Каждый день люди невольно помогают искусственному интеллекту становиться умнее

Три технологии, которые человечество обучает, само того не замечая.

Материал подготовлен при поддержке Криптонит Startup Challenge

Любой человек может столкнуться с искусственным интеллектом и поспособствовать его развитию. Например, при обращении за кредитом в банк или при устройстве на работу. Сервисы на базе ИИ помогают диагностировать серьёзные болезни и продляют жизнь хроническим больным, предугадывают неисправности оборудования и вычисляют мошенников. Ниже — несколько примеров, как люди обучают нейросети.

Если вам это не интересно, можете сразу узнать, как выиграть 10 млн рублей на развитие своего проекта.

Оптимизируем работу банков и магазинов

Российским сервисом распознавания лиц VisionLabs в основном пользуются финансовые компании: «Открытие», «Тинькофф», «Почта Банк», «Сбербанк». Последний в 2017 году приобрёл 25% компании. Компания разрабатывает решения не только для финансового рынка, но и для ритейла, предлагая сервис интеллектуальной видеоаналитики.

Основной продукт компании — система VisionLabs Luna — позволяет в режиме реального времени анализировать фото и видео, распознавать лица людей и искать совпадения с информацией в базах данных. В июле 2018 года VisionLabs вошла в пул вендоров по распознаванию лиц в Единой биометрической системе, с помощью которой клиенты могут открывать счета в банке дистанционно. Она была создана «Ростелекомом» по инициативе Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций и Центробанка.

В ритейле сервис видеоаналитики VisionLabs в режиме реального времени извлекает из видеопотока нужную информацию и составляет отчёты по заданным параметрам. Система фиксирует сценарии поведения людей и прогнозирует важные для бизнеса события.

Например, магазин может получить точные данные о часах наплыва посетителей, проанализировать расположение товаров, выяснить, насколько покупатели удовлетворены ассортиментом. Следующий шаг — распознавание эмоций клиентов.

Помогаем лучше подбирать сотрудников

«Робот Вера» — сервис, разработанный компанией Stafory. Разработчики «Веры» использовали нейросети, чтобы научить машину подбирать новых сотрудников. Технология способна выполнять всю рутинную работу: находить кандидатов, выбирая подходящие резюме, производить «холодный» обзвон, отправлять приглашения на собеседование. Если кандидат заинтересован в вакансии, «Вера» может провести видеоинтервью или позвать на собеседование с человеком.

Проект в 2014 году придумал петербургский предприниматель Владимир Свешников. В 2015 году он попал в акселератор ФРИИ и получил 15 млн рублей инвестиций. А в конце 2018 года Stafory привлекла 226 млн рублей от ФРИИ и гендиректора Кировского завода Георгия Семененко. Деньги выделены на международную экспансию — «Вера» пробует выйти на рынки США и ОАЭ.

По данным разработчиков, с момента начала работы робот-рекрутер помог подобрать 95 тысяч сотрудников. Среди заказчиков Stafory в России — Microsoft, PepsiCo, «Ростелеком», МТС, «Ашан».

Боремся с раком

Стартап Higia Technologies разработал вкладыш для бюстгальтера EVA и специальное ПО для диагностики рака молочной железы на ранних стадиях. EVA определяет температуру поверхности молочной железы в определённые промежутки времени. Данные каждого анализа отправляются в облако и отображаются в приложении на смартфоне. Искусственный интеллект анализирует полученные данные и выдаёт прогноз риска заболевания.

Повышение температуры — один из первых признаков образования злокачественных опухолей. Как заявляют разработчики, постоянный мониторинг с помощью их устройства помогает выявить рак на ранних стадиях.

Спортивный бюстгальтер EVA Health App должен появиться на рынке США в ближайшем будущем. В процессе тестирования он показал высокую точность прогнозов — 87,9%. Летом 2018 года команда проекта из Мексики привлекла инвестиции в размере $120 тысяч от Y Combinator.

В конкурсе стартапов можно выиграть 10 млн рублей на развитие своего проекта в области машинного обучения

Организаторы конкурса Криптонит Startup Challenge ищут проекты в сфере машинного обучения и разработки нейросетей, криптографии и квантовых вычислений, безопасности решений на блокчейне, интернета вещей и других технологических отраслей. Принять участие могут как командные, так и индивидуальные проекты.

Победители разделят призовой фонд в размере 10 млн рублей, получат шанс привлечь инвестиции (члены жюри примут инвестиционные решения на месте) и отправятся на обучение в международное консалтинговое агентство BCG Digital Ventures в Берлин.

Состав жюри

  • Основатель ИКС Холдинга и сооснователь киберспортивного холдинга ESforce Антон Черепенников.
  • Генеральный директор USM Management Иван Стрешинский.
  • Индустриальный директор Радиоэлектронного комплекса ГК «Ростех» Сергей Сахненко.
  • Управляющий партнёр Almaz Capital Partners Александр Галицкий.
  • Генеральный директор «МегаФон» Геворк Вермишян.
  • Генеральный директор Mail.ru Group Борис Добродеев.
  • Старший партнёр и управляющий директор, председатель BCG Россия Владислав Бутенко.

Приём заявок продлится до 15 марта.

77
11 комментариев

Комментарий недоступен

6
Ответить

технически вы правы, но волею журналистов (и не очень) термин ИИ вышел далеко за его определение. и начитанные подобных определений люди скорее проиграют в этой неравной буквоедской борьбе. продуктивней переписать термин (переводить его в своей голове), чем обучить весь мир говорить правильно

2
Ответить

И не только в журналистах дело. Автору статьи кроме онкологии надо было бы про минимизацию рисков и потерь на Титанике упомянуть.. До полноты картины, тэк сказать

С трудом до трети статьи дочитал. С уважением отложил смартфон.

Ответить

Комментарий недоступен

Ответить

Любой сбой машины приведёт к потере данных и к последующим проблемам.Да и жутковато жить,когда за тобой везде следят!

1
Ответить

Во-первых, не любой сбой.
Во-вторых, сегодняшнее поколение, которое родилось со смартфонами и планшетами в эпоху соцсетей, не видит другой жизни без интернета. Для них это не слежка, а нормальное явление.
Гибче надо быть

5
Ответить

Потерять данные, если все сделано по уму - крайне трудно. обычно данные реплицируются на несколько серверов

Ответить