На фоне новостей в области ИИ обычные стартапы как-то теряются. На arxiv.org в геометрической прогрессии растут исследования по machine learning (computer vision, natural language processing, etc.). AlphaGo Zero порабощает Землю разгромно обыгрывает прошлые версии сети и не требует человеческого участия в процессе тренировки. Нейросеть NVIDIA меняет на фото время года и погодные условия, а умельцы с помощью выложенного алгоритма меняют в фильмах актрис на… других актрис.


Как на фоне роста новостей по ИИ остаться жизнеспособным проектом? Когда-то Рэй Курцвейл предсказывал: «В 2029-м году программа не только сможет полностью пройти тест Тьюринга, а сделает это лучше многих реальных собеседников. Компьютер за тысячу долларов будет на порядки превосходить мозг среднего человека в большинстве областей». Однако сейчас эксперты говорят, что есть шансы получить сильный ИИ «в течение 5 лет с вероятностью 80 % и в течение 10 лет с вероятностью 99 %».


Вероятно, в ближайшие 5-10 лет может решиться судьба человечества. Стоит ли в таких условиях вообще заниматься проектом, связанным с ИИ, если его цель не заключается в создании разумных роботов? Точного ответа на этот вопрос нет. Но бум проектов, решающих прикладные задачи, продолжается. Сегодня мы посмотрим на три сферы применения ИИ, где уже достигнуты интересные результаты.


Образование


Woogie. Интерактивный робот, который делает обучение интересным для детей



Робот Woogie учит детей в возрасте 6-12 лет, общаясь с помощью голосового интерфейса. Робот развлекает, учит, дает ответы на некоторые вопросы, и стоит при этом всего 76 долларов. Woogie обращается к базе данных сервиса, чтобы отвечать на любой вопрос ребенка: от «Почему исчезли динозавры?» и до «Почему мне нужно есть брокколи?».


Учится не только ребенок. Сам робот постоянно обучается индивидуальному взаимодействию, адаптируется к привычкам и интересам каждого ребенка. Он способен рассказать анекдот, загадать загадку, привлечь внимание ребенка сказкой. Родители имеют доступ к системе через мобильное приложение и могут загружать в базу новый контент, например книги и обучающие игры.


Во многих отношениях проект необычный. У него нет своего токена, он не выходит на ICO, а деньги на развитие получает от краудфандинговой программы на Indiegogo. В настоящий момент подготовлено уже 30 протитопов устройства.


AltSchool. Платформа новых методов обучения



В 2014 году новый проект в сфере образования привлек $33 млн. В 2015 году AltSchool привлекла еще $100 млн. Стартап заинтересовал инвесторов необычным подходом: AltSchool — это серия микро-школ, в которых основное внимание уделяется индивидуальному обучению. Учащиеся получают собственные еженедельные «плейлисты», списки отдельных и групповых занятий, адаптированные к конкретным сильным и слабым сторонам каждого ребенка. AltSchool отслеживает прогресс и неудачи каждого ученика — каждый шаг на его пути, все сильные и слабые стороны. Программное обеспечение дает рекомендации, влияющие на образовательный процесс каждого ребенка.


В исследовательском проекте, организованном Фондом Гейтса, изучалось влияние персонализированной практики обучения в 23 государственных школах. Через два года исследование показало, что учащиеся в этих школах добились больших успехов, чем студенты из сопоставимых школ, в которых не было персонализированной программы обучения. Более того, исследование показало, что ученики, чьи оценки выросли больше всего, были теми, кто ранее сильно отставал по многим предметам.


Добавьте к персонализации возможности программного обеспечения, адаптирующего учебный план для каждого конкретного ученика, и вы поймете, как будет выглядеть образование в будущем.


Hugh. Помогает посетителям библиотеки быстро найти любую книгу



Студенты, которые ищут библиотечные книги в Университете Аберистуита (Великобритания), могут обратиться за помощью к роботу-библиотекарю. Hugh — первый в мире робот, предназначенный для работы в библиотеке. Он может рассказать, где хранится книга, и показать студенту соответствующую книжную полку.


