211service.com
IBM Vatsons varētu izveidot zinošu ceļvedi
IBM Watson, mašīnmācības dators, kas uzvarēja Apdraudējums! 2011. gadā un atradis darbu, meklējot medicīniskos un zinātniskos datus, lai gūtu ieskatu, drīzumā varētu būt vēl viens darbs: muzeja gids.
IBM Research India pētnieku grupa izmantoja Watson kā daļu no Android lietotnes Usher, kas sniedz informāciju par tuvumā esošajiem mākslas darbiem muzejā un atbild uz jūsu uzdotajiem jautājumiem. Tas ir piemērs tam, kā IBM cer, ka programmētāji izmantos Watson iespējas visu veidu lietotnēs. The pētījumiem tika prezentēts pagājušajā nedēļā plkst konference par viedajām lietotāja saskarnēm Atlantā.
Lietotne analizē akselerometra datus no tālruņa, lai noteiktu, vai lietotājs staigā, viesabonē apgabalu vai stāv uz vietas; un tas analizē akselerometra, žiroskopa un kompasa datus, lai noskaidrotu, kur lietotājs skatās. Tādā veidā lietotne var jums pastāstīt, piemēram, pa kreisi ir van Gogs Saulespuķes .
Kad persona apstājās pie gleznas, pētnieki varēja ierakstīt vai uzdot jautājumu par skatīto mākslas darbu, piemēram, kurš gleznojis šo? vai Kāda ir šīs gleznas nozīme? vai Kas ir šīs gleznas medijs? Pēc tam personas atrašanās vieta un jautājums tiek nosūtīts uz Watson versiju — simulācijas gadījumā versiju, kas apmācīta atbildēt uz vispārīgiem jautājumiem.
Ašers vēl nav publiski pieejams, un ir izmēģināts tikai ar kādu demonstrācijas saturu, ko pētnieki izveidoja, lai pievienotu dažām gleznām. Bet Šubhams Tošnivals , raksta līdzautors, kurš strādā Watson grupā IBM Research India Ņūdeli, saka, ka tas ir diezgan labi uzņemts IBM iekšienē, un viņš var iedomāties, ka tas palīdz cilvēkiem uzzināt vairāk par savu apkārtni dažādās iekštelpu telpās. sākot no vēsturiskām ēkām līdz birojiem.
Gados, kopš Vatsona zvaigzne ieslēdza televizoru, IBM ir ieguldījusi naudu pētniecībā, cerot, ka tā nodrošinās programmatūru un aparatūru, kas spēs izsijāt datu kalnus, lai atbildētu uz sarežģītiem jautājumiem (skatiet Vai Vatsons zina atbildi uz IBM problēmām ?).
Izmantojot Ašeru, IBM pētnieki izmantoja programmatūru, lai modelētu, kā cilvēks pārlūkotu muzeju, kurā dažādiem mākslas darbiem un apgabaliem tika piešķirti ID, kas atbilda datu bāzē saglabātajiem datiem (piemēram, gleznu nosaukumiem). Personas atrašanās vieta, kas tiek izsekota telpās, mērot pieejamo Wi-Fi signālu stiprumu attiecībā pret lietotāja viedtālruni, palīdzētu Ašeram noteikt, kuru mākslas darbu tuvumā viņi atrodas.
Toshniwal saka, ka lietotne var atrast jūsu draugus, kuri arī atrodas muzejā, savienojot kontus no sociālajiem tīkliem, piemēram, Facebook.
Ja pētnieki turpinās darbu pie Usher, viena liela problēma ir nepieciešamība uzlabot atrašanās vietas izsekošanu telpās. Kā norāda pētījums, lai gan Wi-Fi signāli var sniegt pamatdatus par to, kur cilvēks atrodas, tas nav precīzi.
Potenciāls risinājums var būt tādu tuvuma sensoru izmantošana kā Apple iBeacon tehnoloģija, kas izmanto zema enerģijas patēriņa Bluetooth, lai noteiktu tuvumā esošo lietotāju iPhone tālruņu tuvumu. Vairāki muzeji jau izmēģina.