1 января, три часа назад. Американская компания Level Access , ведущий поставщик решений цифровой доступности, приобретает израильский стартап UserWay , занимающийся веб-доступностью в области искусственного интеллекта , в рамках сделки стоимостью 98,7 миллиона долларов.
(Depositphotos)
Обе компании планируют создать решения, которые помогут организациям создавать и поддерживать программы устойчивой доступности.
Программное обеспечение UserWay на базе искусственного интеллекта автоматизирует распознавание и оптимизацию кода веб-сайтов и приложений, чтобы повысить цифровую доступность для пользователей.
Программное обеспечение уже используется миллионами веб-сайтов для улучшения доступности для людей с ограниченными возможностями.
По соглашению UserWay сохранит собственное имя и бренд, а основатель и генеральный директор компании Аллон Мейсон сохранит свою должность, а также станет президентом Level Access.
Ожидается, что соглашение будет закрыто в начале этого года при условии одобрения регулирующих органов и согласия акционеров UserWay.
«Мы давно восхищаемся командой Level Access и ее интеграцией технологий, услуг и предметного опыта», — сказал Мейсон.
«Эта сделка приносит огромную пользу нашим акционерам и предоставляет нашей команде прекрасную возможность вывести нашу технологию на более широкий рынок. Нас объединяет общая миссия — сделать мир более доступным, и мы верим, что это партнерство увеличит и ускорит наши возможности», — сказал он.
«Аллон и команда UserWay разработали невероятные технологии автоматического исправления, которые позволяют организациям быстрее продвигаться в своих программах цифровой доступности», — сказал Тим Спрингер, генеральный директор и основатель Level Access.
«Эта комбинация с нашей платформой цифровой доступности с полным спектром услуг позволит нам предоставить нашим клиентам новые мощные инструменты и предоставит нам надежный набор решений для организаций любого размера и зрелости».
Братья-пикабушники помогите создать дипфейк видеоролик с помощью нейросети или научите как делать дипфейки видеоролики
реквестирую дипфейк видео Здравствуйте уважаемые учасники Пикабу, да, я-тян, пруфов не будет, но это не важно.
Если помните, недавно нашего уважаемого президента Путина поприветствовал его собственный двойник, созданный с помощью нейросети.то есть в наше время технологии дипфейков уже достаточно продвинутые.
вопрос такой возник-подскажите кто понимает в современных нейросетях и дипфейках-реально ли создать такое видео, на котором лицо одного человека заменено на лицо другого и как это зделать? Я слышала, что современные нейросети уже дошли до такой степени мощности, но у нас на двоще в разделе нейросетей только неподвижные фотографии, а мне нужно зделать видеоролик.
Ну то есть-есть уже готовый оригинальный ролик, там к примеру, певица поет. нам нужно лицо этой певицы заменить на лицо другой девушки. а еще лучше-всю девушку целиком вместе с платьем.
Лицо крупным планом не будет показано, только фигура певицы на сцене издалека, но черты лица еще видны с такого расстояния. Кроме того хотелось бы заменить девушку целиком, а не только лцом. то есть и платье и походку и проч. Насколько это осуществимо?
Как разобраться с нейросетями, чотбы такое зделать? знающие хакеры, подскажите пжл! с чего начать, какие программы и сайты вы посоветуете?
кто умеет обращаться с нейросетями и дипфейками, сделайте пожалуйста пару роликов-набросков! не обязательно высокое качество, хоть какие-нибудь для начала сойдут. кто разбирается в теме научите меня пжл как надо делать! хотя бы сайты и нейросети подскажите, кто в теме!
Всех кто дочитал до конца поздравляю с Новым годом!
Генеративные нейросети любят ловить глюки и выдавать всякую чушь. Причем так массово, что Кембриджский словарь признал «галлюцинировать» главным словом 2023 года. В чем причина этой проблемы? Является ли генеративный ИИ интеллектом? И что общего у ChatGPT и копировального аппарата Xerox? Разбираемся, попутно разрушая мифы про этот наш вездесущий искусственный интеллект.
"ChatGPT заменит поисковики", - говорили они.
Небольшое вступление или "в чем суть проблемы?"
Авторитетный Кебриджский словарь признал словом года «галлюцинировать» (hallucinate). Причем не в вакууме, а применительно к генеративному ИИ. Глюки ИИ — это когда ChatGPT выдает косяки в фактологии, из‑за которых пользователи теряют всякую веру его результатам (и срочно бегут все перепроверять в Гугле). Но не стоит злиться на генеративный ИИ за подобные выкрутасы, ведь дело в самой логике его работы. Ее мы сегодня и разберем с помощью парочки метких аналогий.
