• Теги
    • избранные теги
    • Разное263
      • Показать ещё
      Компании226
      • Показать ещё
      Страны / Регионы62
      • Показать ещё
      Формат19
      Сферы7
      Издания5
      Люди23
      • Показать ещё
      Международные организации5
      Показатели9
IBM Watson
IBM Watson
IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. Его создание — часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона — понимать вопросы, сформулированные ...

IBM Watson — суперкомпьютер фирмы IBM, оснащённый вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. Его создание — часть проекта DeepQA. Основная задача Уотсона — понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных. Назван в честь основателя IBM Томаса Уотсона.

 

Новоиспеченное подразделение Cognitive Business Solutions будет включать 2 тыс. сотрудников, главной задачей которых станет консультирование корпоративных клиентов о том, насколько выгодно для них внедрение платформы когнитивных вычислений IBM Watson

http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/

Развернуть описание Свернуть описание
20 июня, 08:24

Искусственный интеллект санирует бизнес: кому и зачем нужны решения по поиску «слабых звеньев» в компании

Мы живем во время хаотичной автоматизации бизнеса. Как технологии машинного обучения могут упорядочить этот процесс?

19 июня, 21:16

Задушевный друг:

— Чего мы хотим? —  Чат-ботов! —  Когда мы хотим их? — «Простите,  я не понимаю ваш запрос« Именно такую беседу, видимо, в рамках демонстрации возможностей современных диалоговых интерфейсов решили процитировать  организаторы  Chatbotconf 2016, проходившей в Вене в октябре 2016 года. Такой обмен репликами был приведен на всех сумках для участников мероприятия. Этот случай отлично иллюстрирует то, что  сегодня более чем распространено мнение: боты несовершенны — ведь  с ними неинтересно общаться.   На мой взгляд, в подобных размышлениях- в корне ошибка. Нужно отдавать себе отчет, что  боты не создаются для общения. Они  призваны автоматизировать  рутинную работу — повторяющиеся действия,  которые отнимают у каждого из нас кучу времени. Поэтому  думать  о ботах как о замене человека неверно. Робот-пылесос —  это робот, который ездит и собирает пыль. Он экономит вам время на уборку. Но при этом робот-пылесос не должен уметь  поддержать разговор   о вашей неудавшейся любви. Точно так же ему не нужен антропоморфный облик —  он не должен быть роботом в виде человека, который возит пылесос в руках (как любили нам представлять его в старых фильмах про будущее).  Другой наглядный пример — робот-полицейский. Как бы нам ни нравился герой Питера Уэллера,  вряд ли роботы на страже порядка будут   ходить по улицам и высматривать злоумышленников в метро. Робот-полицейский в будущем —  система на основе машинного обучения,  которая в реальном времени будет распознавать лица, анализировать  эмоции прохожих, вникать в суть  разговоров    - и, в случае опасности, отправлять оповещения.  В общем, это важно:  боты  не люди,  их задача- решить задачу быстрее, лучше, дешевле,  чем мы. И  да, им не нужно быть похожими на человека. Лично я недавно  побывал на презентации бота, который призван снять головную боль человека во многих повседневных ситуациях. Например,  этот бот сможет звонить в ненавистные службы поддержки и общаться с ботами, выполняющими роль представителей компаний,  для подключения или отключения каких-либо услуг. Удобно, верно?  Полагаю, еще пару лет —  и у каждого из нас будет бот и, скорее всего, не один. И наши боты будут общаться с ботами наших подрядчиков. Насколько велик сегодня рынок чат-ботов? Точных подсчетов нет, можно ориентироваться лишь на объемы потенциальных рынков в отдельных отраслях — например, в США  рынок клиентской поддержки составляет $100 млрд, рынок сервисов для правового сектора  - более $450 млрд, но вопрос о том, какова может быть в данных нишах доля, «отвоеванная» чат-ботами, остается открытым.   Интересно то, что к чат-ботам пользователи и разработчики привыкают быстрее, чем когда-то к мобильным приложениям. По подсчетам Bloomberg, спустя полгода после появления платформы чат-ботов Facebook, с ней  работали 34 000 разработчиков, в то  время как после 14 месяцев работы AppStore мобильными приложениями  занимались только около 12 500 специалистов. То же опережение по темпам роста — среди пользователей. Спустя три месяца после запуска AppStore магазин приложений насчитывал 7500 приложений, Facebook Messenger platform (после тех же трех месяцев работы) — 11 000 ботов.  