность.
Исходный код на GitHub: Чат-бот с искусственным интеллектом
https://github.com/topics/ai-chatbot
Беспилотные автомобили с искусственным интеллектом
Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют создавать самоуправляемые автомобили (беспилотные автомобили). Они позволяют автомобилю собирать данные о своем окружении с камер и других датчиков, анализировать их и решать, какие действия предпринять. Прорывы в области искусственного интеллекта позволили автомобилям научиться выполнять эти задачи лучше, чем человек. В проекте используются сложные математические вычисления и методы распознавания образов.
Исходный код: Самоуправляемый автомобиль с искусственным интеллектом
https://github.com/ndrplz/self-driving-car
ИИ-система раскрашивания ч/б изображений (колоризация изображений)
Многим из нас при просмотре старинных фотографий в градациях ч/б и серого трудно представить себе цвета, в которых был запечатлен момент съемки. ИИ-система предлагает идеальное решение, поскольку она может быть использован для создания интеллектуальной системы колоризации изображений. Техника добавления цветов в полутоновое изображение для того, чтобы сделать его более приятным для восприятия и более значимым, известна как колоризация изображения.
Исходный код на GitHub: ИИ-система раскрашивания ч/б изображения
https://github.com/richzhang/colorization
Игра в шахматы на основе ИИ
Шахматы — популярная игра, и для того, чтобы улучшить наше удовольствие от нее, необходимо внедрить хорошую систему искусственного интеллекта, которая сможет конкурировать с человеком и сделать шахматы сложной задачей. Искусственный интеллект изменил то, как сегодня играются шахматные партии высшего уровня. Большинство гроссмейстеров и супергроссмейстеров используют новейшие шахматные движки с искусственным интеллектом для оценки своей игры и игры соперников.
Исходный код: Игра в шахматы
https://github.com/luweizhang/chess-ai
Оценка позы человека в движении в реальном времени
Определение положения тела человека путем расчета различных суставов тела известно как оценка позы человека. Это техника компьютерного зрения для отслеживания движения человека или объекта. Обычно это достигается путем определения местоположения критических точек для рассматриваемых объектов. ИИ-система использует оценку положения человека в движении, чтобы определить, где находятся глаза и голова человека, чтобы применить фильтр. Аналогичным образом мы можем оценить положение человека в реальном времени и применить к нему фильтры.
Исходный код на GitHub: ИИ-система оценки позы человека
https://github.com/wangzheallen/awesome-human-pose-estimation
ИИ-система определяющее старение лица человека
Генеративные адверсарные сети (GAN) — это разновидность глубоких нейронных сетей, которые генерируют данные посредством машинного обучения без обучения. Благодаря недавнему успеху архитектуры GAN мы можем производить изменения изображений с высоким разрешением. Вы можете создать приложение, которое принимает на вход изображение человека и возвращает фотографию того же человека через 30 лет. Это достаточно сложный проект по внедрению архитектуры GAN.
Исходный код: ИИ-система старения лица
https://github.com/HasnainRaz/Fast-AgingGAN
ИИ-генератор подписей к изображениям
Генерация подписей — это сложная задача искусственного интеллекта, в которой необходимо создать текстовое описание для заданной фотографии. Для этого необходимы как технологии компьютерного зрения для понимания содержания изображения, так и языковая модель обработки естественного языка для преобразования понимания изображения в слова в правильном порядке. Подходы глубокого обучения ИИ недавно достигли самых высоких результатов.
Исходный код на GitHub: ИИ-генератор подписей к изображениям
https://github.com/MITESHPUTHRANNEU/Image-Caption-Generator
Голосовой виртуальный помощник на основе ИИ
Голосовые персональные помощники — это полезные инструменты для облегчения рутинных действий. Вы можете использовать виртуальных голосовых помощников для таких задач, как поиск товаров/услуг в Интернете, покупка товаров для вас, составление заметок и создание напоминаний и многое другое. Поскольку помощник был обучен понимать нормальный человеческий язык, он распознает команду и сохранит ее в базе данных. По произнесенной фразе он определит цель пользователя и предпримет соответствующие действия. Он также может преобразовывать текст в речь.
Источник: b-mag.ru
9 полезных сервисов на базе искусственного интеллекта, которые вы зря не используете
Технологии, использующие искусственный интеллект часто выходят интересными, необычными и даже смешными. Сегодня я расскажу вам про полезные и необычные сервисы, использующие ИИ, и которые вы захотите использовать.
