Умные мобильные помощники
Sep. 30th, 2017 06:48 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
lankasterskyЛюди всерьез обеспокоены диетой и здоровым образом жизни. У каждого почти есть чеклисты советов, что ему подходит, а что нет, что хорошо делать, а что плохо. Только вот насколько эти чеклисты хорошо работают - непонятно. Однако, это можно поправить с помощью гаджетов и ИИ.
Например, одеваются смартчасы на руку, на которых запущены в фоне службы, периодически снимающие различные параметры тела человека (состав крови, пульс, наэлектризованность и т.п.), анализирующая их и предсказывающая, что с организмом произойдет дальше. Например, сидишь долго за компьютером - хоп, часы пробибикали сделать перерыв, а то голова заболит. Зашел в бар прибухнуть - хоп, часы говорят, хватит, а то похмелье будет тяжелое. Чем больше собирается статистики, тем умней модель. Существует уже несколько фреймворков машинного обучения, работающих на телефонах (Core ML, Caffe2Go, TensorFlow Lite), железо поддерживает, значит, дело за малым. Плюс, модели могут обучаться одновременно на нескольких гаджетах хозяина или вообще на гаджетах всех пользователей сразу (federated learning) и потом обмениваться информацией друг с другом для более точных и быстрых результатов.
Дальше больше: персональные помощники будут постоянно мониторить все, что делает их хозяин, постоянно совершенствуясь, прогнозируя его состояние и реагируя на окружающую среду. Какие полезные товары стоит прикупить в магазине (распознавание изображений + анализ текущего состояния организма человека), как правильно подобрать слова, пока разговариваешь с боссом (распознавание текста + анализ состояния хозяина и собеседника), как не пропустить проходящую мимо симпатичную девушку (распознавание изображений + анализ ссылок в браузере :-)) и т.п.
Например, одеваются смартчасы на руку, на которых запущены в фоне службы, периодически снимающие различные параметры тела человека (состав крови, пульс, наэлектризованность и т.п.), анализирующая их и предсказывающая, что с организмом произойдет дальше. Например, сидишь долго за компьютером - хоп, часы пробибикали сделать перерыв, а то голова заболит. Зашел в бар прибухнуть - хоп, часы говорят, хватит, а то похмелье будет тяжелое. Чем больше собирается статистики, тем умней модель. Существует уже несколько фреймворков машинного обучения, работающих на телефонах (Core ML, Caffe2Go, TensorFlow Lite), железо поддерживает, значит, дело за малым. Плюс, модели могут обучаться одновременно на нескольких гаджетах хозяина или вообще на гаджетах всех пользователей сразу (federated learning) и потом обмениваться информацией друг с другом для более точных и быстрых результатов.
Дальше больше: персональные помощники будут постоянно мониторить все, что делает их хозяин, постоянно совершенствуясь, прогнозируя его состояние и реагируя на окружающую среду. Какие полезные товары стоит прикупить в магазине (распознавание изображений + анализ текущего состояния организма человека), как правильно подобрать слова, пока разговариваешь с боссом (распознавание текста + анализ состояния хозяина и собеседника), как не пропустить проходящую мимо симпатичную девушку (распознавание изображений + анализ ссылок в браузере :-)) и т.п.
