Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

AI - все об искусственном интеллекте

Логотип телеграм канала @ainetworkss — AI - все об искусственном интеллекте A
Логотип телеграм канала @ainetworkss — AI - все об искусственном интеллекте
Адрес канала: @ainetworkss
Категории: Технологии
Язык: Русский
Страна: Россия
Количество подписчиков: 563
Описание канала:

Telegram канал об AI (artificial intelligence):
— новости из мира AI;
— тренды AI;
— внедрение AI;
— deepFake.
Связь: @artem_grid

Рейтинги и Отзывы

3.33

3 отзыва

Оценить канал ainetworkss и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

1

4 звезд

1

3 звезд

0

2 звезд

0

1 звезд

1


Последние сообщения 12

2021-03-14 22:01:56 ​​Наше внимание – главный драйвер современной экономики

Во-первых, за наше внимание соревнуются все участники экономики от производителей кроссовок и смартфонов до блогеров и музыкантов, от политиков и порнозвезд до производителей лекарств и религиозных лидеров. Наше внимание – это путь в наше сознание, а место в нашем сознании гарантирует другим людям прибыль и известность.

С точки зрения современной экономики, если вас нет во внимании других людей — то вас как бы нет вообще.

Во-вторых, торговля вниманием стала самым прибыльным бизнесом. Самые дорогие корпорации – американские Facebook, Google и Amazon, китайские Alibaba, Tencent и Baidu – зарабатывают десятки миллиардов долларов на рекламе, которая сводится к управлению потоками человеческого внимания с помощью больших данных и алгоритмов ИИ.

Мы все участвуем в экономике внимания, хотим того или нет. Поэтому предлагаю ввести в свой тезаурус понятие личного бюджета внимания.

Википедия пишет, что бюджет – это смета доходов и расходов, устанавливаемая на определенный период времени. От бюджета финансового бюджет внимания отличается тем, что в нем нет статьи прямых доходов – только расходы. Каждый день у нас есть ограниченное количество внимания, которое нужно инвестировать в дела, развлечения, общение и т.д. Если мы его никуда не вложили — внимание не может просто испариться и в любом случае будет потрачено на что-то.

Вот два базовых вопроса бюджета внимания.

1) Кто решает, куда инвестировать наше внимание? Это делаем мы, или за нас это делает кто-то другой?

Например, мы берем смартфон в руки. Зачем? Потому что решили написать конкретному человеку? Или мы запускаем социальную сеть для чтения ленты – и тогда алгоритмы решат, на какого человека нам сейчас стоит обратить внимание? Если вы делаете что-то в интернете “просто так” — это значит, что “за вас решили”.

2) Приносят ли наши инвестиции внимания пользу или вред?

После того, как мы вложили внимание, мы чувствуем себя хорошо или плохо? А в долгосрочной перспективе мы что-то получили или потеряли? Это сложный вопрос, который подразумевает, что вы должны знать, чего хотите от жизни. Но без вопросов о пользе и вреде, вы, скорее всего, никогда и не узнаете о своих целях и смысле жизни.

Это минимальный чеклист, сверяясь с которым, можно прийти к большей цифровой осознанности и научиться лучше управлять бюджетом внимания.

Взяв телефон в руки, спросите себя: “Я сам/а так решил или за меня решили”?
83 views19:01
Открыть/Комментировать
2021-03-14 13:00:56Анонс ИИ-системы измерения концентрации внимания для контроля сотрудников | tadviser

В середине марта 2021 года Fujitsu представила ИИ-систему, которая может количественно определять концентрацию людей при выполнении задач. По словам разработчиков Fujitsu, новая ИИ-система оценивает концентрацию человека за счет выделения общих характеристик лица и анализа каждой группы мышц в отдельности. Это позволяет избежать ошибок, связанных с культурными особенностями испытуемых и характеристиками поставленных задач.

Технология фиксирует краткие изменения мимики продолжительностью всего несколько секунд, например, поджатые губы, а также долгосрочные изменения, такие как пристальный взгляд, и оценивает их относительно оптимизированных временных рамок,
— пояснили разработчики.
185 views10:00
Открыть/Комментировать
2021-03-13 19:47:53 ​​Как Netflix удается так здорово управлять поведением зрителей?

