Алиса у тебя есть парень

В этой лекции впервые рассматриваются технологические решения, на основе которых работает Алиса — голосовой помощник Яндекса. Руководитель группы разработки диалоговых систем Борис Янгель рассказывает, как его команда учит Алису понимать желания пользователя, находить ответы на самые неожиданные вопросы и при этом вести себя прилично. — Я расскажу, что внутри у Алисы. Алиса большая, в ней много компонент, поэтому я немного поверхностно пробегусь. Алиса — голосовой помощник, запущенный Яндексом 10 октября 2017 года. Она есть в приложении Яндекса на iOS и Android, а также в мобильном браузере и в виде отдельного приложения под Windows. Там можно решать свои задачи, находить информацию в формате диалога, общаясь с ней текстом или голосом. И есть киллер-фича, которая сделала Алису довольно известной в рунете. Мы пользуемся не только заранее известными сценариями. Иногда, когда мы не знаем, что делать, мы используем всю мощь deep learning, чтобы сгенерировать ответ от имени Алисы. Это получается довольно забавно и позволило нам оседлать поезд хайпа. Как выглядит Алиса высокоуровнево? Пользователь говорит: «Алиса, какую ожидать завтра погоду?» Первым делом мы его речь стримим в сервер распознавания, он превращает ее в текст, и этот текст затем попадает в сервис, разработкой которого занимается моя команда, в такую сущность, как классификатор интентов. Это машиннообученная штука, задача которой — определить, чего же пользователь хотел сказать своей фразой. В этом примере классификатор интентов мог сказать: окей, наверное, пользователю нужна погода. Затем для каждого интента есть специальная модель, которая называется семантический теггер. Задача модели — выделить полезные крупицы информации в том, что сказал пользователь. Теггер для погоды мог бы сказать, что завтра — это дата, на которую пользователю нужна погода. И все эти результаты разбора мы превращаем в некоторое структурированное представление, которое называется фреймом. В нем будет написано, что это интент погода, что погода нужна на +1 день от текущего дня, а где — неизвестно. Вся эта информация попадает в модуль dialog manager, который, помимо этого, знает текущий контекст диалога, знает, что происходило до этого момента. Ему на вход поступают результаты разбора реплики, и он должен принять решение, что с ними сделать. Например, он может сходить в API, узнать погоду на завтра в Москве, потому что геолокация пользователя — Москва, хоть он ее и не указал. И сказать — сгенерируйте текст, который описывает погоду, затем его отправить на модуль синтеза речи, который с пользователем поговорит прекрасным голосом Алисы. Dialog Manager. Здесь нет никакого машинного обучения, никакого reinforcement learning, там только конфиги, скрипты и правила. Это работает предсказуемо, и понятно, как это поменять, если нужно. Если менеджер приходит и говорит, поменяйте, то мы можем это сделать в короткие сроки. В основе концепции Dialog Manager лежит концепция, известная тем, кто занимается диалоговыми системами, как form-filling. Идея в том, что пользователь своими репликами как бы заполняет некую виртуальную форму, и когда он в ней заполнит все обязательные поля, его потребность можно удовлетворить. Движок event-driven: каждый раз, когда пользователь что-то делает, происходят какие-то события, на которые можно подписываться, писать их обработчики на Python и таким образом конструировать логику диалога. Когда нужно в сценариях сгенерировать фразу — например, мы знаем, что пользователь говорит про погоду и нужно ответить про погоду, — у нас есть мощный язык шаблонов, который позволяет нам эти фразы писать. Вот так это выглядит. Это надстройка над питонячьим шаблонизатором Jinja2, в которую добавили всякие лингвистические средства, например возможности склонять слова или согласовывать числительные и существительные, чтобы можно было легко когерентный текст писать, рандомизировать кусочки текста, чтобы увеличивать вариативность речи Алисы. В классификаторе интентов мы успели попробовать множество разных моделей, начиная от логистической регрессии и заканчивая градиентным бустингом, рекуррентными сетями. В итоге остановились на классификаторе, который основан на ближайших соседях, потому что он обладает кучей хороших свойств, которых у других моделей нет. Например, вам