Новости ИИ для бизнеса

Facebook представила ИИ-инструмент для распознавания товаров на фотографиях
21.05.20
Facebook запустила инструмент GrokNet, который может определять разные категории товаров на фотографии с помощью технологий искусственного интеллекта. Он распознаёт десятки тысяч разных атрибутов, например, бренды, цвета, размер. Этот инструмент уже интегрирован в торговую площадку Facebook Marketplace — с его помощью пользователи могут быстро создавать описание товара (сервис пока не доступен в России). Например, когда продавец загружает фотографию своего дивана, сайт предлагает указать характеристики «чёрный», «кожа», «секционный диван». ИИ-система «училась» распознавать изображения на базе, которая включает около 100 млн пользовательских фотографий в Marketplace.
20.05.20
Microsoft инвестирует $1 млрд в компанию Илона Маска OpenAI, которая занимается разработкой универсального ИИ, а также предоставит свою облачную платформу Azure для создания на ней виртуального ИИ суперкомпьютера. Его предназначение — тренировка следующего поколения массивных распределённых ИИ-моделей, которые позволяют выполнять больше задач, например, модерировать чаты, анализировать выступления и генерировать программный код по результатам поиска в GitHub. Подобные модели требуют огромного количества данных, например, миллиарды страниц текстов в открытом доступе.
12.05.20
Google Lens - это приложение для визуальных запросов. Например, вы наводите камеру телефона на интересующий вас объект и получаете информацию о нем из Гугла. Приложение также умеет обрабатывать текст, на который вы наведете камеру. Например, переводить его. А теперь еще и умеет прочитать вслух. Но самая крутая новая фича - распознавание рукописного текста. Да, пока она работает только на английском и только если почерк нормальный, но это уже большой шаг вперед. А если вы используете браузер Chrome на компьютере, то распознанный текст можно одним кликом вставить с телефона в документ Google Docs на компьютере.
24.04.20
Если у Яндекса есть умная колонка, то у Mail.ru тоже должна быть своя. Компания выпустила колонку Капсула, которая стоит 7990 руб (против 10 990 руб за колонку Яндекс.Станция) и выглядит покрасивее. А живет в ней, конечно, виртуальная помощница Маруся, которую Mail.ru представила почти год назад. Маруся решает разнообразные задачи: находит нужную информацию в интернете, включает музыку, рассказывает прогноз погоды, сообщает стоимость авиа и ж/д билетов. Кроме этого, команда "Маруся, запомни" сохранит в памяти ассистента важную информацию и воспроизведет ее при фразе "Маруся, напомни". В целом, по лингвистическим способностям она пока проигрывает Алисе, но подкупает своей вежливостью и красивым голосом.
07.04.20
Google улучшила качество аудиозвонков в Google Duo, используя систему WaveNetEQ с поддержкой технологий искусственного интеллекта. Обычно, из-за нестабильности интернет-соединения, во время беседы звук может искажаться и прерываться. WaveNetEQ — система PLC, которая реалистично синтезирует недостающие фрагменты живой речи. Работа WaveNetEQ основана на большом массиве речевых данных — записанных голосах 100 людей, говорящих на 48 языках. Технология анализирует речь, чтобы синтезировать продолжение звучания, если голос говорящего временно пропадёт. Когда передача речи восстанавливается, технология «соединяет» искусственный звук с настоящим. Система «обучена» распознавать речь в разной обстановке, с разным уровнем фонового шума.
28.03.20
Яндекс.Облако и вместе с Nvidia запустили для российских компаний библиотеку приложений для работы с нейросетями. На платформе представлено программное обеспечение Parabricks, которое применяется для разработки ПО на TensorFlow и Pytorch. Платформа поможет быстро запускать ИИ приложения для бизнеса. Яндекс вложит в развитие Яндекс.Облака и разработку инструментов ИИ $40 млн. Компания может увеличить инвестиции, если спрос на ИИ-решения вырастет, рассказал её представитель. На эти деньги «Яндекс» купит оборудования для увеличения вычислительных возможностей платформы и расширит команду разработчиков.
Google выпустил open-source платформу, которая сокращает расходы на машинное обучение на 80%
25.03.20
Google выпустил фреймворк с открытым исходным кодом SEED RL, которая позволяет масштабировать обучение ИИ-модулей на тысячах компьютеров. Это решение, по словам разработчиков, позволяет снижать расходы на 80%, благодаря чему стартапы могут создавать алгоритмы на уровне продуктов крупных технологических компаний. Фреймворк SEED RL построен на платформе TensorFlow 2.0 и использует комбинацию графических и тензорных модулей для централизации модели логического вывода. Вывод затем выполняется с использованием компонента, который обучает модель.
Intel представила самый мощный нейроморфный процессор
25.03.20
Компания Intel представила нейроморфный процессор Pohoiki Springs, вычислительная мощность которого составляет 100 млн нейронов. Его архитектура напоминает структуру мозга животного: обработка и хранение информации производится в одном месте — это позволяет экономить время, необходимое на выполнение операции, и энергию, затрачиваемую на нее. Новая система, согласно сообщению компании, будет работать через облако и станет доступна участникам исследовательского сообщества Intel Neuromorphic Research Community (INRC). Она позволит исследователям в рамках их проектов нейроморфных вычислений решать более масштабные и сложные задачи.
23.03.20
Чтобы угодить поисковым системам интернет-издания пишут новости и статьи подлиннее, и вам приходится портить зрение, читая длинные тексты. К счастью, теперь можно попросить голосового ассистента прочитать статью/новость за вас. Яндексовская Алиса и Google Assistant почти одновременно научились читать текст с веб страниц, не обращая внимания на элементы навигации, рекламу и контекстные блоки. Алиса делает это в Яндекс.Браузере на Android и Windows, Гугл - пока только на Android. Зато Гугл может читать с разной скоростью, на разных языках и даже сразу переводить текст на русский. Также, он удобно подсвечивает читаемый текст, чтоб можно было следить за прогрессом.
Google выпустила фреймворк машинного обучения для квантовых компьютеров
11.03.20
Google выпустила платформу с открытым исходным кодом TensorFlow Quantum, которая позволяет разработчикам создавать ИИ-модели для квантовых компьютеров. Это расширение для TensorFlow предлагает набор операторов — низкоуровневых строительных блоков в программирования, создающих модели машинного обучения, которые работают с кубитами, квантовыми логическими элементами и квантовыми схемами. Эти операторы берут на себя некоторые сложные компоненты, чтобы уменьшить объем кода, который приходится писать программистам. При помощи данного фреймворка можно создавать гибридные и классические модели машинного обучения, обучать дискриминативные и генеративные квантовые модели и поддерживать эмуляторы квантовых схем.