Получая информацию из PRIMO, онлайн-библиотеки университета, Hugh имеет доступ к 800 000 книг. Hugh реагирует на голосовые команды и способен заниматься не только книгами. Подобные роботы смогут выполнять конкретные задачи больницах, супермаркетах или гостиницах.


Knewton. Адаптивное обучение



Собравшая $157 млн инвестиций компания Knewton разработала адаптивную образовательную платформу, основанную на технологиях анализа данных в сфере образования, и предлагает интегрировать свое решение с любой системой управления учебным процессом. Адаптивная платформа дает рекомендации для обучения студентов, основанные на успеваемости учащихся, а также предлагает анализ цифрового контента. С помощью софта учитель оценивает знания студента по своему предмету в любой момент времени. Если студент плохо справляется с предметом, Knewton может предложить контент, который повышает уровень понимания сложных вопросов. Knewton будет предлагать разные варианты образовательного контента до тех пор, пока не найдет способ научить студента.


Хотя многие обучающие платформы могут похвастаться тем, что они корректируют тестовые вопросы на занятиях, основываясь на предыдущих ответах, процесс управления данными Knewton принципиально отличается, потому что предлагает гипер-персонализированный вариант обучения, создаваемый «на лету» для каждого конкретного пользователя. Сегодня с Knewton работают более 13 миллионов студентов по всему миру, а база данных платформы содержит более 100 000 образовательных материалов, включая видео-лекции и учебные пособия.


Персональные помощники


Fin. Личный помощник по всем вопросам



Fin — это круглосуточная служба помощи, во всем похожая на Siri, Echo или Google Now… кроме того, что действительно работает. Fin использует комбинацию машинного и человеческого интеллекта (за обработкой запросов следят нанятые ассистенты), чтобы находить ответы, отправлять сообщения, обрабатывать заказы и делать всё, что вы ожидаете от личного помощника.


Fin принимает поручения в мобильном приложении, по электронной почте, через SMS или в интернет-чате. Вы можете попросить Fin позвонить, сделать покупки, отправить по электронной почте текст, уведомление о встрече или книгу. Вы можете использовать Fin, чтобы сделать транскрибацию аудио или видео в текст, или просто находить ответы на заданные вами вопросы.


Gatebox. Голографическая аниме-помощница



Gatebox — это устройство, обеспечивающие демонстрацию изображения девушки с голубыми волосами по имени Азума Хикари. У Gatebox есть сенсоры и камера, помогающие системе идентифицировать лицо и движения владельца. Управлять устройством можно с помощью голоса, автоматизируя дом различными способами: включая и выключая свет, устанавливая будильник или просто общаясь с Азумой, которая приветствует вас и напоминает о различных делах.


Азума может даже отправлять хозяину гневные сообщения, если он задерживается, объясняя это тем, что она «чувствует себя одиноко». Однако за возможность общаться с виртуальной девушкой придется немало заплатить — стоимость Gatebox составляет около $2580.


Hound. Повседневный помощник



Приложение Hound, доступное как на iOS, так и на Android, распознает голосовые команды (включая поисковые запросы), делает перевод предложений на другие языки в реальном времени и даже понимает контекстную связь между несколькими запросами. О последнем стоит рассказать подробнее, потому что в этом пункте обычной спотыкаются Siri и Cortana. Любой из ваших поисковых запросов может быть легко уточнен последующими вопросами, поэтому вам не нужно повторять заново. Если вы ищите подходящий отель, то для сужения поиска из всех найденных вариантов спрашиваете «номер с Wi-Fi» или «с тренажерным залом».


Hound находит кафе с бесплатным Wi-Fi в нескольких минутах ходьбы от вас, показывает все отели стоимостью от 200 до 400 долларов за ночь в определенном районе города, и отражает время восхода Солнца за два дня до Нового года. А если спросить у Hound, сколько калорий содержится в 16 яблоках и 4 бананах, он назовет общее количество калорий для всех фруктов. Hound также может рассказать вам, сколько будет стоить самая дешевая поездка на Uber до нужной вам точки.


