Менеджер по продукту в компании Amazon Бен Хэмм обучил искусственный интеллект не пускать в дом котов, если в зубах у них мертвая добыча. Толчком для разработки послужил любимец Бена: его кот Метрик часто приносил в дом мертвых птиц, мышей и складывал их хозяину на подушку. Запирать кота дома Хэмм не мог.
Как работает система
Чтобы помешать Метрику следовать своим инстинктам, Бен подключил дверцу для кота к камере с поддержкой искусственного интеллекта (собственная камера DeepLens от Amazon) и системе блокировки на базе Arduino. В течение четырех месяцев разработчик обучал искусственный интеллект распознавать «добычу» и блокировать щиток люка на 15 минут. Базой для обучения стали 23 тыс. фотографий котов с мертвыми птицами и хомяками. Затем Хэмм добавил функцию отправки сообщения на свой мобильный. Система умеет отправлять пожертвования Национальному обществу по защите птиц, которых любят убивать кошки.
Схема работы системы
Общие тренды
За месяц работы система дала только одну осечку – не пустила кота в дом, когда он был без живности в зубах. Разработка Хэмма в очередной раз доказала: машинное обучение дополняет инструментарий любого устройства и решает проблемы, с которыми не может справиться ни один коммерческий гаджет.
Бен Хэмм рассказывает о своей разработке
Искусственному интеллекту под силу не только бытовые, но и бизнес-задачи. Разработчики и ученые уже обучили нейросети:
- освобождать персонал компаний от бумажной волокиты;
- предсказывать выручку компаний;
- предсказывать вероятность возврата товара покупателем еще до покупки.
Не отстает от общего тренда и фирма «1С», объявившая о пилотных проектах, связанных с использованием искусственного интеллекта в прикладных решениях. Директор по ERP-решениям фирмы «1С» Алексей Нестеров рассказал об экспериментах с искусственным интеллектом в прикладной конфигурации 1C:ITIL, которая применяется для классификации обращений на линию консультации по 1С:ERP. Конфигурация с функцией искусственного интеллекта уменьшает время на регистрацию обращений в службу консультации и сокращает трудозатраты ИТ-отдела за счет автоподбора карточки ответа из базы знаний. По словам Алексея Нестерова, разработанная модель войдет в очередную редакцию тиражного решения 1C:ITIL КОРП летом 2019 года.