Спустя полгода в AppStore было 15 000 приложений (рост составил 100%), а у  Facebook Messenger platform — 30 000 (170% роста). https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-09-15/the-bot-economy-is-growing-even-faster-than-the-app-economy-did Перевожу, первый график: название: число разработчиков, работающих с Facebook Messenger platform, растет быстрее числа разработчиков мобильных приложений  месяц 6, месяц 14 Второй график: Число пользователей ботов растет быстрее, чем число пользователей мобильных приложений (на ранних стадиях запуска)               Рост индустрии чат-ботов в последнее время связан во многом с развитием платформ для их запуска. Facebook,Viber,Wechat и даже Skype поддерживают создание ботов. А в каких приложениях вы сейчас проводите 90%  своего времени перед экраном? Правильно: в мессенджерах. Пользователям уже даже не нужно открывать браузеры — instant articles и другие инструменты  позволяют  переходить на сайты внутри мессенджеров. Это подтверждает официальная статистика: по результатам отчета App Annie за 2016 год Facebook, WhatsApp,  Facebook Messenger,  Instagram и  Snapchat — лидеры по совокупному объему мировых загрузок в AppStore и Google Plaу.  И, вообще говоря, вдумайтесь: у Facebook Messenger более 1,2 млрд пользователей, это седьмая часть населения планеты.     Лично мне близки чат-боты в юридической сфере (автор статьи представляет компанию Visabot, развивающую чат-боты для работы с визовыми документами). В этой отрасли все началось несколько лет назад, когда Джошуа Браудер, студент Стенфорда, запустил бота DoNotPay  для возврата денег за неправильно выписанные штрафы в Англии. З)а несколько первых месяцев работы DoNotPay помог оспорить около 17 000 штрафов.  Чем отличается для пользователя работа с юристом в специализированной фирме и взаимодействие с  DoNotPay? В первом случае даже до первичного обращения пользователь будет ждать от двух дней до недели: нужно, чтобы у специалиста нашлось «окошко». Консультация обойдется в около $500. В случае работы с чат-ботом нужно потратить пять минут на заполнение документов, а работа с  DoNotPay пройдет бесплатно  или условно бесплатно.   Я  лично уверен, что через пару лет пользователи в такой ситуации будут обращаться не к юристу, а к его боту. Это чем-то напоминает то, что произошло с фитнес-тренерами.  Спортивные инструкторы средней руки набирают побольше клиентов и активно тренируют их.  Проводя в день 3-5 занятий, за около  5 000 рублей, они зарабатывают около  700 000 рублей в месяц.   Однако не все могут позволить себе фитнес-тренера за такие деньги.  Поэтому продвинутые тренеры делают деньги иначе: они создают свою программу, оформляют ее  в виде приложения или чат-бота — доступ к ней  обходится в около 100 рублей в месяц. При  хотя бы 10 000 скачиваний (а это очень консервативная цифра, если фитнес-тренер правильно наладит онлайн-продвижение) фитнес-тренер зарабатывает уже около 1 млн в месяц.  И это при том, что проводить время в зале с клиентами уже не нужно.   Те же самые стратегии могут работать для юристов. Сегодня не так много желающих работать с «бедными» клиентами.  Но стоит превратить свою экспертизу в алгоритм, потратив на это немного времени, —  и можно масштабировать свой  бизнес,  сократить временные издержки.   В кабинетах с большими деревянными столами и часами в виде Фемиды, я часто слышу:  «юридические услуги не могут быть автоматизированы», » очень много нюансов».  На мой взгляд, такая логика работает, только если вам нужно «подмазать» судью или позвонить  знакомому прокурору. Да, вот этого бот сделать не может. Пока не может.   Если вдуматься, юридическая консультация —  это интерпретация законов юристом в понятной форме с предложением различных вариантов решения задачи клиента. Никакой человек не сможет запомнить объем информации, а также отследить изменения в законодательстве лучше, чем машина (а в будущем — искусственный интеллект). Поэтому у плохих юристов будут плохие боты. Скорее всего, вскоре мы увидим разделение   чат-ботов на  качественных и некачественных. Думаю, это будет происходить во всех отраслях.   Где уже видны грядущие изменения?   Самая очевидная отрасль — водители. В этом контексте автоматизация придет не только на рынок такси (а именно о беспилотниках для них пишут в последнее время СМИ)  - самолетами, кораблями, поездами на уже «обкатанных» маршрутах управлять намного легче, чем легковушками с шашечками  в Нью-Йорке.   