Голова в облаке?
Как облачные сервисы открывают новую эру доступных технологий
Облако быстро развивалось в последние годы и, в свою очередь, было массово принято как предприятиями, частными лицами, так и государственными органами. Когда в 2006 году Amazon разработала одну из самых первых облачных платформ, мало кто мог поверить, что эта идея покорит мир. Однако сегодня облако стало неотъемлемым компонентом технологической отрасли.
Этот новый и усовершенствованный способ работы с большими данными не только обеспечивает очевидное преимущество внешнего хранилища, но и коренным образом изменил способ нашей работы с технологиями. Управляемые сервисы, доступные в облаке, теперь позволяют инженерам, ученым и исследователям из самых разных областей и специальностей исследовать и экспериментировать с технологиями, которые раньше были им недоступны.
Облако в Ocado кардинально изменило то, как мы ведем бизнес. Как первые разработчики AWS и Google Cloud Platform, мы перешли от хранения данных в общедоступном облаке к хранению более петабайта данных всего за 18 месяцев! Подробнее о нашем переходе в облако см. в статьях Как Ocado перенесла свои базы данных в облако, Перенос клиентской аналитики в облако и Путь Ocado в облако с помощью Amazon AWS.
Наш переход в облако имел бесчисленные сопутствующие преимущества; мы видели, как многие интересные идеи, связанные с нашим продуктом Ocado Smart Platform (OSP), стали реальностью; мы также использовали облако для улучшения обслуживания клиентов с помощью TensorFlow, Google Cloud Machine Learning и Cloud Natural Language API для классификации электронных писем клиентов (см. наш блог) и, в более общем плане, значительно повысили нашу масштабируемость и эффективность. Однако, что наиболее важно, когда речь идет о нашей культуре разработки, этот сдвиг расширил возможности наших разработчиков и открыл нам новые возможности. Теперь мы видим, как наши идеи быстро воплощаются в жизнь, что, в свою очередь, способствует распространению культуры автономии.
Эта разработка не только изменила то, как мы работаем в Ocado Technology, но и оказала влияние на всю отрасль, и в результате мы увидели много интересных применений машинного обучения и ИИ для широкой аудитории (хотя некоторые из них более полезны, чем другие!)
Вот некоторые из наших лучших вариантов:
Чат-бот, который поможет вам обжаловать парковочные талоны
В 2015 году Джошуа Браудер запустил своего чат-бота DoNotPay, призванного помочь автомобилистам обжаловать несправедливые штрафы за парковку. Подросток, который начал проект после того, как подал апелляцию от имени друзей и семьи, разместил своего чат-бота на Heroku в облаке.
На данный момент это предприятие выиграло 160 000 из 250 000 зарегистрированных дел, и с тех пор он расширил возможности искусственного адвоката для решения жилищных споров и дел о предоставлении убежища, работая в партнерстве с благотворительными организациями для бездомных в Великобритании и за ее пределами.
Однако недавно он сделал еще один шаг вперед и теперь открывает свою платформу, чтобы каждый мог бесплатно создать чат-бота.
Мы поняли, что большая работа не делается в одиночку. С сегодняшнего дня открывается DoNotPay, так что любой может бесплатно создавать легальных ботов (без технических знаний). Джошуа написал на Medium.
Это прекрасный пример того, как облачные технологии делают передовые технологии доступными для тех, у кого нет технического образования.
В качестве другого примера посмотрите, как этот разработчик Android спроектировал, разработал и развернул чат-бота полностью в облаке.
Ваш собственный цифровой голос
Канадский стартап Lyrebird разработал программное обеспечение, которое может имитировать любой человеческий голос после прослушивания всего одной минуты!
Программное обеспечение, которое в настоящее время доступно в бета-версии, позволяет вам генерировать предложения, используя запись вашего голоса, как показано в этом видео Барака Обамы:
Одна из их ключевых целей — помочь тем, кто потерял голос из-за болезни, помогая им восстановить эту важную часть своей идентичности. Однако существует множество других приложений, в том числе персонализированные диалоги в видеоиграх и текстовые сообщения, читаемые голосом отправителя. Одна из очевидных проблем заключается в том, что эта технология может легко использоваться для фальшивых новостей и мошенничества с идентификацией, но Lyrebird полна решимости убедиться, что технология не используется для таких целей. В заявлении о конфиденциальности, опубликованном на их веб-сайте, они утверждают, что ваш цифровой голос принадлежит вам. Мы храним ваш голос, но вы контролируете его использование: никто не может использовать его без вашего явного согласия. Однако, как и в случае с любой новой технологией, мы должны быть ответственными при ее применении на практике.
Технология все еще находится на ранних стадиях; тестирование бета-версии в частном порядке с выбранными разработчиками. Цифровые голоса не идеальны, но они способны улавливать некоторые нюансы, составляющие тон человека, и поэтому узнаваемы. Они уточняют, что, хотя они могут создать цифровой отпечаток вашего голоса из минуты аудио, чем длиннее предоставленный вами клип, тем точнее будет ваш цифровой голос.
Алгоритмы, которые помогут вам разобраться в ваших праздничных снимках
Если вы используете Google Фото для хранения всех своих любимых фотографий кошек, семейных воспоминаний, селфи или чего-то еще, что вам нравится, вы можете быть в курсе некоторых их интересных методов категоризации. Теперь вы можете искать свои фотографии по местоположению, объектам, темам, цветам... практически всему, что вам нравится, в разумных пределах.
Используя мощные модели машинного обучения и технологию распознавания изображений, Google может распознавать ваше местоположение на основе ориентиров вокруг вас, даже если ваши службы определения местоположения отключены. Вы можете ввести любой термин в строку поиска, например, храм, концерт, еда, домашние животные, пляж, Прага и т. д., и изображения, которые соответствуют этому слову, будут отображаться на вашем экране. Довольно аккуратно.
Мы запустили изображение с помощью их службы тестирования из одного из наших постов в блоге, датированных задним числом, чтобы посмотреть, как оно работает.
Та же технология машинного обучения, которая лежит в основе приложения Google Фото, доступна любому через Cloud Vision API Google, что означает, что доступ к этой технологии у всех под рукой.
Существует множество приложений для распознавания изображений, и, конечно, как и большинство технологий, некоторые из них не служат очевидной цели, например, what-dog.net, который позволяет загрузить фотографию вашего изнеженного пса и определить его породу ( хотя после небольшого офисного эксперимента мы обнаружили, что он также позволяет загружать свои собственные изображения, чтобы вы могли ответить на все важные вопросы: На какую собаку я похож) или Not Hotdog, приложение, которое может сказать вам, загруженное вами изображение является хот-догом или нет (чтобы узнать больше о создании приложения, прочитайте этот Medium post)
Ранее в этом году на конференции Cloud Next Conference компания Google объявила о выпуске бета-версии Cloud Video Intelligence; служба, способная обнаруживать и классифицировать информацию из видео. Это знаменует собой значительный шаг вперед в машинном обучении, поскольку видео уже давно представляет собой проблему. Почему бы не проверить его возможности, загрузив свои видео здесь?
В этой статье представлена лишь поверхностная информация о том, что там есть — просмотр каталогов продуктов различных поставщиков облачных услуг может дать вам лучшее представление о том, что предлагается. Мир технологий теперь более доступен, чем когда-либо, с базовыми знаниями в области программирования и хорошей идеей вы можете начать создавать свои собственные приложения, сервисы и игры. И так, чего же ты ждешь?