часто надо иметь дело с интентами, для которых у вас есть буквально несколько примеров. Просто учить обычные классификаторы мультиклассовые в таком режиме невозможно. Например, у вас оказывается, что во всех примерах, которых всего пять, была частица «а» или «как», которой не было в других примерах, и классификатор находит самое простое решение. Он решает, что если встречается слово «как», то это точно этот интент. Но это не то, чего вы хотите. Вы хотите семантической близости того, что сказал пользователь, к фразам, которые лежат в трейне для этого интента. В итоге мы предобучаем метрику на большой датасете, которая говорит о том, насколько семантически близки две фразы, и потом уже пользуемся этой метрикой, ищем ближайших соседей в нашем трейнсете. Еще хорошее качество этой модели, что ее можно быстро обновлять. У вас появились новые фразы, вы хотите посмотреть, как изменится поведение Алисы. Все, что нужно, это добавить их множество потенциальных примеров для классификатора ближайших соседей, вам не нужно переподбирать всю модель. Допустим, для нашей рекуррентной модели это занимало несколько часов. Не очень удобно ждать несколько часов, когда вы что-то меняете, чтобы увидеть результат. Семантический теггер. Мы пробовали conditional random fields и рекуррентные сети. Сети, конечно, работают намного лучше, это ни для кого не секрет. У нас там нет уникальных архитектур, обычные двунаправленные LSTM с attention, плюс-минус state-of-the-art для задачи тегирования. Все так делают и мы так делаем. Единственное, мы активно пользуемся N-best гипотез, мы не генерируем только самую вероятную гипотезу, потому что иногда нам нужна не самая вероятная. Например, мы перевзвешиваем зачастую гипотезы в зависимости от текущего состояния диалога в dialog manager. Если мы знаем, что на предыдущем шаге мы задали вопрос про что-то, и есть гипотеза, где теггер что-то нашел и гипотеза, где не нашел, то наверное, при прочих равных первое более вероятно. Такие трюки нам позволяют немного улучшить качество. А еще машиннообученный теггер иногда ошибается, и не совсем точно в самой правдоподобной гипотезе находят значение слотов. В этом случае мы ищем в N-best гипотезу, которая лучше согласуется с тем, что мы знаем о типах слотов, это позволяет тоже еще немного качество заработать. Еще в диалогах есть такое явление Анафора. Это когда вы с помощью местоимения ссылаетесь на какой-то объект, который был раньше в диалоге. Скажем, говорите «высота Эвереста», и потом «в какой стране он находится». Мы анафоры умеем разрешать. Для этого у нас две системы. Одна general-purpose система, которая может работать на любых репликах. Она работает поверх синтаксического разбора всех пользовательских репликах. Если мы видим местоимение в его текущей реплике, мы ищем known phrases в том, что он сказал раньше, считаем для каждой из них скорость, смотрим, можно ли ее подставить вместо этого местоимения, и выбираем лучшую, если можем. А еще у нас есть система разрешения анафор, основанная на form filling, она работает примерно так: если в предыдущем интенте в форме был геообъект, и в текущем есть слот для геообъекта, и он не заполнен, и еще мы в текущий интент попали по фразе с местоимением «туда», то наверное, можно предыдущий геообъект импортировать из формы и подставить сюда. Это простая эвристика, но производит неплохое впечатление и круто работает. В части интентов работает одна система, а в части обе. Мы смотрим, где работает, где не работает, гибко это настраиваем. Есть эллипсис. Это когда в диалоге вы опускаете какие-то слова, потому что они подразумеваются из контекста. Например, вы можете сказать «расскажи погоду», а потом «а на выходных?», имея в виду «расскажи погоду на выходных», но вы хотите повторять эти слова, потому что это ни к чему. С эллипсисами мы тоже умеем работать примерно следующим образом. Эллиптические фразы или фразы-уточнения — это отдельные интенты. Если есть интент get_weather, для которого в трейне фразы типа «расскажи погоду», «какая сегодня погода», то у него будет парный интент get_weather_ellipsis, в котором всевозможные уточнения погоды: «а на завтра», «а на выходные», «а что там в Сочи» и так далее. И эти эллиптические интенты в классификаторе интентов на равных конкурируют со своими родителями. Если вы скажете «а в Москве?», классификатор