Чат-боты проникают в работу клиентской поддержки в самых разных областях. Пока мы видим ли «фрагментарные» внедрения, изменения идут не так быстро, как бы хотелось. Например, уже сегодня можно позвонить в контакт-центр «Аэрофлота» и, сказав «Аэрофлот Бонус», начать разговор с нужным специалистом. Переключение происходит автоматически. Это — первый шаг. Но если сейчас боты в службе поддержки уже экономят время  для соединения с нужным работником, то в будущем  бот сможет решать конкретную проблему- например, заменить билет. В отелях, бизнес-центрах и  в тех же аэропортах стойки регистрации чат-боты могут заменить уже сегодня: автоматические системы смогут поддержать разговор, ответить на интересующие вопросы, решить многие проблемы посетителей.   Еще один рынок для ботов, где они уже входят в жизнь, — доставка.  Все идет к тому, что у вас будет личный дрон, который будет летать  в одну из точек выдачи Amazon и доставлять покупки. Лично мне в Сан-Франциско   еду  доставляет  робот, разработанный командой Marble.   Наконец, я вижу большие возможности по автоматизации работы аналитиков — в самых разных организациях. На днях я общался с фондом, где решения об инвестициях  принимает алгоритм. Система  на основе информации в сети и анализе реакции пользователей на продукт в соцсетях выдает руководителям фонда вердикт: стоит ли вкладывать в данную компанию? Я, кстати,  уже не говорю о том, что боты смогут предсказывать результаты скачек, футбольных матчей, маркетинговых кампаний, — безусловно, справляясь с задачей лучше человека.   Сегодня чат-боты решают достаточно узкие задачи, тем самым решаются сложности распознавания запросов. Поэтому на текущем этапе боты должны создаваться для очень узких услуг. Ппример DoNotPay показателен — это только штрафы в Великобритании, бот распознает ситуации:   оставил машину в аэропорту на парковке, рейс задержали, ты попал на штраф.  Согласно британскому законодательству,  такие штрафы должны обнулять, но для этого необходимо  создать пакет документов и отправить его в нужные ведомства органы.  Юристы получают за такую операцию около £500. А DoNotPay, точно так же собирающий пакет документов, как я отмечал, делает это бесплатно. Результат:  DoNotPay воспользовались более 250 000 человек, сервис сэкономил им   более £1 млн.     Есть уже достаточно много других примеров ботов из юридической отрасли (компания, которую представляет автор, Visabot,  помогает с иммиграционными вопросами в США — Forbes). .  Coralie — это виртуальный помощник, который помогает пострадавшим от военной сексуальной травмы. Недавно этот сервис  получил награду Tech for Justice hackathon во время ABA Techshow.  Docubot — чатбот, который работает через веб-сайты юристов, чтобы помочь потребителям создавать юридические документы, а также выполнять заказы клиентов. LawDroid —  бот, который позволяет пользователям бесплатно открыть бизнес через мобильное приложение.   LawGeex LawBot —  чатбот, который можно добавить в Slack, а затем отправить юридические контракты для анализа. Бот  LawBot создан индийской компанией LawRato, он тоже предполагает работу с юридическими вопросами и получение рекомендаций юристов.  Legalibot работает для пользователей из Испании,  он помогает пользователям составлять юридические документы и контракты через Facebook Messenger. А чат-бот Lexi от австралийской компании LawPath может использоваться для создания бесплатной политики конфиденциальности или соглашения о неразглашении. Speakwithscout  - чат-бот  из Австралии,  тоже работает через Facebook Messenger, он помогает предоставить юридические рекомендации и ссылки на адвоката.   И это множество примеров только из одной сферы.   Занимаетесь бронировнием отелей? С технической стороны обработать запросы вроде «мне нужен самый дешевый отель в Берлине с 10 по 12 мая» на разных языках, с учетом технологий машинного обучения для перевода, — это уже элементарно. Это можно  сделать, чтобы подключить уже готовые решения  (вроде Api.ai) или воспользовавшись IBM Watson.      Так что в создании бота, который будет решать конкретную задачу,  технических «тупиков» очень мало. Когда мне говорят:  бот «такого не может», я ссылаюсь на самоуправляемые машины (которыми, по сути, управляет система с машинным обучением,  AI): они уже  колесят по Сан-Франциско. Или  робота-врача DaVinci, который уже умеет делать некоторые типы операций самостоятельно.   Как видим, речь идет о понятных задачах в ответ на достаточно узкие запросы пользователей. Проблемы начинаются тогда, когда создатели заявляют:   бот — это ваш друг, с ним можно разговаривать. До этого уровня боты пока не выросли. Возможно, это случится позже:   чем больше будет агрегировано разных ботов на одной платформе (чем сейчас занимается Amazon Alexa), тем больше данных будут обрабатывать помощники, тем «умнее» они станут.    