По заверениям разработчиков из компании SoundHound, которая за 10 лет получила 75 миллионов долларов инвестиций, все прочие цифровые помощники переводят то, что вы говорите в текст, а лишь затем анализируют смысл информации, в то время как Hound пропускает этот шаг и сразу расшифровывает вашу речь.


Hound не использует Google поиск, поэтому иногда странным образом ошибается на простых запросах. По большей части приложение заточено сейчас под поиск заведений, ответы на «странные запросы» и для переводов «на лету».


Mycroft. Первый в мире роботизированный помощник с открытым исходным кодом



Перед вами хаб-устройство на основе Raspberry Pi 3 и Arduino, вдохновленное дизайном роботов из научно-фантастических фильмов. Проект Mycroft? на Kickstarter собрал более 127 000 долларов и еще 160 000 долларов на Indiegogo. Система спроектирована на платформе Snappy Core Ubuntu (предназначена для систем домашней автоматизации, дронов и автономных роботов) и способна обрабатывать команды пользователя на естественном языке. Идея Mycroft заключается в том, чтобы дать возможность пользователям использовать любой тип устройств — настольные компьютеры, мобильные устройства, динамики, роботы — всего, что может пригодиться при обработке естественного языка.


Mycroft может сообщать новости, говорить о погоде, а также управлять другими устройствами по всему дому или в офисе — например, включать кофеварку или играть определенный музыкальный плейлист. Благодаря открытой платформе Mycroft в системе постоянно появляются новые фичи. Нововведения ограничены только воображением разработчика и могут включать в себя что угодно: от контроля беспилотного летательного аппарата до ответов на вопросы о покемонах.


Remi. Siri с приятным интерфейсом



Виртуальный помощник Remi может однажды стать настоящим ИИ — в этом уверены разработчики, которые ставят перед собой амбициозную задачу не просто сделать личного помощника, а построить полномасштабный ИИ, который говорит, думает и, самое главное, учится. Сейчас Remi нельзя назвать особенно умным — он даже не добрался до уровня собаки.


Viv. Помощник со связями



Viv не просто отсылает к веб-поиску, а сам связан с множеством сервисов, что позволяет приложению быстрее и точнее находить ответы на запросы пользователя. Viv может покупать товары, с помощью службы x.ai планировать встречи и даже отправлять запросы для бронирования гостиничного номера или заказа цветов. Viv может понимать намерение пользователя и создавать алгоритм для обработки задачи «на лету», даже если с подобной задачей никогда не сталкивался раньше. Приложение может демонстрировать код обработки каждого запроса. Это гипотетически даст возможность сторонним разработчикам создавать надежный диалоговый интерфейс для своих сервисов, просто пообщавшись с Viv.


Создатели Viv — Даг Киттлаус, Адам Чейер и Крис Бригам — уже более десяти лет работают над проблемой изучения естественного языка, участвовали в создании Siri, а также в проекте разработки ИИ под патронажем DARPA в начале 2000-х годов. Не удивительно, что с таким бэкграундом Samsung согласилась приобрести этого виртуального помощника. Viv продолжает работать как независимая компания, но теперь предоставляет все свои услуги Samsung.


Профессиональные помощники


Clara. Планирование встреч



Clara Labs получили $7 млн инвестиций для создания интеллектуального помощника, удовлетворяющего запросы бизнес-пользователей. Clara может автоматически планировать встречи, самостоятельное выбирая наиболее подходящие для вас места и время. Хотя задача по бронированию конференц-зала кажется очень простой, Clara принимает множество решений — например, старается не попасть на даты, когда вы обычно берете отпуск. Clara не только организует встречи, но и планирует звонки, обеды, время для перерыва на кофе.


Clara, интегрируясь со Slack, CRM и другими системами, меняет модель планирования на предприятии от отдела к отделу. Очевидно, что разработчикам и продавцам нужно разное количество встреч (и, возможно, в разное время) — помощник учитывает эти нюансы.