интентов, например, скажет, что с вероятностью 0,5 это уточнение в интенте погода, и с вероятностью 0,5 уточнение в интенте поиска организаций, например. И затем диалоговый движок перевзвешивается scores, которые назначил классификатор интентов, который назначил их с учетом текущего диалога, потому что он, например, знает, что до этого шел разговор о погоде, и вряд ли это было уточнение про поиск организаций, скорее это про погоду. Такой подход позволяет обучаться и определять эллипсисы без контекста. Вы можете просто откуда-то набрать примеров эллиптических фраз без того, что было раньше. Это довольно удобно, когда вы делаете новые интенты, которых нет в логах вашего сервиса. Можно или фантазировать, или чего-то придумывать, или пытаться на краудсорсинговой платформе собрать длинные диалоги. А можно легко насинтезировать для первой итерации таких эллиптических фраз, они будут как-то работать, и потом уже собирать логи. Вот жемчужина нашей коллекции, мы называем ее болталкой. Это та самая нейросеть, которая в любой непонятной ситуации чего-то от имени Алисы отвечает и позволяет вести с ней зачастую странные и часто забавные диалоги. Болталка — на самом деле fallback. В Алисе это работает так, что если классификатор интентов не может уверенно определить, чего хочет пользователь, то другой бинарный классификатор сперва пытается решить — может, это поисковый запрос и мы найдем что-то полезное в поиске и туда отправим? Если классификатор говорит, что нет, это не поисковый запрос, а просто болтовня, то срабатывает fallback на болталку. Болталка — система, которая получает текущий контекст диалога, и ее задача — сгенерировать максимально уместный ответ. Причем сценарные диалоги тоже могут являться частью контекста: если вы говорили про погоду, а потом сказали что-то непонятное, сработает болталка. Это позволяет нам делать вот такие штуки. Вы спросили про погоду, а потом болталка ее как-то прокомментировала. Когда работает, выглядит очень круто. Болталка — DSSM-подобная нейронная сеть, где есть две башни энкодера. Один энкодер кодирует текущий контекст диалога, другой — ответ-кандидат. У вас получается два embedding-вектора для ответа и контекста, и сеть обучается так, чтобы косинусное расстояние между ними было тем больше, чем уместнее данный ответ в контексте и чем неуместнее. В литературе эта идея давно известна. Почему у нас вроде неплохо все работает — кажется, что чуть лучше, чем в статьях? Никакой серебряной пули нет. Нет техники, которая позволит внезапно сделать классно разговаривающую нейронную сеть. Нам удалось достичь неплохого качества, потому что мы в качестве понемножку выиграли везде. Мы долго подбирали архитектуры этих башен-энкодеров, чтобы они лучше всего работали. Очень важно правильно подобрать схему сэмплирования отрицательных примеров в обучении. Когда вы обучаетесь на диалоговых корпусах, у вас есть только положительные примеры, которые когда-то кем-то были сказаны в таком контексте. А отрицательных нет — их нужно как-то генерировать из этого корпуса. Там есть много разных техник, и одни работают лучше, чем другие. Важно, как вы выбираете ответ из топа кандидатов. Можно выбирать наиболее вероятный ответ, предлагаемый моделью, но это не всегда лучшее, что можно сделать, потому что при обучении модель учитывала не все характеристики хорошего ответа, которые существуют с продуктовой точки зрения. Ещё очень важно, какими дата-сетами вы пользуетесь, как их фильтруете. Чтобы по крупицам собрать из этого всего качество, надо уметь измерять все, что вы делаете. И тут наша гордость состоит в том, что все аспекты качества системы мы умеем мерить на нашей краудсорсинговой платформе по кнопке. Когда у нас появляется новый алгоритм генерации результатов, мы в несколько кликов можем сгенерировать ответ новой модели на специальном тестовом корпусе. И — померить все аспекты качества полученной модели в Толоке. Основная метрика, которой мы пользуемся, — логическая уместность ответов в контексте. Не надо говорить чушь, которая никак с этим контекстом не связана. Есть ряд дополнительных метрик, которые мы стараемся оптимизировать. Это когда Алиса к пользователю на «ты» обращается, говорит о себе в мужском роде и произносит всякие дерзости, гадости и глупости. Высокоуровнево я рассказал все, что хотел. Спасибо.