Выбор редакции
19 июня, 12:53

API от Watson и что эти инструменты могут дать вашему сервису или приложению

С появлением application programming interface или, если кратко, API, жизнь программистов стала несколько легче, чем раньше. За минимальное время теперь можно добавить в свое приложение определенные функции, структуры, процедуры, предоставляемые другим приложением, операционной системой или сервисом. API своих сервисов и приложений сейчас открывают многие разработчики. В 2013 году компания IBM открыла сразу три API когнитивной системы Watson в рамках “The Watson Ecosystem” — экосистемы, которая на то время включала более 40 различных технологий. Благодаря этим API разработчики получили возможность встраивать в собственные приложения и сервисы возможности, предлагаемые IBM Watson. Сейчас открытых компанией IBM API гораздо больше, чем три, да и сами сервисы стали более функциональными. В продолжении — описание существующих API различных сервисов, к которым может получить доступ разработчик. Читать дальше →

13 июня, 10:08

Ethics and Artificial Intelligence With IBM Watson's Rob High

The future of technology is rooted in artificial intelligence. In order to stay ethical, transparency, proof, and trustworthiness need to be at the root of everything AI does for companies and customers.

06 июня, 10:38

Технологии искусственного интеллекта: больше вопросов, чем ответов

Переломными для нашего образа жизни с внедрением ИИ-технологий станут ближайшие 10-15 лет. Именно за этот период должно произойти массовое принятие подобных технологий обществом, повсеместное внедрение не только на уровне технологий, но и на уровне законов, общественного мнения и наших повседневных привычек. 

Выбор редакции
05 июня, 18:21

IBM Watson и кибербезопасность: служба быстрого реагирования, которая работает круглосуточно

В нашу интернет-эпоху информационная безопасность ставится во главу угла. Этому можно не удивляться, поскольку данных в сети чрезвычайно много, а пользователей — миллиарды. Если злоумышленники получат доступ хотя бы к малой толике всей этой информации, можно ждать беды (что, собственно, случается с завидной регулярностью). Конечно, эксперты по безопасности работают, различные компании выпускают инструменты, позволяющие, теоретически, уберечься от вмешательства злоумышленников в нормальный рабочий процесс. Но, несмотря на принимаемые меры, проблемы зачастую возникают даже у самых, казалось бы, защищенных компаний и организаций. Недавно стало известно, например, что из-за массового распространения в сети вируса WCry в некоторых областях России даже пришлось отменить выдачу водительских прав. Этот вирус скомпрометировал многие компьютеры, которые без разблокировки практически невозможно использовать. Что будет, если сети достаточно крупной коммерческой компании заблокирует вирус? Такая компания потерпит многомиллионные, а то и миллиардные убытки. Так оно и есть, сейчас остановить эпидемию WannaCry удалось только чудом, а убытки еще никто не подсчитывал. Читать дальше →

