Google створив телефонного асистента для людей без інтернету

19 вересня 14:23

Йому можна задавати будь-які питання 24/7.

 

Техно гігант Google створив цифрового помічника Google Assistant, який буде доступний користувачам інтернету через їх стаціонарні телефони, смартфони, ноутбуки і навіть інтелектуальні колонки, повідомляє TechCrunch.

На заході компанії, в Нью-Делі, компанія анонсувала телефонну лінію, яка працює 24 години на добу і 7 днів на тиждень, на яку будь-яка людина може зателефонувати, щоб отримати відповіді на свої запитання. Користувачам з Індії треба лише набрати 000-800-9191-000. До того ж, дзвінки є безкоштовними.

Раніше в цьому році компанія уклав партнерську угоду з KaiOS, щоб надати Assistant функції телефонів з доступом в Інтернет.

Мануель Бронштейн, віце-президент Google, сказав, що з допомогою цього телефонного асистента компанія зможе охопити сотні мільйонів користувачів в Індії, які в даний час не мають доступу до смартфонів або Інтернету.

Перш ніж запустити цю програму, компанія запустила тестову версію для телефонної лінії з тисячами користувачів у Лакхнау і Канпурі.

За даними компанії, в Індії більше 500 мільйонів користувачів мають доступ до мережі, близько 450 мільйонів використовують смартфони і більше половини з 1,3 мільярда людей у країні все ще не підключені до інтернету.

Раніше, розробники Google навчили нейромережа домальовувати відсутню частину фотографії, навіть якщо від неї прихована велика частина зображення. В основі алгоритму лежить архітектура генеративно-змагальної нейромережі.

Така архітектура має на увазі, що алгоритм складається з двох частин: одна з них домальовує фотографію, а друга – намагається відрізнити результат роботи першої від справжніх знімків з навчальної вибірки.

Однією з ключових особливостей підходу дослідників стало те, що в результаті роботи нейромережі виходить два знімка: перший – початковий, на якому частина зображення закрита прямокутником, а другий – це маска, що показує, яка частина була залита.

Такий підхід дозволив дискриминатору сконцентруватися на області, домальованою генератором, і тим самим підвищити якість розпізнавання підробок. Це в свою чергу підвищило якість роботи генератора після навчання.