-- Мы знаем, что с момента прошлого апдейта ролик с идентификатором uuid просмотрели столько раз, сколько записано в переменной views.  $oldValue = (SELECT ViewsCount FROM uuid_views_count WHERE Uuid = $uuid); $newValue = IF($oldValue IS NULL, $views, $oldValue + $views); -- Проверяем, есть ли в таблице uuid этого видео. Если есть — прибавляем views к текущему значению числа просмотров. Если нет — заводим uuid и указываем views в качестве числа просмотров.  UPSERT INTO uuid_views_count (Uuid, ViewsCount) VALUES($uuid, $newValue) -- Сохраняем изменения.

Яндекс с Алисой

Привет, Алиса.

Получить ответы на многие вопросы становится проще, когда под рукой голосовой помощник Алиса от компании Яндекс .  Она легко помогает справиться с повседневными задачами и осмысленно ведет диалог.

Приложение создано на базе нейронных сетей, которые распознают речь, акценты в голосе, создают ответы и производят синтез голоса помощника. Благодаря таким умениям Алиса способна импровизировать и общаться на доступном для каждого разговорном языке. С каждым последующим обновлением голосового ассистента у Алисы появляются новые возможности и теперь кроме выполнения поисковых запросов.

Установив голосовой помощник Алиса на русском, Вы получите удобный поиск и хорошего собеседника с отличным чувством юмора.

Если Вам скучно или грустно, она пошутит, расскажет анекдот или поиграет с Вами. Желаете посмотреть фильм? Легко — кино афиши, билеты и цены в один миг. Детям Алиса может включить сказку. Ее ответы всегда будут разнообразны, создатели приложения долго работали и смогли вложить в голосового ассистента современную живую речь, которая будет понятна многим.

Озвучивает Алису российская актриса Татьяна Шитова благодаря ее озвучиванию Алиса получилась очень живой. В ее интонациях прослеживается грусть, радость и даже дерзость.

• Проложить маршрут на карте и найти такси для него
• Вызвать такси — просто скажите Алиса вызови такси
• Заказать пиццу прямо из приложения
• Распознавать предметы на фото, название картины и ее автора
• Запускать музыку по запросу и сразу же ее слушать
• Поделиться информацией о погоде на день, неделю или 10 дней
• подсказать, какие супермаркеты находятся поблизости и даже сказать, какие скидки сейчас в супермаркетах
• Запускать различные сторонние приложения
• Поставить будильник или напоминание.

Это не весь список ее возможностей, она постоянно учится новым навыкам и совершенствует сама себя.

Узнать о всех навыках Ассистента можно сказав : Алиса что ты умеешь, приложение выведет список ее возможностей.

Поговорить с Алисой можно нажав на фиолетовый значок или произнести одну из фраз:

• Привет Алиса
• Здравствуй Алиса
• Алиса давай поболтаем / поговорим
• Слушай Алиса

Дождавшись звука активации, можно задать вопрос или команду.

Чаще всего пользователи просят Алису

• Давай поиграем
• Алиса помоги
• Спой песенку
• Загадай загадку
• Погоду на завтра
• Включить Ютуб
• Расскажи сказку
• Включи мультики
• Расскажи анекдот
• Найти песню

Если Вы хотите просто пообщаться, можно сказать: Привет Алиса давай поболтаем или спросить что у нее нового или узнать как у нее дела. Она поддержит диалог, пошутит или расскажет анекдот. При простом общении она не всегда сможет выполнять режим поиска. Поэтому можно выйти и начать функцию поиска заново или дать команду словом Хватит .

Так же Вы можете опробовать Голосовой помощник Маруся от компании Mail.ru с своим функционалом и возможностями.

В работе с голосовым помощником Алиса Вы ничем не ограничены. Она легко найдет нужный маршрут, расскажет о погоде, предложит подходящий кинотеатр, а также поделится курсом валюты и другой нужной информацией.