02 июня, 09:35

Суперкомпьютер IBM Watson успешно подбирает курс лечения рака

Победивший в телевикторине Jeopardy! суперкомпьютер Watson всё лучше и лучше справляется с подбором подходящего курса лечения рака. Данные, обнародованные на этой неделе на ежегодном собрании Американского общества клинической онкологии (ASCO), показывают, что предложенные суперкомпьютером Watson for Oncology от IBM способы лечения рака часто совпадают с рекомендациями врачей. Также компания объявила, что созданный для лечения рака продукт, помогающий врачам ставить диагноз и назначать подходящий курс лечения, уже используется в новых 9 медицинских центрах по всему миру.

01 июня, 19:51

Суперкомпьютер IBM Watson успешно подбирает курс лечения рака

В большинстве случаев решения суперкомпьютера совпадают с рекомендациями врачей, а список видов рака, в лечении которых Watson может помочь, расширяется

01 июня, 13:00

Bots Won’t Just Help Us Buy Stuff. They’ll Help Us Become Better Versions of Ourselves

Siri is super, Alexa is awesome, and Cortana’s quite clever, but better bots and digital assistants aren’t going to determine personal productivity’s data-driven future. Tomorrow’s most effective executives will merge and marry workplace data and analytics to digitally design more-productive versions of themselves. Those digital “selves” will shape how work gets done. Virtual agents like Alexa and Siri only perform tasks; our digital selves will actually determine and define those tasks. Think of them as “selvesware,” analogous to recommendation engines for books to read or movies to watch. Selvesware will deliver actionable, data-driven insight and advice on what to say, when to speak up, and with whom to network, for example, suggesting bespoke options for better communication, collaboration, and facilitation. Selvesware invites workers and managers to digitally amplify their talents and attributes, while monitoring and minimizing weaknesses. Simply put, selvesware helps people identify, manage, and measurably improve their best, most productive selves. Insight Center Putting Data to Work Sponsored by Accenture Analytics are critical to companies’ performance. Consider, for example, the obsessive get-it-done-now! executive whose 360-degree performance reviews point to a brusque and alienating communication style. The exec might use selvesware such as IBM Watson’s Tone Analyzer, which doesn’t just analyze Slack chats and emails but also recommends tonal and textual edits that preserve substance while enhancing style. The tool might suggest that the executive start an email with “Hi Michael” rather than the brusquer “Michael:” or that they soften their “Tell them to do it by 5 PM” to “Could your team get this back to me by 5 PM?” The executive still gets to choose what’s sent and shared — but now they can literally see analytics describing how their more empathic “self” could better communicate and connect with colleagues. Data-driven selvesware sparks self-awareness that lets people get out of their own way. Similarly, a technically competent but aesthetically uninspired UX designer might need digital selves that safely challenge creative boundaries and limitations. The designer could run their designs through “visual recommendation engine” selvesware that offers bolder, more energetic styles based on their sketches and use cases. The productive outcome: edgier imagery and animations that spark better UX conversations with clients. Data-driven selvesware could help the global project manager hoping to foster greater cooperation and camaraderie within their team. While their normal managerial style might default to “command and control” and directive, perhaps the manager aspires to be more collaborative and facilitative. Their selvesware could perform social-network analytics, prioritize project milestones, and draft post-meeting communiqués designed to get their team interacting more with each other. The desired result: a better bonded, more cohesive and productive team that hits all of its deadlines. In this data-rich future, enterprise AI is less about “artificial intelligence” and more about “augmenting introspection.” The more creatively, comprehensively, and innovatively these selves can be digitized, the greater the opportunity to help workers develop and deploy the optimal traits and qualities they desire. Personalized analytics become mirrors and lenses for refocusing professional effectiveness. The ongoing adoption of wearable devices and sensors promises to further boost workplace awareness and productivity. Just as they do for physical fitness, technologies tracking steps and heart rates already capture actionable inferences about individual energy levels and moods. Jawbone, Fitbit, and other mobile apps can easily play important roles in assessing mental acuity and attention. The day is near when wristband monitors and personal dashboards will physiologically sense when people are not in the mood to take advice or concentrate on details. “Your heart rate is the highest it’s been this week,” the app might display after a stressful meeting. “Should you take five minutes to de-stress?” If software servants like Siri get augmented or supplanted with selvesware, executives and employees alike could be empowered to craft high-performance variants of themselves — selves that are measurably smarter, bolder, more creative, more persuasive, and/or more empathic than their “typical” or “average” (in other words, actual) physical selves. Tracking which selves deliver the best performance and outcomes could become a new KPI. Quantified selves could supersede the quantified self.  