Telegram-канал создателя Трешбокса про технологии
Looka
Этот сайт поможет вам в создании логотипов для открыток, визиток, бланков, обложек, брендов, плакатов, флаеров, баннеров, приглашений и презентаций.
Как говорится: лень — двигатель прогресса. Доусон Уитфилд, создатель Looka, потратил более десяти лет на разработку сотен логотипов для клиентов, но в конце концов устал от постоянных изменений, требуемых для завершения дизайнов. Как итог он запустил этот в сервис в 2016 году, и на данный момент было создано около 11 миллиардов пользовательских логотипов.
Логотип создается очень просто: выбрать имя, тему, привлекательные для вас шаблоны логотипов, цвета и иконки. Как результат вам выдадут огромное количество вариантов логотипов. Но чтобы скачать понравившееся лого нужно платить.
Так что же может получиться за несколько минут?
Autodraw
Все довольно просто. Вы рисуете, а ИИ анализирует нарисованное и предлагает похожие картинки. Короче говоря, перед нами Paint, который распознает ваши кривые линии и предлагает более красивую картинку.
Remove
Удалить ненужный фон на изображении. Вручную это долго и муторно, но этот сайт сделает все за вас. Кроме людей тут также можно вырезать авто, различные товары (например, одежду), животных, и даже логотипы.
How-old.net
На сколько лет я выгляжу? На 25! Этот сервис создан Microsoft. Он выразит свое мнение по этому вопросу. Вам нужно загрузить фото, после чего нейросеть попытается оценить вашу внешность. Но предупреждаю: ваша самооценка может как повыситься, так и понизится, если вы принимаете все близко к сердцу.
Вообще, мнение ИИ вас абсолютно не должно волновать.
Deepart.io
Тут нейросеть может создать уникальную картинку с помощью двух фото. Первая фотография будет основной, вторая же будет браться как стиль.
Результат получаете минут через 10-20, все зависит от фото и стиля, которые вы выбрали. Для моментального получения нужно занести 1.99 EUR.
Первое фото – это результат. Второе – основа. Третье – стиль.
ThisPersonDoesNotExist
Этого человека не существует! Данный сервис генерирует очень реалистичные фотографии несуществующих людей. Так что, если вам нужна аватарка для фейкового аккаунта, вам следует идти сюда. Кстати, если вы хотите узнать, как генератор работает, вам сюда.
От настоящих не отличить, не так ли?
Talk to Books
Google Books. Благодаря этому сервису вы можете задать любой вопрос (только на английском), после чего вам ответят цитатами из самых разных книг. Иногда попадается что-то интересное и необычное. Кроме того, если вы любитель литературы, то может быть вы сможете найти тут новые книги для чтения.
Headliner voices
Естественно, тут все на английском. А это значит, что озвучиваться будут фразы только на английском. Сервис предлагает озвучку с помощью голоса известных людей: Тейлора Свифта, Дональда Трампа, Марка Цукерберга и других. Голоса тут звучат как настоящие.
Colorize.cc
Из черно-белого фото в цветное. Данный сервис разукрашивает фотографии и видео, наложив сверху свою вотермарку; а также он может восстановить фото (убрать шум, восстановить лицо).
Источник: trashbox.ru
Восстание машин или верные роботы: в каких сферах используется искусственный интеллект
Цифровой разум перестал быть чем-то фантастическим и футуристичным. Появляется всё больше сфер, в которых осуществляется применение искусственного интеллекта. Промышленность, транспорт, добыча полезных ископаемых, банковские сервисы и электронная коммерция – это лишь малая часть направлений, в которых уже эффективно используется ИИ.
1. Яндекс [потребительские интернет-сервисы]
Яндекс – самый узнаваемый российский бренд, связанный с инновациями. Эта компания занимается машинным обучением, нейронными сетями и искусственным интеллектом, чтобы справляться с объёмами информации, которую она ежедневно получает и производит.
В той или иной степени, ИИ применяется в каждом проекте Яндекса:
• Яндекс.Переводчик, благодаря нейронной сети, переводит тексты с учётом контекста. Он рассматривает исходник полностью, а не по частям, поэтому точнее подбирает синонимы и составляет предложения.