Julie Desk. Помощник для планирования событий



Интерфейс Julie Desk — это ваша электронная почта. Julie получает от вас письма, а далее, как обычный секретарь, заглядывает в вашу учетную запись Google, Microsoft Exchange или iCloud, чтобы выбрать наиболее оптимальное время и место. Подтверждает у вас данные, добавляет встречу в свое расписание и отправляет всем участникам приглашение.


Французский стартап привлек 2,5 миллиона евро, однако нельзя сказать, что компании удалось создать полноценную умную систему. Каждый шаг ИИ подкрепляется непрерывным наблюдением человека-ассистента. Как утверждает основатель Julie Desk, наблюдение необходимо для обеспечения качества, что особенно важно для крупных корпоративных клиентов.


Kono. Бот-планировщик



Не у всех есть личная секретарша, чтобы управлять своим графиком и организовывать встречи в самое подходящее время. Но смарт-бот Kono, разработанный южнокорейским технологическим стартапом Konolabs, может для каждого пользователя заносить встречи в календарь. Kono извлекает ключевые слова, связанные с планированием, из вашего электронного письма, чтобы понять, когда вы хотите провести встречу. Причем бот анализирует даже такие неопределенные высказывания как «мы можем встретиться когда-нибудь на следующей неделе» или «давайте проведем конференцию во вторник или четверг».


Затем бот организует встречу в то время, которое оптимально подходит для вас, а также для человека, с которым вы хотите провести встречу. Даже при планировании встречи с участием нескольких людей, в том числе живущих в разных часовых поясах, Kono будет оповещать о времени, которое наилучшим образом подходит для всех.


Официальная пробная версия предоставляется бесплатно всем, кто использует календарь Google, G-Suite и Microsoft Office 365.


Evie. Премиум-помощник



Сингапурский стартап (ранее назывался Mimetic) запустил помощника Evie, который, по заверениям разработчиков, экономит более 4 писем, необходимых среднему менеджеру для согласования встречи. Evie также предлагает премиум-функции для бизнеса. К ним относятся возможность работы в корпоративном домене, просмотр доступности сотрудников и координация логистики бронирования конференц-залов.


«Под капотом» у Evie технология с открытым исходным кодом SyntaxNet, созданная на основе нейронной сети Google TensorFlow, а также Stanford CoreNLP — открытая библиотека, предоставляющая набор инструментов для обработки текста (на естественном языке).


X.ai. Виртуальный помощник, самостоятельно согласующий встречи с партнерами



Персонального помощника X.ai нужно всего лишь указать в копии письма своему собеседнику, чтобы бот начал самостоятельно заниматься планированием встречи. Бот узнаёт у собеседника, когда удобно встретиться ему, и назначает встречу на удобное обеим сторонам время.


Базовая версия сервиса, позволяющая запланировать пять совещаний в месяц, предоставляется бесплатно. Стоимость компании X.ai сейчас оценивают в $100 млн.


Zoom.ai. Помощь в работе



Zoom.ai предлагает комплексный подход, который отличается от стандартных чат-ботов: планирование, поиск контактных данных, принятие решения о том, где попить кофе, поиск какой-либо справочной информации о потенциальном подрядчике — список вещей, который может делать сервис в автоматическом режиме. Zoom.ai может понимать смысл написанного на естественном языке и распознавать даже эмоджи, используемые вместо слов.


В настоящее время у стартапа 60 000 индивидуальных пользователей и несколько десятков корпоративных клиентов.




Конкуренция в сфере применения ИИ усиливается. Все чаще стартапы появляются в одной и той же нише — стоит возникнуть одной удачной идеи, как следом идут клоны и копии. Но именно в такой конкурентной среде рождаются и выживают самые ценные проекты. В декабре 2017 года IBM опубликовала больше 120 шаблонов кода для быстрого запуска проектов, связанных с искусственным интеллектом, блокчейном, облачными данными и другими сферами. А это значит, что создать собственный ИИ-проект становится как никогда просто.