This should not be seen as creepy or invasive. People already correct their vision with wearable lenses (or even laser surgery) and enhance moods and cognitive prowess through chemistry. Selvesware is physiologically less invasive and may well prove to have an even greater effect on workplace productivity. The technical ingredients needed to create custom multiple selves largely already exist. Companies such as Google, Facebook, Amazon, and Netflix, with their digital sophistication, bona fide algorithmic innovation, and commitment to human capital development, seem positioned to lead selvesware revolutions. The chance to make more people more valuable worldwide is a market opportunity that could and should prove bigger than bots. Selvesware will then become a medium, mechanism, and platform for getting greater value from machine learning, AI, and internet of things (IoT) investments. For example, as part of its IoT digital transformation efforts, GE embraced “digital twins” as a key productivity technology. A digital twin is a virtual model of a process, product, or service. A digital simulation of a robot could be connected to its real-world physical counterpart — a thermostat, say. This twinned production thermostat could be instrumented to help predict the most cost-effective ways to heat critical chemicals in a production process. Pairing the physical and the virtual creates opportunities to test and explore different productivity settings and scenarios. But why stop with industrial assets? The next step is obvious: Enable digital twins — or triplets, quadruplets, septuplets — to help GE’s human assets become more productive and efficient, too. The critical organizational challenges going forward revolve less around technological implementations than around data and analytics governance. Principles and policies defining data access and sharing of personnel data and workplace analytics will therefore become paramount. For instance, do data-enriched “boldly creative selves” at work belong to employers or employees?  The answer to this question becomes even more opaque when our digital selves are created or managed on company devices and networks. Should companies be more comfortable with proprietary, portable, or more “open” productive selves? Loyalty and professional development may be determined by how generous employers become in helping their people craft and curate their best selves. Only a few years ago, mobile computing in the enterprise was BYOD — Bring Your Own Device. Will tomorrow’s personal and interpersonal productivity be BYOMS — Bring Your Own Multiple Selves? Serious organizations will surely revisit their governance policies and practices to facilitate faster digital innovation, likely embracing the following criteria: Management should commit to cultivating multiple selves as part of their human capital, professional development, and productivity agendas. Use regular performance reviews, 360-degree job reviews, and workplace analytics to help employees identify specific cognitive and behavioral attributes for digital augmentation, amplification, and mitigation. Preserve the Start, Stop, and Continue behavior assessments that are essential to an effective performance review, but embrace digitalization by assessing how well, or how poorly, people’s selvesware extensions perform. Enterprise data governance policies should explicitly encourage both transparency and data set availability — whether from chat, emails, presentations, profiles, social network analytics, etc. — to train “recommender” and “advisory” algorithms that instantiate data-driven “better selves” development, deployment, and improvement. Organizations should create and support searchable multiple selves directories, analogous to software repositories and enterprise bot directories, to promote cross-functional interoperability across the enterprise. Provide metadata, APIs/SDKs, and documentation enabling multiple teams of multiple selves to productively collaborate. Require networked KPI dashboards for multiple selves management and oversight. Workplace analytics should explicitly monitor multiple selves performance as well as the bots and other software agents they employ. These metrics should inform ongoing feedback as well as training for individuals, teams, and their algorithms. Give special attention to multiple selves that might positively or negatively impact and influence customer and client UX. “Customer-touch” employees — salespeople, customer service representatives, account managers, etc. — may need additional tools, training, and oversight to ensure that customers experience only their employees’ “best selves.” As the volume, velocity, variety, and value of data increases, so does the importance of governance. To better deliver the productivity essential to growth and the creativity essential to customer experience, executives must acknowledge that technology has rendered a classic aphorism anachronistic. “Know thyself” needs to become “Know thyselves.”