Сегодняшний Netflix заточен на изменение поведения посредством сторителлинга. Этому есть три причины.

Шесть лет назад Netflix выпустил пилотную серию «Карточного домика)» Дэвида Финчера. Это был первый из так называемых «оригинальных» сериалов, созданных и спродюсированных самим Netflix. С тех пор компания выпустила сотни успешных шоу и фильмов, а вышедший 23 октября 2020 года «Ход королевы» ("The Queen's Gambit") стал самым популярным мини-сериалом октября 2020 года, его посмотрели 62 млн домохозяйств по всему миру и он спровоцировал шахматный бум (по статистике Google Trends, число запросов по обучению шахматам в мире выросло с начала года в четыре раза и стало рекордным за последние девять лет именно после выхода сериала)

Кажется, Netflix освоил массовое производство успешных и захватывающих историй.

Бен Баджарин из TechPinions считает, что Netflix работает по схеме «история как сервис» (Story as a Service, по аналогии с другими «as a service»-моделями), и в этой области он сильно опережает всех конкурентов. Шоу Netflix как книги: они заставляют вас зачитываться, проглатывая одну главу за другой.

Как Netflix так круто подсаживает зрителей на свои шоу?

Одержимость пользователями — в хорошем смысле. Гибсон Бидл, бывший вице-президент Netflix по менеджменту продукта, рассказывает, что ключом продуктового успеха Netflix является одержимость пользователем и его восторгом. Компания принимает решения на основе науки о потребителях, работает с данными, проводит исследования, опросы и A/B тесты новых идей. Netflix пытается выявить и удовлетворить еще не существующие, будущие потребности пользователей — и увеличить восторг своих абонентов в долгосрочной перспективе. В процессе компания создает новые рыночные ниши и увеличивает свою маржу. Netflix признает, что его главная цель — внимание пользователя.

В США мы завоевали около 10% телевизионного экранного времени, а мобильного — и того меньше. В других странах наша доля еще ниже, так как ниже проникновение нашего сервиса. Мы отбираем потребительское экранное — телевизионное или мобильное — время у совершенно разных конкурентов. Мы бросаем вызов (и проигрываем) скорее Fortnite, чем НВО. [...] Наш рост основан на качестве впечатлений от Netflix, которое сравнивается со всеми остальными впечатлениями пользователей. — Рид Хастингс, СЕО Netflix

Сторителлинг: рассказ историй. Шоу Netflix — с множеством сюжетных поворотов, недосказанностями, многосерийными сюжетными линиями, — связаны с главной метрикой компании — пользовательской подпиской. На телевидении контент вторичен, он создается, чтобы максимизировать прибыль от рекламы в эфире. Netflix хочет, чтобы его пользователи получали лучший контент, и это работает не менее эффективно, чем маркетинговые кампании.

Метрики. Netflix известен своими необычными метриками. Для сервиса, работающего по подписке, ориентироваться на увеличение числа новых пользователей и удержание старых — обычное дело. Но посчитать эти параметры иногда непросто.

• Netflix измеряет успех в “ценных часах” — варианте “просмотренных часов”, считающих долю времени, которую пользователь проводит за экраном. Это показывает нам, что время, которое абоненты тратят на Netflix, для компании не самоцель. Netflix хочет, чтобы пользователи смотрели больше фильмов, которые им по-настоящему важны. Эта метрика связана с долгосрочной подпиской.

Наслаждение — еще одна метрика Netflix. Она тоже не похожа на традиционные метрики вроде пользовательского удовлетворения или индекса потребительской лояльности (NPS). Раньше компания измеряла качество контента по пятизвездочной шкале, но в какой-то момент перешла на бинарную оценку “палец вверх” или ”палец вниз”, которую можно дать в конце шоу. В сочетании с пользовательским профилем эти данные позволяют Netflix предсказать вероятность того, что его абоненту понравится то или иное шоу.

