Искусственный интеллект среди нас

Спорим, вы пользовались искусственным интеллектом прямо сегодня? Лента в соцсетях, разблокировка телефона — всё это работа искусственного интеллекта. Собрали несколько сервисов, за которыми стоит ИИ, и разобрались, как они вообще работают.

1. Плейлист, который читает мысли

Иногда кажется, что «Яндекс.Музыка» знает вас лучше друзей и подкидывает трек именно тогда, когда он нужен. Никакой магии: сервис запоминает, что вы слушаете, какие песни пропускаете после первых секунд, в какое время дня включаете плеер. Потом сравнивает это с миллионами других людей со схожими привычками и делает предположение, что это вам, скорее всего, зайдёт. ИИ не понимает музыку так, как понимаешь её ты. Он просто очень хорошо ищет совпадения.

2. Как телефон узнаёт вас в темноте

Face ID — штука хитрее, чем кажется. Камера сканирует лицо и строит его 3D-модель из 30 тысяч точек, а потом сверяет с тем, что сохранила при первой настройке. Поэтому борода, очки или новая стрижка её не собьют — она видит форму, а не детали. А ещё система умеет отличать живое лицо от подделки, это называют liveness detection.

3. Как переводчик понимает смыслы

Раньше онлайн-переводчики переводили слово за словом, поэтому часто получалась настоящая бессмыслица. Сейчас нейросети работают иначе: они обучались на миллиардах примеров того, как реальные фразы переводятся с одного языка на другой, и научились улавливать смысл всего предложения, а не отдельных слов. Поэтому если ввести английское выражение "it's raining cats and dogs", переводчик выдаст «льёт как из ведра», а не странное «дождь из кошек и собак».

4. Как ловят списанные статьи и работы

Антиплагиат не просто ищет совпадающие куски текста в базе. Он замечает и хитрости: замену букв на похожие символы, синонимы вместо оригинальных слов, странную перестановку предложений — всё то, чем пытаются обмануть систему. ИИ обучен видеть эти уловки почти так же, как обычное копирование.

5. Откуда навигатор знает про пробку заранее

Карты не гадают на кофейной гуще. Яндекс.Карты и Google Maps собирают данные с тысяч телефонов, у которых включена геолокация, и видят, с какой скоростью реально едут машины прямо сейчас. Дальше — сравнение с тем, как обычно ведёт себя трафик в это время и день недели. Так система предсказывает затор за 20–30 минут до того, как он образуется — поэтому навигатор иногда уводит тебя с дороги, которая выглядит пустой.

А ещё можно не просто пользоваться, а создавать такие технологии. Этому мы обучаем на направлении ML-разработки на проекте «ПАЗЛ». Для участия в отборе необходимо заполнить документы по ссылке: https://disk.360.yandex.ru/d/MmIZFZQo40AjLA. Готовые документы нужно прислать на почту: puzzle@russianleaders.org 

Направление ML-разработка реализуется в рамках проекта ПАЗЛ-ИИ с использованием гранта Президента Российской Федерации, предоставленного Фондом президентских грантов.