Каждый шаблон содержит подробное описание инструментов и ссылку на репозиторий на GitHub, где можно посмотреть коды и ознакомиться с документацией. В следующем году можно ожидать экспоненциального роста разнообразных проектов — от планирования встреч до глобальных революций в биотехе и финтехе.

Комментарии (15)


  1. arheops
    26.12.2017 20:44

    На данном этапе это все работает либо с детьми, либо на уровне «фигового секретаря». Поскольку реально занятые люди не очень согласны, чтоб их переспрашивали по 2-3 раза уточняя всякую ерунду, а системы еще не могут однозначно корректно(95%+) определить, чего от них хотят.


  1. red75prim
    27.12.2017 07:46

    AlphaGo Zero разгромно обыгрывает прошлые версии сети и не требует человеческого участия в процессе тренировки.

    Последняя версия — AlphaZero, без заточки под Го. Обыграла AlphaGo Zero в Го, Stockfish в шахматы.


  1. artskep
    27.12.2017 08:43

    Сильный ИИ за 5-10 лет? Откуда такой неудержный оптимизм?
    Пока что толком понимания сознания как такового нет. И как без такого фундамента построить сильный ИИ?


    1. Danov
      27.12.2017 10:51

      Как мне видится, есть понимание о том, что существующих вычислительных мощностей и накопленной информации должно быть достаточно для создания GAI, но пока не хватает той самой изюминки, которую нужно придумать. И путь усыпан перспективными находками, типа AlphaZero.


      1. artskep
        27.12.2017 17:19

        А до AlphaZero было модно говорить про Watson.
        Нет, бесспорно это крутые штуки. И даже, пожалуй, полезные.
        Но говорить про это, как про зачатки сильного ИИ??? Не смешите мои тапки. Как раз «изюминки» там и нет.

        А про внезапную эволюцию накопленной вычислительной мощности и данных в ИИ много писали фантасты еще в середине прошлого века. Практика показала, что «не взлетает» (хорошо это или плохо). Хотя, может быть он слишком умный и от нас прячется :-)


    1. Hardcoin
      27.12.2017 10:58

      Сильный ИИ — это не про сознание. Это про решение общих (а не специализированных) задач. Если ему можно будет за 20 минут объяснить задачу и он её решит не хуже, чем человек — это сильный ИИ. Даже если у него не будет сознания (или мы не сможем это проверить).


      1. artskep
        27.12.2017 17:09

        Формально вы правы, но есть ньюанс… Даже два:
        1. Даже в вашей формулировке стоит «объяснить» и предполагается, что это будет объяснение не специализированное (очевидно, что решать задачу вычисления результата, если человек напишет формулу уже вполне решается и без ИИ). Это означает работу с ИИ «как с человеком», т.е., судя по всему, выполнение критериев теста Тьюринга. А это по определению эмуляция человеческого сознания.
        2. Насколько я знаю, человечество знает только один тип «универсального решателя» — человеческое сознание. Конечно, можно допустить, что придумают сильный ИИ далекий от нашего сознания и работающий по другим принципам, но как это создать и как с ним работать? Это выглядит задачей, пожалуй, посложнее, чем сделать ИИ в виде человекоподобного сознания.

        И да, на всякий случай: когда я говорю про «сознание» я имею в виду практичную сторону, а не глубоко философскую. Т.е. «китайская комната» достаточной сложности вполне подойдет, неважно есть ли там глубоко внутри самоосознание или нет.


        1. Hardcoin
          27.12.2017 17:22

          А я отвечал на философскую сторону :).


          понимания сознания как такового нет

          Вот это может оказаться несущественно. Эмулятор будет, китайская комната будет, а понимания феномена сознания может и не потребоваться.


          Я ставлю на то, что усложнять сети можно ещё очень и очень сильно. Открытия в деталях будут (как с альфазеро), но они будут крайне далеки от общих вопросов типа "что такое сознание".