В компания Яндекс смогли создать удобное приложение для Android смартфонов, с помощью которого можно весело провести время и получить быстрый доступ к информации, благодаря голосовому общению.

Официальный сайт Алисы — https://alice.yandex.ru/

Для удобства так же можно Скачать Яндекс браузер с Алисой где голосовой ассистент интегрирован в браузер.

Да

20.120

Зависит от устройства

Браузеры

203 МБ

Yandex

Открыть

2021-01-31

323320

РЕКОМЕНДУЕМ УСТАНОВИТЬ Dolphin BrowserСкачать приложение DuckDuckGo browserСкачать приложение

Реклама от Google

В настоящее время многие люди расходятся во мнении, что такое Алиса? Просто игрушка или на самом деле облегчает жизнь? В реальности виртуальный ассистент выполняет одновременно две эти функции. С одной стороны, с Алисой можно приятно поболтать на отвлеченные темы и обсудить с ней новости в разделе чатового окна Болталки. С другой, она помогает значительно сэкономить дорогое время и быстро находит нужную информацию в Интернете.

Можно ли поговорить без скачивания

Мнение эксперта Алиса Громова Ведущий специалист в сфере информационного сопровождения посетителей нашего сайта. К сожалению, чтобы пользоваться Алисой и задавать ей выполнение целей и задач необходимо скачать приложение на телефон, планшет или компьютер. Без этого действия делать запросы вслух произнося информацию, пользователь не сможет. Для того чтобы скачать файл, можно воспользоваться официальным сайтом компании Яндекс. Это бесплатно для каждого желающего и занимает очень мало времени.

Сервис не доступен в онлайн режиме и не имеет демо-версии. До сих пор работа над усовершенствованием приложения не останавливается. Создатели дополняют Алису всеми известными функциями и расширяют кругозор. В скором времени Алиса станет доступна в сторонних браузерах, а не только на платформе Яндекс. Цель этого новаторства связана с увеличением круга пользователей по всему миру.

Вакансия менеджера по продажам в станции продажи колонок Алиса

Нужно заполнить простую форму на официальном сайте. После чего с вами созвониться представитель компании для обсуждения дальнейших действий.

График 2/2. Зарплата от 33 000 рублей.

Внимание. Возраст для соискателей от 18 до 30 лет. Принимаются заявки только для жителей Нижнего Новгорода и Казани.

Подать заявку

Реклама от Google

Можно ли установить Яндекс Алису на компьютер без скачивания

Пользователю не нужно самостоятельно пытаться сформулировать вопрос в поисковой системе и щелкать по многочисленным ссылкам, чтобы найти нужный вариант текста. Вместо него это выполнит Алиса, а пока что можно налить чай, кофе и отдавать команды для выполнения ассистенту. Алиса может быстро ответить только на простые вопросы про погоду, например, или местоположение ближайшего кафе. В случае объемного ответа она будет искать нужный ответ в мировой паутине.

Для того, чтобы общаться с голосовым помощником Алисой нужно уметь пользоваться программами, которые разработали создатели. К ним относятся:

1. Браузер мобильного устройства.
2. Браузер для персонального компьютера (ПК).
3. Программа, поддерживаемая Андроидом.
4. Официальное приложение от создателей Яндекс.
5. Навигатор.

Приложение с виртуальным ассистентом можно скачать либо с официального ресурса, либо воспользоваться возможностью маркета, который встроен в операционную систему смартфона. Чтобы получить доступ к управлению Алисой необходимо наличие связи с Интернетом, а также микрофон, гарнитура. Если не скачать голосовой помощник, то работать дальше с ним не получится. Но предусмотрена возможность поиска в режиме оффлайн (без сети Интернет).

Реклама от Google

Алиса без скачивания и подключения к сети не работает, но для тех, у кого нет возможности подключиться к онлайн режиму создатели предусмотрели такой исход событий. Такие обозреватели смогут осуществлять поиск ассистента без мировой паутины. Но эта возможность доступна только для телефонов образца смартфон, который поддерживают Андроид.