31 мая, 18:03

A $19 Investment in the Most Lucrative AI Stocks

AI stocks might seem too expensive for the average investor. But with the right ETF, you can own the major players for less than the cost of a tank of gas.

29 мая, 19:03

«Умный, но не заносчивый» — как выбирали имена системам искусственного интеллекта

С какими трудностями в выборе названия столкнулись разработчики IBM Watson, Alexa и Hemingway.

26 мая, 23:10

Нейросеть написала кулинарную книгу

Разработчики из Франции, России и Японии создали нейросеть, которая адаптирует кулинарные рецепты под традиции определенной кухни. Например, система может превратить классическую лазанью в суши-лазанью, а также определить, к кухне какой страны принадлежало оригинальное блюдо. С работой исследователей можно ознакомиться на сайте ArXiv.org. […]

Выбор редакции
19 мая, 05:09

Google Adds Managed Internet Of Things Service To Its Cloud Platform

Cloud IoT Core service from Google competes with AWS IoT, Azure IoT Hub, IBM Watson IoT in the public cloud domain. Given Google’s strength in data and analytics, customers will benefit from an integrated, connected device management and data platform capabilities.

16 мая, 21:58

Visa (V) Hits 52-Week High on Strong Results, Recent Deals

Visa Inc. (V) hit a 52 -week high driven by strong fiscal second- quarter results, as well as the signing up of recent deals and renewal agreements.

16 мая, 19:11

IBM Watson оптимизирует процессы производства и логистики в режиме реального времени на предприятиях ABB

IBM Watson поможет избежать появления неожиданных проблем и авралов на производстве ABB — одна из крупнейших компаний, которая специализируется в области электротехники, энергетического машиностроения и информационных технологий. Ее офисы представлены в более, чем 100 странах мира, а производственные мощности располагаются в таких странах, как Германия, Швейцария, Швеция, Италия, Франция, Россия, Чехия, Индия, Китай, США, Португалия, Бразилия, Финляндия, Эстония и другие. Сейчас эта компания планирует использовать технологии IBM для того, чтобы работать еще более эффективно. В частности, на производстве планируется внедрить IBM Watson Internet of Things. Это поможет оптимизировать и сделать эффективной работу многих процессов производства, от изготовления товаров до логистики и продаж. Так, планируется улучшить контроль качества, снизить количество и время простоев, повысить производительность. В общем, все, что важно для бизнеса. Обычные средства оптимизации уже использованы на максимум, теперь предстоит поработать с новыми инструментами — когнитивными технологиями и «Интернетом вещей» от IBM. Читать дальше →

11 мая, 17:20

Розница будущего: как изменится процесс покупки?

Ритейлеры не останавливаются на достигнутом и в стремлении обеспечить наилучший покупательский опыт продолжают активно осваивать технологические новинки. Какие именно и для чего?

24 апреля, 14:25

Робот-адвокат: как юристам не остаться без работы

Цифровые технологии уже привели к увольнению тысяч юристов по всему миру. Однако полностью переложить выполнение даже самых рутинных операций на машины и избавиться от человеческого фактора все равно не получится

20 апреля, 17:03

Робот на разборке: почему склад без людей сегодня на самом деле никому не нужен

Искусственный интеллект уже помогает распределять нагрузки на сотрудников склада равномерно и, например, выявлять брак. Достаточно ли этого?