• «Алиса» — голосовой помощник, который самостоятельно обучается и подстраивается под человека. «Алиса» учитывает свои прошлые ответы и тем самым приобретает опыт. Разработчики утверждают, что она понимает 89-95% человеческой речи. Для людей считается нормой 96-98%. «Алиса» может рассказать историю, поиграть в игры и просто поболтать с пользователем.
• Яндекс.Погода уже в 2015 году научилась предсказывать погоду (по крайней мере, так писала компания в своём блоге). Уникальная технология Meteum использует машинное обучение и классические метеорологические модели для прогноза погоды с точностью до района и дома.
• Яндекс.Пробки собирают данные с устройств пользователей, анализируют, а затем прогнозируют дорожную ситуацию, составляют оптимальные маршруты для поездок.
• Алгоритм «Королёв» улучшает поисковую выдачу за счёт анализа семантики страниц и учёта поведения пользователей. Асессорами служат миллионы человек. При поиске проверяется не только соответствие ключевым запросам, но и смысл контента.
2. Когнитивный геолог [нефть и полезные ископаемые]
Интеллектуальная система «Когнитивный геолог» применяется компанией «Газпром нефть». Её функции включают прогноз запасов, оценку рисков и планирование стратегии разработки. Для повышения точности анализа «Когнитивный геолог» не только использует исходную геологическую информацию и данные разведки, но и самообучается. Он накапливает опыт, анализирует его и устраняет недочёты.
Искусственный интеллект помогает «Газпром нефти» избегать грубых ошибок на ранних стадиях добычи, которые почти невозможно исправить в дальнейшем.
3. ABBYY [лингвистика и интеллектуальная обработка данных]
Эта российская компания осуществляет применение искусственного интеллекта в нескольких направлениях:
• Технология Adaptive Document Recognition распознаёт оформление страниц, отделяет текст от нетекстового контента, определяет роль таких элементов, как колонтитулы и проверяет логическую структуру.
• Банк «Точка» использует интеллектуальные решения ABBYY для поддержки клиентов. Система автоматически расставляет теги запросов, обрабатывая звонок или беседу в чате.
• Искусственный интеллект от ABBYY позволяет банку ВТБ обслуживать на 25% больше клиентов из малого и среднего бизнеса. Алгоритм сегментирует документы, проверяет их состав, сравнивает данные заявлений, выписок и справок.
• Compero – уникальная технология понимания текстов на естественном языке. Алгоритм анализирует семантику и синтаксис, извлекает события, связи между ними и распознаёт смысл текста.
4. Vision Labs [банковское обслуживание]
Этот стартап делает технологии распознавания лиц для бизнес-клиентов. Продукты ориентированы на системы безопасности, видеонаблюдение, банки, финансовый сектор и ритейл. Сама компания утверждает, что их система обрабатывает изображения в 200 раз быстрее, чем разработки конкурентов. По мнению MIT (Массачусетского технологического института), это одна из трёх лучших коммерческих систем по идентификации лиц в мире.
Продуктами VisionLabs пользуются крупнейшие компании России: Mail.Ru, МТС, Сбербанк, Тинькофф-банк, МТС. Технологическими партнёрами являются Intel, SAS, ABBYY. В 2016 году совместно с Google и Facebook запущена открытая платформа для разработчиков систем компьютерного зрения.
5. Home App [недвижимость]
Российский математик Алексей Игошин разработал и осуществил применение искусственного интеллекта, который помогает оценивать стоимость квартиры в Москве. Вот что делает система, основанная на машинном анализе больших данных:
• анализирует объявления с ЦИАН, «Авито» и шести десятков других платформ по продаже недвижимости;
• удаляет ложные объявления из выдачи;
• анализирует историю цен на квартиры в конкретном районе за последние годы;
• изучает динамику спроса;
• анализирует соотношение спроса и предложения на отдельные виды квартир или на жильё в конкретном районе.
HomeApp помогает всем: покупателям – найти хорошую недвижимость по оптимальной цене, продавцам – быстрее осуществить сделку, но не продешевить. Эффективность системы увеличивается за счёт того, что в результате анализа определяется целевая группа клиентов. Она получает предложения через таргетированную рекламу на сайтах, в социальных сетях и на самих площадках объявлений.