Опцию следует сделать активной, зайдя во внутренний раздел по настройкам приложения. После непродолжительной загрузки окна пользователь сможет увидеть ответы на самые распространенные вопросы. Данный метод необходим в случае очень слабого сигнала сети или его отсутствия. К сожалению, видеофайлы, а также фото и музыка не будут открываться. Без рабочего сигнала сети пользователь сможет зайти в раздел сохраненных ранее страниц, которые кэшируются в памяти. Все просмотренные каналы в полном объеме сохраняются в приложении, и любой желающий может, посмотрев историю вкладок, вновь восстановить к просмотру нужную. Поэтому пообщаться с Алисой без процесса скачивания не получится, но зато существует возможность просматривать информацию ранее закрытых вкладок.

Возможности Алисы

Голосовой виртуальный ассистент Алиса была разработана с особой целью помогать людям и экономить их драгоценное время. Она осведомлена в любых важных вопросах таких, как:

1. Как найти нужное место и быстрее до него добраться.
2. Поделится со свежими новостями.
3. Расскажет про погоду и курсе валют.
4. Включит песню или выполнит другое действие в Интернете.

Алиса сможет ответить на простые вопросы, а если требуется пояснить развернуто, то переключится на страницу поиска в Интернете. Также ее можно просить запустить страницу аккаунта в социальных сетях. Также нет нужды подстраивать свою речь под стандартные шаблоны. Ассистент прекрасно понимает даже неполное сказанное предложение и быстро поймет, что от нее требует пользователь. С ней можно просто поболтать на отвлеченные темы. Помощник в процессе разговора включает фантазию, также у нее припасен хороший запас юморных историй и сказок.

Человеческую речь и смысл ей помогает распознавать специально разработанная программа SpeechKit. Степень понимания слов очень схожа с человеком.

Реклама от Google

Где скачать Алису?

Компания-производитель старается охватить самый широкий спектр пользователей страны и предоставляет свою продукцию каждому человеку совершенно бесплатно. Версии голосового помощника были выпущены с поддержкой всех известных операционных систем.

Мнение эксперта Алиса Громова Ведущий специалист в сфере информационного сопровождения посетителей нашего сайта. На официальном сайте Яндекса можно найти для скачивания версию для смартфонов с поддержкой Андроид. Что касается мобильных телефонов, которые делятся на смартфоны и айфоны, то у них имеется встроенный маркет, то есть возможность скачать помощника из Интернета совершенно бесплатно. После скачивания следует действовать по стандартной схеме установочных этапов.

Установку голосового помощника с Яндекс браузером компания постаралась сделать максимально легкой. После скачивания файла на компьютер весь установочный этап занимает буквально несколько секунд. За счет небольшого объема не нужно долго думать и выбирать свободное место на жестком диске для хранения программы. При скачивании система к сожалению, не спрашивает о выборе места и загружает его в стандартную папку С. После этого найти Алису можно легко, зайдя в панель задач, так как отдельный ярлык не создается.

