Искусственный интеллект на практике. Бернард Марр
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Искусственный интеллект на практике - Бернард Марр страница 7

СКАЧАТЬ Alexa

      Уже не верится, что персональный домашний ИИ-ассистент в 2015 году казался чудом. К 2018 году он был в 16 % семей в США. Технология совершенствуется, реклама не отстает – и «электронного помощника» покупают все чаще[34].

      Шагом вперед стало понимание, что реализацию домашних ИИ-устройств ограничивает не технология – она была уже достаточно развитой для выполнения такого рода задач. Проблема состояла в интерфейсе: смартфон – удобная вещь, но не так просто устроенная, как выключатель, чайник, радио или поваренная книга.

      C Echo появилось голосовое управление умными устройствами: не отрываясь от уборки, можно найти нужную информацию или включить музыку.

      Ассистент интерпретирует голосовые команды с высокой точностью. Этим он обязан алгоритмам глубокого обучения[35]. Нейронные сети реагируют на заданное пользователем «пробуждающее слово» – сигнал слушать и анализировать команду. С опытом ассистент все лучше понимает нюансы разговорной речи. Глубокие нейронные сети учатся говорить, как мы, обрабатывая голосовые данные.

Интеллектуальный «маховик» Amazon

      Модель распространения ИИ во все сферы деятельности в Amazon назвали «маховиком»[36]. Вообще, это механическое устройство, которое накапливает поступающую от генератора кинетическую энергию и регулирует степень ее высвобождения. А в случае Amazon избыточная «энергия», сгенерированная успешным внедрением ИИ в одну сферу деятельности, идет на исследования и инвестиции в другую.

      Таким образом создается благоприятная среда обмена данными и технологиями между отделами и подразделениями. Лучшие практические наработки передаются из рук в руки. К примеру, повышение точности рекомендательного сервиса с помощью глубокого обучения пригодилось в распознавании речи Echo.

      Другие подразделения тоже обнаружили, в чем плюсы повсеместного распространения устройств с Alexa – в частности, пользовательских приложений под названием «навыки». Так были добавлены навыки, предоставляющие пользователям голосовой доступ к Amazon Prime Video, Amazon Music Unlimited и другим сервисам. Благодаря глубокому обучению Alexa из слов пользователя делает вывод, какие из 40 тыс. навыков он счел полезными[37].

      Успешные проекты с глубоким обучением полностью себя окупают. Они не только выполняют свои задачи, но и генерируют данные, на которых будут учиться алгоритмы для решения других проблем.

Веб-сервисы Amazon

      Amazon, как и ее конкуренты Google и Alibaba, продает бизнес-клиентам облачные сервисы под брендом Amazon Web Services (AWS). А недавно добавила к списку услуг машинное обучение: теперь компании берут ИИ «напрокат» – это дешевле, чем строить свою инфраструктуру.

      ИИ осваивается во всех секторах бизнеса, и ключевой частью стратегии Amazon стала помощь маленьким компаниям, чтобы те тоже стали конкурентоспособными. Все по поговорке: во время золотой лихорадки больше всех заработали продавцы лопат!

      AWS СКАЧАТЬ



<p>34</p>

Tech Crunch, 39 million Americans now own a smart speaker, report claims: https://techcrunch.com/2018/01/12/39-million-americans-now-own-a-smart-speaker-report-claims/

<p>35</p>

Quora, How does Amazon use Deep Learning?: https://www.quora.com/How-does-Amazon-use-Deep-Learning

<p>36</p>

Wired, Inside Amazon’s Artificial Intelligence Flywheel: https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/

<p>37</p>

Amazon, The Scalable Neural Architecture behind Alexa’s Ability to Select Skills: https://developer.amazon.com/blogs/alexa/post/4e6db03f-6048-4b62-ba4b-6544da9ac440/the-scalable-neural-architecturebehind-alexa-s-ability-to-arbitrate-skills