Главное Свежее Вакансии   Проекты
Продвинуть свой проект
😼
Выбор
редакции
127 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Репортаж с A!ONE: искусственный интеллект создает больше рабочих мест, чем забирает

15 и 16 декабря в Москве в рамках конференции по искусственному интеллекту A!ONE на сцене для стартапов, предпринимателей в сфере высоких технологий и разработчиков прошли выступления спикеров, которые являются экспертами в разных областях искусственного интеллекта.

Эффект сети передачи данных

Как использование эффектов сети передачи данных позволяет собирать больше данных от пользователей и улучшать продукт любого бизнеса

Пётр Жегин - венчурный партнёр фонда Sistema VС, рассказал как происходит переход от простого сбора данных до построения умной системы, использующей эти данными.

По его мнению, основателям высокотехнологичных стартапов, инвесторам и ученым следует обратить внимание на преимущества использования эффектов сети передачи данных. “Data network effects - это не новый феномен. Его исследования продолжаются аж с 1908 года. Эффекты сети передачи данных имеют прямое применение в сферах бизнеса, связанного с искусственным интеллектом” - сообщил Петр. Чем больше пользователи используют платформу или продукт, тем ценнее и удобнее в использовании он для них становится. Например, чем больше покупателей на Ebay, тем больше там продавцов. Чем больше людей используют Facebook, тем приятнее и удобнее становится их пользовательский опыт.

webp

При сборе данных пользователей из разных городов и стран, вся информация агрегируется на общих платформах и помогает бизнесу улучшать свои продукты для пользователей.

“Эффект сети передачи данных, который накапливает и использует данные -- это самая очевидная перспектива для бизнеса. Эффекты сети передачи данных возникают, когда ваш продукт на базе искусственного интеллекта и машинного обучения становится умнее, получая данные пользователей. С течением времени, накапливаются уникальные данные от пользователей вашего продукта. В результате чего улучшается весь продукт” - говорит Петр Жегин. Он так же призывает делиться данными сетей между компаниями, что может привести к новым видам эффектов сети передачи данных

webp

В конце своего выступления он привёл несколько примеров платформ, использующих искусственный интеллект и сетевые эффекты, накапливающие данные.

Connecterra

webp

TraceAir

webp

Cortex Health

webp

Как приручить краудсорсинг: секреты Яндекс.Толоки

Иван Карпеев -- менеджер по развитию бизнеса, и Ефросинья Зерминова - руководитель проектов Яндекса, провели воркшоп на тему "Как приучить краудсорсинг: секреты Яндекс.Толоки".

В рамках воркшопа они предложили участникам решить несколько реальных задач и рассказали, как можно решить их с помощью Толоки. Участники узнали про основные особенности работы с краудсорсингом, освоили как функционируют проекты и какие приемы позволят эффективно использовать крауд для решения задач бизнеса.

Уже сегодня в Толоке каждый день тысячи интернет пользователей выполняют миллионы заданий. Они позволяют нам быстро обрабатывать большие объемы данных, помогают в обучении машинного интеллекта и автоматизации бизнес процессов.

Краудсорсинг - один из способов построения бизнес-процессов, когда одна большая задача разбивается на разные части между группой тестировщиков, которые выдают результат. Данные, собранные машинным обучением для пользователей, проходят процесс оптимизации. Все больше и больше людей вовлекается в процесс краудсорсинга в Яндексе (рост в два раза до 800 тыс в 2018 году). Преимущества Яндекс.Толоки: работает 24\7, большое разнообразие обученной рабочей силы, широкий охват всех географических регионов и непрерывно продолжающийся процесс.

Каждый день в Толоке разбирается около 500 проектов и занято более 20 тыс человек, которые работают над пятью миллионами заданий. В Толоке построена иерархия от руководства к проджект-менеджеру, эксперту-консультанту и далее к исполнителям.

webp

В этом воркшопе слушатели смогли:

- попрактиковаться и разложить большие задачи на их составляющие на примерах сбора актуальной информации про разные бизнесы для Yandex.Directory

- реализовать чат-бот со сбором недостающих данных и категоризацией

- обучить беспилотные автомобили распозновать дорогу и препятствия для продолжения дальнейшего машинного обучения

В заключение ребята добавили: "Толока -- это мощное решение для сбора и обработки данных. Оно позволяет тестировать новые идеи, изменять организацию данных без потери качества, убрать или минимизировать некоторые процессы управления персоналом. Исполнители могут справиться даже с самыми сложными проектами с грамотным подходом разбора на меньшие задачи.”

Как создать чат-бот на основе искусственного интеллекта

Маркетинг менеджер Яндекс Елена Першина и инженер-исследователь NLP из JustAI Дарья Сердюк рассказали о стадиях создания бота на платформе Яндекс.Диалоги. Объяснение происходило на примере интерактивной игры “Да, милорд”.

Яндекс.Диалоги - это платформа для создания чат-ботов, которые одновременно являются навыками в голосовом помощнике Алиса. Бизнес использует Диалоги для создания чат-ботов под запросы пользователя: заказать пиццу в Папа Джонс или купить билет на самолет.

На воркшопе слушатели смогли поиграть в интерактивную игру с ботом “Да, милорд”, которая является одним из навыков Алисы. Спикеры обсудили со слушателями возможные способы улучшения и создания своего бота с помощью конструктора чат-ботов на базе искуственного интеллекта Aimylogic, где возможно создавать, обучать и использовать разговорные чат-боты для продаж, тех-поддержки, справочных служб или HR задач.

webp

Из презентации Елены Паршиной и Дарьи Сердюк

webp

webp

Тренды развития искусственного интеллекта в чат-ботах, мессенджерах и голосовых ассистентах для автоматизации общения и создания максимально комфортного опыта пользователя

Михаил Бурцев - кандидат наук Московского Физико-Технического Института и основатель проекта iPavlov, рассказал о трендах в разговорном искусственном интеллекте.

Мессенджеры становятся популярнее, чем социальные сети и голосовое управление набирает обороты.

webp

Из презентации Михаила Бурцева

Обратив внимание на персонализацию бота, мы можем улучшить опыт пользователей, используя библиотеку с открытым исходным кодом для обучения диалоговых систем и чат-ботов с помощью DeepPavlov.ai.

Михаил описал идеальную модель виртуального ассистента будущего на базе искусственного интеллекта

По его мнению, виртуальный ассистент имеет разносторонние навыки:

· понимает ваши запросы до того, как вы их сформулировали;

· помогает решать всё больше сложных задач;

· позволяет контролировать настройки приватности;

· знает вас лучше, чем вы сами.

Как найти или поменять работу во время автоматизации труда

Дина Баясанова - cооснователь и CEO компании PitchMe поделилась основными тенденциями и прогнозами относительно того, как будет обстоять дела с трудоустройством в технологическом будущем

По ее мнению, технологии дают больше рабочих мест, чем забирают.

webp

Более того, они рождают новые должности. Дина привела список работ будущего, рассказала про отличия новых специальностей и возможные сценарии диаграммы безработицы. “Есть некоторые специальности, на которые спрос возрастает” -- сказала Дина -- “например менеджмент и управление, в то время как спрос на бухгалтерский учёт и финансовую отчётность заметно падает”.

b_5c24b2b6c313c.jpg

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Популярные за неделю
Показать следующие
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать
Комментарии