18 апреля, 15:39

Как генерировать прибыль с помощью технологий распознавания естественного языка

Пока машинный интеллект не может превзойти человеческий в качестве написания текстов, ведения беседы и распознавания эмоций. Как ставить перед собой реалистичные цели, чтобы не пропустить технологический рывок?

17 апреля, 19:00

Искусственный интеллект научился у людей расизму и сексизму

Анализ корпуса интернет-текстов показал, что искусственный интеллект воспринимает не только формальную структуру языка, но и языковые стереотипы. Принято считать, что искусственный интеллект решает задачи и делает выводы гораздо более рационально, чем человек. Компьютеры обрабатывают огромные […]

06 октября 2015, 20:21

IBM создает подразделение для продвижения Watson

IBM сформировала подразделение под названием Cognitive Business Solutions, которое вплотную займется продвижением технологий искусственного интеллекта. Об этом пишет газета The Wall Street Journal.

03 сентября 2015, 11:34

Когнитивная система IBM Watson: принципы работы с естественным языком

IBM Watson — одна из первых когнитивных систем в мире. Эта система умеет очень многое, благодаря чему возможности Watson используются во многих сферах — от кулинарии до предсказания аварий в населенных пунктах. В общем-то, большинство возможностей Watson не являются чем-то уникальным, но в комплексе все эти возможности представляют собой весьма мощный инструмент для решения разнообразных вопросов. Например — распознавание естественного языка, динамическое обучение системы, построение и оценка гипотез. Все это позволило IBM Watson научиться давать прямые корректные ответы (с высокой степенью достоверности) на вопросы оператора. При этом когнитивная система умеет использовать для работы большие массивы глобальных неструктурированных данных, Big Data. Каковы основные принципы работы IBM Watson с языком? Об этом — в продолжении. Читать дальше →

07 августа 2015, 19:55

IBM покупает "глаза" для Watson за $1 млрд

Суперкомпьютер Watson получит способность видеть. Платформы Merge Healthcare, ведущего поставщика решений для обработки медицинских изображений, будут интегрированы с сервисами IBM Watson Health Cloud. Общая сумма сделки составит $1 млрд.

05 марта 2015, 20:57

Что общего между IBM и алхимией? Элементарно, Watson

Американская IBM купила компанию AlchemyAPI с целью усовершенствования своего суперкомпьютера Watson. Специалисты приобретенного актива займутся разработкой технологий Big Data. Сумма сделки не раскрывается.

22 января 2013, 21:58

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться.

Суперкомпьютер IBM начал отчаянно материться     ВАШИНГТОН, 18 января. Сотрудник IBM Эрик Браун, работающий "тренером" знаменитого суперкомпьютера Watson, созданного этой компанией, допустил грубую ошибку, загрузив в него словарь городского жаргона.     Умная машина с легкостью освоила новые знания, попутно срастив их с ранее усвоенным словарем медицинских терминов, передает "Новолитика".     Результат не заставил себя ждать: Watson начал сквернословить, ибо решительно не понимает разницу между "приличным" и "неприличным". Поначалу это изрядно всех повеселило, но потом стало ясно, что просто так все оставить нельзя.     Разработчики планировали обогатить и разнообразить словарный запас своего подопечного. Но знакомство с ругательствами не пошло суперкомпьютеру на пользу. Никакие попытки внести коррективы к успеху не привели.     Теперь Брауну со своими коллегами придется вручную чистить память суперкомпьютеру и ставить дополнительные словарные фильтры. И не очень понятно, сработает ли это или нет.     Напомним, Watson — часть проекта DeepQA компании IBM, цель которого состоит в исследовании перспектив создания компьютеров, способных конкурировать с человеком при ответах на вопросы, сформулированные на естественном языке.     Система названа в честь Томаса Ватсона, под чьим руководством IBM в первой половине XX века превратилась в крупнейшую транснациональную корпорацию.     источник РосБалт