          1. artskep
            27.12.2017 17:38

            Усложнять можно. Просто практика пока что показывает, что усложнение не дает качественного скачка без понимания того, чего мы собираемся «эмулировать».
            Prolog, кстати, создавали как язык для создания ИИ. И где он теперь?
            Watson создавался как ИИ. Ну, пока жив, но уже не так моден. А, да, чуть не забыл, Deep Blue обыграл Каспарова — тоже был хайп еще тот.

            А теперь посмотрите на даты этих безусловно уважаемых продуктов, оцените хайп, который вокруг них был и подумайте, действительно ли появление AlphaZero прям-таки даст нам сильный ИИ через 5-10 лет? :-)


            1. Hardcoin
              27.12.2017 18:14

              Усложнение, которое "не взлетает" должно взлететь всего один раз.


              Новое понимание есть. Например, как научить задаче, дав описание мира и не мучаясь вообще ни с какими примерами. Но про 5-10 лет не я говорил. Не знаю, сколько потребуется.


              1. artskep
                27.12.2017 21:32

                Дык, я нигде и не говорил, что в результате каких-то усложнений чего-то не взлетит. Наверняка рано или поздно получится ИИ, который мы будем вынуждены признать сильным. Уж там будет это эволюция AlphaZero или что-то еще — ХЗ.

                Я говорил

                Сильный ИИ за 5-10 лет? Откуда такой неудержный оптимизм?
                Пока что толком понимания сознания как такового нет. И как без такого фундамента построить сильный ИИ?

                ссылаясь на статью.
                И, из того, что я написал выше (каждое исследование в области ИИ казалось «пониманием», но, очевидно, очень узкой проблемы), мой пессимизм мне кажется оправданным.

                Кстати, по поводу «не мучаясь ни с какими примерами» — это не совсем верно. Каждая статья про самообучающийся ИИ все время грешит тем, что работает она все-таки на ограниченной выборке (больше обучающей, но все-таки, созданной людьми)


        1. red75prim
          27.12.2017 19:07

          > Насколько я знаю, человечество знает только один тип «универсального решателя» — человеческое сознание.

          Сознание предполагает осознанность процессов, их доступность интроспекции. Но большая часть процессов происходящих при формулировании и решении задач интроспекции не доступно. Иначе сильный ИИ давно бы был создан. Так что нет смысла называть сознание решателем задач. Решатель задач — мозг, а сознание — проявление каких-то функций мозга, возможно и не требующихся универсальному решателю задач, но требующихся успешному производителю потомства.


          1. artskep
            27.12.2017 21:26

            Я специально уточнил, что философские вопросы не рассматривал. Рассуждать имеет ли «китайская комната» самосознание, и, если да, то где оно заключено — не суть важно для практических задач.
            Поэтому и про «решатель» я говорил с точки зрения практики. Конечно, «универсальный решатель» может не обладать осознанностью, но так ли это важно, когда вы задаете ему вопрос и получите ответ? Но пока что я не вижу другого «универсального решателя», кроме человека, обладающего сознанием.
            Если кто-то приведет обратный пример — готов согласиться, что это было неверное допущение. Но пока что я таких примеров не вижу, и хотя бы методики их построения или хотя бы проверки не наблюдаю.
            Для проверки человекоподобного сознания хотя бы есть методика проверки (несовершенная, но все-таки) в виде теста Тьюринга.


  1. LAG_LAGbI4
    27.12.2017 08:51

    Помощниками должны пользоваться реально занятые люди, которым жалко тратить своё время на работу с клавиатурой. Но эти системы не совершенны и вместо экономии времени могут превратиться в поглотителя. Я бы не стал этим пользоваться, пока бы не увидел, что у других получается и они экономят время.


  1. Gryphon88
    27.12.2017 13:14

    Хотел бы узнать побольше о Hugh, на страницах библиотеки Аберстуита и Примо о нём ничего не сказано. Интересно, умеет ли он тематический поиск, и если да, то насколько хорошо, и может ли строить кустистые деревья цитирований типа «ищу статью, которая цитирует несколько названных»