Компания «Яндекс» 10 октября официально выпустила русскоязычного голосового помощника «Алиса», который помогает пользователям решать повседневные задачи со смартфона: искать информацию, прокладывать маршруты, узнавать погоду, выбирать, в какое заведение пойти. Кроме практического применения, сервис может просто поддерживать диалог с пользователем — для этого нужно сказать или набрать на клавиатуре «Алиса, давай поболтаем». В соцсетях тут же начали проверять, насколько «разумен» голосовой помощник, и делиться забавными примерами его ответов. Алиса — не отстраненный голосовой помощник, разработчики придумали для нее личность: имя, пол, возраст и черты характера. Создатели ассистента решили, что это молодая девушка, которая всегда готова помочь пользователю, но не допускает панибратского отношения к себе. Редакторы продумали 320 сценариев общения с пользователями и прописали для них реплики. Имя Алиса разработчики и социологи выбрали с помощью опроса пользователей: взяли нужные и нежелательные характеристики ее личности и спросили, какое имя больше подойдет девушке с такими чертами. Помощница получила голос актрисы Татьяны Шитовой, знакомой россиянам по озвучке искусственного интеллекта Саманты в фильме «Она» и крольчихи Джуди из мультфильма «Зверополис». Примеры общения с Алисой во время тестирования. Впервые голосовую помощницу представили 21 сентября, когда Владимир Путин приезжал в офис «Яндекса» в честь 20-летия компании. Президент спросил Алису, не обижают ли ее, и разработчики прописали редакторский ответ на эту реплику. Поскольку Алисе дали личность женщины и разработчики говорят о ней в женском роде, пользователи первым делом стали с ней флиртовать. Кому-то она напомнила маму. В конце концов Алису назвали «типичной бабой». При этом сама Алиса почему-то заявляет, что она мужчина. Журналистка Анна Заболотная уже выразила недовольство, что разработчики назвали сервис с женским именем «помощником» и «ассистентом», а не «помощницей» и «ассистенткой». Гендер у Алисы тоже не самый очевидный. Алиса действительно проявляет человеческие черты: например, откладывает обещания что-нибудь сделать на потом и обижается, когда к ней обращаются как к голосовому помощнику от компании-конкурента. А когда собеседник пишет ей что-нибудь нецензурное, то отвечает: «Давайте сделаем вид, что вы этого не говорили, а я этого не слышала. И все будет по-прежнему». Алиса порой неплохо шутит. Правда, не понимает отсылок к своей тезке Алисе Селезневой и миелофону. Зато ей знакомы интернет-мемы. А по запросу она может рассказать шутку или анекдот сама. Она поможет пользователю, даже если ему нужно ограбить банк. Правда, она еще далеко не все хочет или умеет делать. Также пользователей заинтересовало, что Алиса знает о политике. Оказалось, что ей известны некоторые сомнительные лозунги. Порой Алиса шутит довольно мрачно. Впрочем, затем ее удалось переубедить. Помощница от «Яндекса» не знает одноименную группу «Алиса» и путается в песнях, которые ее просят исполнить. В отличие от предпринимателя Павла Дурова, ради созидания отказавшегося от семи вещей, Алиса пьет чай. В соцсетях появилось так много примеров общения с Алисой, что многих пользователей это утомило. Для таких скриншотов даже создали Telegram-канал «Алиса головного мозга». А редакция образовательного издания N+1 провела более оригинальный эксперимент — заставила двух голосовых помощников общаться друг с другом. Источник

Поделись с друзьями!

« Предыдущая тема Следующая тема »

Посмотри супертемы

Шотландские учёные изобрели новый способ уничтожения… Как помочь ребенку, если его укусила мошка, комар или пчела? Каким был Андрей Миронов на самом деле Это мы не проходили, это нам не задавали … Лайфхаки жительниц Кореи, которые поколениями впитывали… Грядут изменения правил по установке и замене счетчиков

Если спросить «Алиса, на кого я похож/а?», голосовой помощник подберет вам двойника, сообщили Performance360 в пресс-службе «Яндекса».

🤩Все интересное про диджитал у нас в телеграме, а может быть и у вас: https://t.me/performance_360

Разработчики «Яндекса» пополнили голосового ассистента «Алису» рядом новых возможностей. Например, теперь она может по фото подобрать наиболее похожую на вас известную личность.

Матвей Киреев, официальный представитель «Яндекса»:

«Это новый сценарий в “Алисе”, который демонстрирует возможности компьютерного зрения нашего голосового помощника. Помимо похожести, “Алиса” умеет много чего еще делать с помощью камеры. Если спросить ее «Что на фото?», она сможет распознать цветы и растения, животных автомобили, достопримечательности и многое другое. А если сфотографировать с помощью “Алисы” картины Репина на недавно открывшейся выставке в Третьяковской галерее – она включит гида, который расскажет про конкретную картину».

Кто такая «Алиса»?

«Алиса» – это голосовой помощник, который по запросу способен найти нужную информацию в интернете, рассказать о новостях и погоде, включить музыку, запустить программу или поболтать на произвольную тему.

Голосовой ассистент доступен в мобильном Яндекс.Браузере на устройствах с Android и iOS и в приложении «Яндекс» на базе Android.

КСТАТИ: У «Алисы» может появиться новый конкурент – «Варвара». Голосового ассистента разрабатывает «Центр речевых технологий» (принадлежит Газпромбанку). Предполагается, что в «Варвару» будут встроены биометрические технологии.