Новый прогноз хайповых технологий 2020 от Gartner.

А вы заметили, что форма кривой Gartner похожа на эффект Даннинга-Крюгера? Новички переоценивают свои способности (новая технология будет востребована везде!). Но чем больше они узнают, тем начинают больше сомневаться в своем профессионализме (технология слишком дорогая, решает узкие задачи). Это когнитивное искажение раздутой самооценки у начинающих и комплексе некомпетентности у профессионалов.

Из явных хайпов этого года - социальное дистанцирование и всё, что помогает безопасно работать и общаться в условиях разобщённости. От стриминга и видеосвязи до обеззараживания смартфонов и масок-переводчиков.

И ещё заметно расслоение #ИИ на подмножества по типам решаемых задач. Просто #mashinelearning или #AI - это часть текущего бизнеса. Поэтому искусственный интеллект становится Formative AI, т.е. способен меняться и реагировать на ситуацию, адаптироваться к новым технологиям.

По прогнозам, во всем мире к 2025 году будет 42 миллиарда устройств, подключенных к Интернету вещей. Вполне естественно, что по мере роста числа устройств будут расти и объемы данных #bigdata. Вот тут и вмешивается ИИ, предоставляя свои обучающие возможности подключению Интернета вещей.
#AI+#IoT=
AIoT. IoT поддерживается тремя ключевыми новыми технологиями: AI, 5G, big data. Источник https://www.visualcapitalist.com/aiot-when-ai-meets-iot-technology/

🎙️ Благодаря сервису Resemble AI вы выдадите себя за кого угодно — нейросеть озвучит ваш текст любым голосом, причём очень реалистично. Есть уже готовый список с 30 разными голосами и акцентами, а также нейронку можно обучить на своём голосе. Достаточно прогнать через сервис аудиозаписи на 5 минут.

Ещё есть куча других полезных фич, например, выбор категории речи (диалог, реклама или служба поддержки) и добавление эффектов в синтез, таких как паузы и эмоции. Resemble условно бесплатный, но нужно зарегистрироваться и есть некоторые ограничения. Однако в целом это очень хороший сервис для синтеза текста в речь — такие крутые результаты не везде увидишь.

#Service #AI | Not Boring Tech

🧯 Во время хаоса горящего здания почти невозможно заметить признаки надвигающейся вспышки — смертельного момента, когда все горючие предметы в комнате внезапно зажигаются, а температура поднимается выше 600ºC. Нейросеть FlashNet умеет прогнозировать вспышки при пожарах в помещениях на 30 секунд (!) вперёд и может спасти жизни тысяч пожарных.

Для обучения было смоделировано больше 41 тысячи пожаров в 17 типах зданий, а теперь модель собираются обучить на данных реальных пожаров. Система работает с точностью 92,1% и превосходит аналоги. В перспективе пожарные будут заходить в горящие здания с камерами, которые в реальном времени подсказывают, когда пора отходить назад. Нейросети могут не только генерировать котиков, но и спасать жизни!

#Tech #AI | Not Boring Tech

Глава Sinovation Ventures и визионер Кай-Фу Ли открывает новую компанию по искусственному интеллекту и делится прогнозами развития генеративного ИИ

#AI

Рынок ИИ дорос до специализированных LLM.

Рынок практического применения #ИИ стал таким большим, и в него стало заходить так много разных отраслей со своими запросами и задачами, что универсальные большие языковые модели (LLM) стали
а) слишком большими,
б) требующими колоссальных ресурсов по железу, энергопотреблению, а значит, и
в) дорогими, на уровне, близком к неокупаемости.

Датасеты, которые нужны разным отраслям - соответственно, тоже разные. Кроме того, есть страновая/региональная специфика.

Представители Tencent решили, что наилучший вариант больших моделей для бизнеса — не универсальные, а специализированные, обученные в соответствии с той или иной отраслевой спецификой. И поэтому бизнесу имеет смысл брать модели с открытым исходным кодом и адаптировать их под себя, обучая на собственных данных.

Например, китайский финансовый бигтех Ant обучал систему на сотнях миллиардов наборов данных токенов, включая китайские финансовые документы и более 1 триллиона токенов из наборов данных текстовых документов. И планирует использовать специализированную языковую модель для анализа рынка, обучения инвесторов, объяснения страховых продуктов и проверки претензий. #Китай #финансы

Надо сказать, что ещё 10 лет назад российский сервис социального опыта TopRater применял аналогичный подход. Рейтинг строился на миллиардах отзывов со всего мира о товарах и услугах, и после обработки выдавал многокритериальный рейтинг, который перестраивался в зависимости от того, что было важно для того, кто искал себе товар.

В 2013 я был бизнес-советником основателя, и мы применяли для каждой отрасли / категории товаров раздельный подход к обучению нейросети. Это позволяло подключать следующую категорию со своими аспектами/данными за 2 недели, и давало точность прогнозов больше 93%.

Практическое применение состояло в увеличении продаж с применением рейтинга.
В процессе тестирования на М.Видео мы разделили трафик на 2 части - витрину с социальным рейтингом и обычный интерфейс интернет-магазина. Там, где сработал поиск по нужным критериям, с оценкой на основе миллионов отзывов, конверсия в корзине выросла в 3,7 раза, а продажи (телевизорами) увеличились на 47%.

#электроннаяторговля #AI #кейсы
@futurin