6. Ростелеком [подбор персонала]
В 2017 году «Ростелеком» начал набирать персонал на работу с помощью искусственного интеллекта. Система анализирует анкеты соискателей на конкретные должности с нескольких профильных ресурсов (Superjob, Headhunter, Avito), а также оценивает страницы в социальных сетях. Цель ИИ – найти таких кандидатов, которые смогут проработать на конкретной позиции не меньше 6 месяцев.
Сначала «Ростелеком» использовал технологию для подбора операторов в колл-центры. В этом направлении у компании большая текучка кадров. Машинный отбор кандидатов помог существенно сократить расходы на собеседования, оформления и увольнения сотрудников. Компания JungleJobs (создатель системы) сообщала, что так бюджет на поиск и найм персонала уменьшился в 1,5-2 раза.
7. Avito [онлайн-объявления]
Одна из главных площадок объявлений в России использует искусственный интеллект для точности рекомендаций на страницах, улучшения поисковой выдачи и удаления фейковых заявок. В мобильном приложении сервиса есть функция «Поиск по фото». Система использует компьютерное зрение, отбирая из базы товары с максимально похожим изображением.
8. Tesla [автомобилестроение]
Этот производитель электромобилей разрабатывает и осуществляет применение искусственного интеллекта для управления машинами. Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware 3 будет обрабатывать до 2 000 кадров в секунду. Это собственный продукт компании. Ранее Tesla пользовались Nvidia Drive, оборудование которое было менее эффективно (200 fps).
Прогнозы Элона Маска фантастические. Миллиардер говорит, что уже через 10 лет искусственный интеллект превзойдёт человека в безопасности и надёжности вождения автомобиля.
9. Amazon.com [электронная коммерция]
Amazon входит в число пионеров внедрения искусственного интеллекта в реальную деятельность. Компания использовала ИИ для отбора кандидатов на работу ещё в 2014. В следующем году нейронную сеть «уволили», когда оказалось, что она отдавала предпочтение мужчинам. Примечательно, что это не ошибка проектировщиков, а особенность, приобретённая при самообучении. Система анализировала резюме людей, принятых на работу в последние 10 лет, и в этой подборке просто было больше мужчин.
Этот пример говорит, что ИИ действительно способен упростить некоторые задачи. Главное, правильно его использовать, регулярно проверять и своевременно корректировать.
Вот ещё несколько проектов Amazon, связанных с искусственным интеллектом:
• Kiva. Amazon купили компанию-производителя складских роботов за $775 млн и стали производить их для себя. Kiva сокращает время на транспортировку, и помогают компании размещать на складах на 50% больше товара. Так, они снизили операционные расходы на 20%. Планируется внедрение роботов в этапы сортировки и упаковки.
• Alexa. Это интеллектуальный голосовой помощник от Amazon. Сейчас он доступен на iOS, в приложении Lexi и в браузерном интерфейсе. Функционал системы ограничен информацией о новостях, погоде и онлайн-покупками, но она явно будет совершенствоваться. Например, разработчики из Amazon трудятся над алгоритмом, который распознаёт не только текст, но и его эмоциональную окраску.
• В Берлине и Нью-Йорке работают исследовательские группы компании, которые с помощью искусственного интеллекта анализируют большие данные. Технология направлена на прогнозирование цены продуктов и поиск рыночных закономерностей. Управляющей директор центра развития Amazon в Германии говорит, что это ПО составляет сценарий поведения клиента как на ближайшие секунды, так и на недели.
Джефф Безос делает крупную ставку на ИИ. Сейчас в его бизнес-империи трудится более 100 инженеров, проектировщиков и учёных, создающих «умные» машины.
10. Netflix [развлекательные сервисы]
Крупнейший и один из самых успешных стриминговых сервисов осуществляет применение искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы. Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).
Netflix отчасти общается с ИИ более свободно и нетрадиционно. Так, в 2016 году в каталоге фильмов появилась короткометражка, созданная именно для ИИ. Фильм сделан для тестирования кодеков, которые используются для шифровки и дешифровки видеопотока. Они же проверяют качество вещания в 4K.
Другой проект компании – «Другая сторона ветра». Это фильм Орсона Уэллса, снятый в 1970-х, но не прошедший все этапы монтажа при жизни режиссёра. Система на базе ИИ делала монтаж уже в наши дни, и, по словам разработчиков, значительно улучшила качество изображения (до 4K).
Источник: invlab.ru