В общем, Netflix — одна из ведущих технических компаний, сделавших изменение поведения основой своего успеха.
131 views16:47
Открыть/Комментировать
2021-03-12 23:47:41 ​​Krisp – армянский стартап, делающий звук чище

В 2017 г. два друга из Армении начали разрабатывать технологию, убирающую посторонние звуки из звуковой дорожки. Сегодня Krisp – популярный сервис для очищения голосовых потоков. За год удаленки сервис вырос в 20 раз (как по выручке, так и клиентам), а месяц назад привлек очередные 9 млн $. Далее подробнее про технологию, бизнес-модель и причины, почему Krisp идеально вписывается в дух времени

Технология. В основе решения – нейросетка, обученная на 100500 звуковых сэмплов двух типов: речь с помехами разного типа и чистая речь. На первый взгляд – не rocket science, но на самом деле задача была сложная – в первую очередь, потому что при естественном разговоре задержка между передачей речи не должна превышать 200 миллисекунд. Если дольше, то при разговоре будет рассинхрон. Скорость передачи речи зависит от интернета, аудиокодеков (хард и софт, отвечающий за кодирование переданных данных в звук на устройстве) и, собственно, скорости работы нейросети. На первые два фактора повлиять сложно, а значит, разработчикам нужно было по максимуму убыстрить нейросеть и при этом избежать ее «прожорливости». Для этого команде из 6 докторов мат. наук потребовалось несколько месяцев

Бизнес-модель. Сначала выкатили b2c версию на Mac и Windows. Продукт оформлен просто: одна кнопка – убрать шумы исходящего потока аудио, вторая – входящего. За последний год выручка от b2b сегмента превысила b2c. У Krisp >1000 корпоративных клиентов, в основном это разного рода банки, HR-сервисы и прочие «колл-центры». Также компания сделала первую централизованную интеграцию своего продукта в крупную платформу для коммуникаций – начали с Discord. Монетизация через два канала. Первый – фримиум. В плане Personal Pro снимается ограничение на «очищенные» минуты связи в неделю, а в командном тарифе добавляется еще несколько фич. Второй канал монетизации – корпоративные лицензии. Тут уже полная кастомизация и интеграция с коммуникационными системами компании, стоимость индивидуальная

Почему Krisp крут? Потому что предлагает добротный продукт для суперактуального рынка. Рынок перспективен по нескольким причинам. Первая очевидна – удаленка, Зум, Тимс. Тут все ясно-понятно, не будем останавливаться. Вторая – огромный потенциал в корпоративном сегменте. Общаетесь вы с другом или коллегой, а у него на фоне сверлит сосед или ребенок соревнуется в громкости с собакой? Приятного мало, но не фатально. Повторит пару раз, ну или перезвоните, если совсем не вариант. А вот если у колл-центра банка на линии посторонние звуки... тут «алло алло повторите пожалуйста» выльется в многомиллионные повышения затрат. Стоит раскошелиться и купить лицензию на продукт. Этот сегмент огромен и довольно устойчив. Да, компании переходят на чат-боты, но это процесс небыстрый, а для многих клиент не совсем приемлемый. А для IVR и прочих «звонящих искусственных интеллектов» Krisp тоже актуален, но продукт потребует адаптации. Третья причина – Клабхаус. Вернее, Клабхаус – не причина, а скорее следствие. На удаленке люди соскучились по живому общению, так что мы видим рост популярности нового формата коммуникации. Точнее, формат старый как мир, но раньше аудиосообщения были бесячим придатком мессенджеров, а теперь из них сформировался вполне удобоваримый формат «виртуальной курилки» (пожалуй, это самое точное определение модели Клабхауса). В результате аудиочаты внедряет Телеграм, аналоги разрабатывает Фейсбук и ByteDance (на китайский рынок). Думаю, могу не расписывать, почему Krisp и подобные ему сервисы потирают руки, глядя на все это

P.S. Krisp числится как стартап из Долины, но вся команда из 30 человек сидит в Ереване. Еще одно доказательство, что крутые глобальные продукты можно делать откуда угодно

#простартап
https://t.me/disruptors_only
134 views20:47
Открыть/Комментировать
2021-03-12 11:00:07
Добротный канал с полезными web-инструментами, новостями, событиями и инсайдами из мира информационной безопасности, всегда оперативно и на пульсе событий.