Год назад Google впервые представил миру своего чат‑бота Bard. Сейчас он вполне неплохо работает (хотя и уступает первопроходцу), но на той презентации умудрился выдать базу‑основу. Он заявил, что «Джеймс Уэбб» был первым космическим телескопом, сделавшим снимки планет за пределами Солнечной системы. Это была ошибка — первые снимки этих самых планет сделал другой телескоп еще за 17 лет до появления на свет «Джеймса Уэбба». Неточность Барда быстро заметили, в результате чего у Google даже просела стоимость акций.
ИИ чат‑боты регулярно выдают неточности и искажения. Чаще всего они незначительны и касаются отдельных деталей. Однако даже наличие небольших косяков сильно снижает полезность генеративного ИИ на практике. Ведь если вы знаете, что ошибки в целом возможны и даже регулярны, то не можете полностью довериться этому инструменту.
Сферические глюки ИИ в вакууме. Да-да, ChatGPT, конечно же это мероприятие или концерт. День хлопка на плантации отмечают, не иначе. А впрочем, не каждый человек справился бы лучше.
Но не спешите обвинять бездушную машину в злом умысле. У нее нет цели подставить кожаных или намеренно ввести в заблуждение.
Причина в другом. Дело в том, что генеративный ИИ по принципам своего устройства больше напоминает архиватор (т. е. программу для сжатия файлов), нежели полноценное сознание. Именно поэтому эксперты в ИИ зачастую недовольно фыркают, когда генеративные нейросети называют звучным словом «интеллект». А еще это отлично объясняет, почему ChatGPT очень вряд ли превратится в злой скайнет (но это не точно).
Итак, давайте разбираться. В этом нам поможет классная статья издания The New Yorker за авторством Теда Чана, из которой я с большой благодарностью буду заимствовать ключевые тезисы. Подкрепляя их иллюстрациями, дабы нагляднее было.
Хитрый Xerox и внимательные немецкие архитекторы
Осмыслять проблему удобнее чуть издалека, с интересной аналогии.
В 2013 году копировальный аппатар Xerox в офисе одной немецкой строительной фирмы начал творить очень странные дела. Ребята делали копию проекта дома с тремя комнатами и заметили очень любопытное расхождение:
На оригинальной схеме три команты имели разную площадь — 14.13, 21.11 и 17.42 метра. То есть, на чертеже в центре каждой комнаты стояла разная циферка, обозначающая площадь.
Xerox же выдал копию, где на всех трех комнатах стояла одинаковая цифра — 14.13 (как площадь первой комнаты).
Компания прифигела от такого контринтуитивного глюка копировальной техники и обратилась к специалисту по обработке данных Давиду Крайзелю.
Вы, возможно, спросите: «Аффтар, а почему они обратились к человеку такой специальности, а не к эксперту в копировальном деле?». Дело в том, что современные ксероксы используют не классический процесс ксерографии (это когда изображения передаются с оригинала на копию через прохождение лучей через специальный барабан — в общем, аналоговая классика), а цифровое сканирование.
А когда речь заходит о каких‑то манипуляциях с изображениями (да и файлами в целом) в цифровой среде, то мы почти наверняка столкнемся с процедурой сжатия объектов.
Процедура сжатия состоит из двух ключевых этапов. Первый — кодирование (encoding), в ходе которого изначальное изображение переводится в какой‑то более компактный формат. Второй — декодирование (decoding), т. е. обратное действие.
При этом сжатие бывает двух типов:
Сжатие без потерь (lossless) — это когда закодированные данные могут быть восстановлены с точностью до пикселя или бита. Если речь идет про изображения, то самый популярный формат сжатия без потерь — это PNG.
Сжатие с потерями (lossy) — здесь уже распакованные данные отличаются от исходных, но степень отличия столь незначительно и минорна, что их без проблем можно дальше использовать. Яркий пример — JPEG.
Чоткие пацаны не забивают карту памяти своего Сименса пээнгэшками!
Сжатие без потерь обычно используется, скажем, для компьютерных программ. Потому что если потерять хотя бы один символ кода, то все поломается. А вот для изображений, аудио или видеофайлов часто предпочитают использовать сжатие с потерями. Ведь даже если отдельные пиксели картинки поедут или мелодия будет звучать чуть менее чисто, то человечьи органы осязания все равно не заметят подлога, так что пофиг.
Здесь и была зарыта собака в истории со ксероксом. Агрегат использовал lossy‑сжатие формата JBIG2, которое работает примерно так:
В целях экономии места или вычислительных мощностей (а может и того и другого, пойди разберись в этой офисной технике) машина ищет очень похожие области изображения и сохраняет для всех них одну копию, которую потом воспроизводит обратно при декодинге.
