Google создал телефонного ассистента для людей без интернета

Техно гигант Google создал цифрового помощника Google Assistant, который будет доступен пользователям без интернета через их стационарные телефоны, смартфоны, ноутбуки и даже интеллектуальные колонки, сообщает TechCrunch.

На мероприятии компании, в Нью-Дели, компания анонсировала телефонную линию, которая работает 24 часа в сутки и 7 дней в неделю, на какую любой человек может позвонить, чтобы получить ответы на свои вопросы. Пользователям из Индии надо всего лишь набрать 000-800-9191-000. К тому же, звонки являются бесплатными.

Ранее в этом году компания заключил партнерское соглашение с KaiOS, чтобы предоставить Assistant функции телефонов с доступом в Интернет.

Мануэль Бронштейн, вице-президент Google, сказал, что с помощью этого телефонного ассистента компания сможет охватить сотни миллионов пользователей в Индии, которые в настоящее время не имеют доступа к смартфонам или Интернету.

Прежде чем запустить эту программу, компания запустила тестовую версию для телефонной линии с тысячами пользователей в Лакхнау и Канпуре.

По данным компании, в Индии больше 500 миллионов пользователей имеют доступ к сети, около 450 миллионов используют смартфоны и более половины из 1,3 миллиарда человек в стране все еще не подключены к интернету.

Ранее, разработчики Google научили нейросеть дорисовывать недостающую часть фотографии, даже если от нее скрыта большая часть изображения. В основе алгоритма лежит архитектура генеративно-состязательной нейросети.

Подобная архитектура подразумевает, что алгоритм состоит из двух частей: одна из них дорисовывает фотографию, а вторая – пытается отличить результат работы первой от настоящих снимков из обучающей выборки.

Одной из ключевых особенностей подхода исследователей стало то, что в результате работы нейросети получается два снимка: первый – исходный, на котором часть изображения закрыта прямоугольником, а второй – это маска, показывающая, какая область была залита.

Такой подход позволил дискриминатору сконцентрироваться на области, дорисованной генератором, и тем самым повысить качество распознавание "подделок". Это в свою очередь повысило качество работы генератора после обучения.