Заходи — @secure_sector
191 views08:00
Открыть/Комментировать
2021-03-11 17:46:00Российские учёные обучили нейронки предсказывать химические реакции | thecode

Новые лекарственные вещества сложно создавать: нужно подбирать комбинации химических реакций и тратить много времени.

Технология прогнозирования результатов синтеза веществ. Работает так: нейросеть обучили на известных химических реакциях, после чего она стала предлагать свои варианты новых соединений.
242 views14:46
Открыть/Комментировать
2021-03-11 16:29:47NVIDIA представляет AI Enterprise для внедрения ИИ во все отрасли | robogeek

NVIDIA анонсировала NVIDIA AI Enterprise - программный набор корпоративных инструментов и фреймворков искусственного интеллекта, оптимизированных, сертифицированных и поддерживаемых NVIDIA в VMware vSphere 7 Update 2.

В рамках первого в своем роде отраслевого сотрудничества по разработке платформы AI-Ready Enterprise NVIDIA объединилась с VMware для виртуализации рабочих задач, связанных с ИИ, в VMware vSphere с помощью NVIDIA AI Enterprise. Это позволяет предприятиям разрабатывать широкий спектр решений для работы с ИИ, таких, как расширенная диагностика в здравоохранении, умные предприятия для производства и обнаружение мошенничества в финансовых услугах.
252 views13:29
Открыть/Комментировать
2021-03-10 19:28:45Продвинутый ИИ OpenAI обманули при помощи ручки и бумаги | trashbox

Современные технологии вывели так называемый искусственный интеллект на совершенно новый уровень — OpenAI легко обыгрывает гроссмейстеров в шахматы и Го, побеждает киберспортсменов в Dota 2, умеет с лёгкостью распознавать объекты на фотографиях. Например, можно показать OpenAI фотографию яблока, и ИИ сможет не только распознать фрукт, но и при определённых условиях назвать сорт яблока. Но, с другой стороны, машинное зрение можно легко обмануть при помощи листа бумаги и ручки — этого предостаточно, чтобы все труды ведущих инженеров мира по распознаванию объектов на изображении пошли прахом.

Очень простой пример с яблоком — сначала OpenAI показывают фотографию яблока на подставке, и ИИ с точностью в 85,6% определяет на изображении именно яблоко

Но стоит приклеить на то же яблоко стикер с надписью «iPod», чтобы машинное зрение распознало на изображении именно iPod, а не яблоко со стикером. Аналогичным образом поступили с изображением собаки — на оригинальном фото OpenAI определяет пуделя, но стоит добавить поверх фото изображения знака доллара, как машинное зрение путается, определяя свинку-копилку. Связано это, естественно, с умением искусственного интеллекта распознавать текст.
273 views16:28
Открыть/Комментировать
2021-03-10 14:18:12
Канал о технологиях

• Все о новых гаджетах
• Новостях в сфере IT
• Свежих "утечках"
• О технологиях будущего

Загляните в будущее вместе с нами.
45 views11:18
Открыть/Комментировать
2021-03-10 13:31:04Контекстный интерфейс на базе искусственного интеллекта в AR-очках Facebook | vr-j

Виртуальная реальность может быть основным коммерческим фокусом Facebook, когда речь заходит об иммерсивных технологиях в данный момент, однако компания также активно инвестирует в будущее дополненной реальности. Вчера Facebook Reality Lab (FRL) показала свое видение, которое вращается вокруг контекстуально-ориентированного интерфейса на базе искусственного интеллекта для AR-очков.

Дополненная реальность имеет множество проблем, когда дело доходит до оборудования, программного обеспечения и взаимодействия между ними

Как раз последнее является камнем преткновения, с учетом того, что «железо» пытается стать более компактным и легким.
137 views10:31
Открыть/Комментировать