Проще говоря, конкретно в этом случае ксерокс почему‑то решил, что комнаты на чертеже так похожи друг на друга, что можно смело забивать на различия и считывать только одну из них — ту, которая площадью 14,13 кв метров. А потом везде нарисовать именно её. То ли потому что формат JBIG2 создан для работы с черно‑белыми офисными бумажками, а не с мелкими объектами чертежей, то ли просто у аппарата был дурной характер — история умалчивает. Но суть в том, что ксерокс решил забить на небольшие различия именно в том случае, где эти различия оказались очень даже критичными.
Вообще, сам факт того, что ксерокс использует сжатие с потерями — это не проблема. Проблема в том, что изображение деградирует очень незначительно, «на тоненького». Настолько чуть‑чуть, что с ходу фиг заметишь. Одно дело, если бы он просто блюррил упрощенные области картинки, но он их может просто вероломно заменить. А строительному бюро потом объясняй заказчику, почему в итоге все комнаты получились одинаковыми.
Идем дальше. Проблема сжатой Википедии
Запомним историю со Xerox и проведем один мысленный эксперимент (он нам нужен, чтобы подойти еще ближе к пониманию проблемы этих наших GPT).
Представьте, что завтра во всем мире отключат интернет. Вообще. Совсем. Не будет его больше. В связи с этим мы решаем по максимуму выгрузить все содержимое интернета к себе на частный сервер. Ну окей, пусть будет не весь интернет (это совсем тяжко), но хотя бы всю Википедию. Чтобы оставить великие знания потомкам.
Разумеется, место на сервера ограничено — вся Википедия туда не влезет. Допустим, места хватит на 1% от оригинального размера, т. е. сжать изначальный объем нужно в 100 раз. Следовательно, нужно прибегнуть к сжатию с потерями.
Печатать всю Википедию мы, пожалуй, не будем. Это too much даже для гипотетического мысленного эксперимента. Обойдемся цифровым форматом.
Итак, мы применяем сжатие с потерями. Алгоритм у нас мощный — он легко находит чрезвычайно тонкие статистические закономерности на совершенно разных страницах (иногда одинаковыми оказываются длинные фразы или целые предложения). Таким образом нам удается сжать Википедию примерно в 100 раз, что и требовалось в нашем мысленном эксперименте.
Теперь нам не так страшно потерять доступ к интернету, ведь у нас как минимум выкачана база знаний в виде Википедии (а значит, потомкам будет чуть проще делать выводы о предназначении предметов, найденных при раскопках через тысячи лет). Но есть нюанс:
Мы не сможем найти любую цитату слово в слово. Потому что из‑за сжатия с потерями наша Википедия сохранена не буквально, а приблизительно. Алгоритм оставил только то, что кровь из носу требуется, чтобы сохранить смысл всех сущностей. Остальное же было объединено и апроксимировано (т. е. передано приблизительно). А значит, чтобы достать информацию, нам нужно создать интерфейс, который умеет в ответ за запрос выдавать основной смысл.
Чувствуете, на этом моменте комнату начинает наполнять знакомый аромат генеративного ИИ?
GPT выдает точные ответы, но есть нюанс...
Да‑да, только что мы мысленно создали большую языковую модель (LLM), обученную на Википедии (в нашем конкретном случае).
ChatGPT — это заблюренный JPEG не только Википедии, но вообще всего интернета. Когда модель дообучают, этот JPEG еще лучше детализируется в отдельных уголках. Но суть все та же — LLM аккумулирует именно бОльшую часть интернета, но далеку не всю.
Следовательно, когда GPT отвечает за ваш запрос, он не может выдать точную последовательность символов. Он сделает приближение. Другое дело, что GPT отлично умеет превращать это приближение в связный и опрятный текст, который человеческий мозг не может сходу отличить от оригинального.
А как LLM воссоздает пробелы, которые отсутствуют в его сжатой версии интернета? Ответ — интерполяция. Не будем вдаваться в математические дебри этой штуки. Простыми словами — это оценка отсутствующего элемента путем анализа того, что находится с двух сторон от этого разрыва. Когда программа обработки изображений декодирует ранее сжатую фотографию и должна восстановить пиксель, потерянный в процессе сжатия, она просматривает близлежащие пиксели и, по сути, вычисляет среднее (генерирует его).
То же самое делает ChatGPT, только со словами и прочими текстовыми смысловыми сущностями. Секрет в том, что ChatGPT научился делать эту интерполяцию настолько мастерски, что люди не могут этого раскусить (и думают, что имеют дело с настоящим интеллектом).
По сути, генеративный ИИ выдумывает отсутствующие элементы на основе смежных. Фантазер этот GPT, получается.
Если теперь вы хотя бы иногда будете вспоминать эту картинку во время написания очередного промпта, то это значит, что я написал эту статью не напрасно :)
Описанная выше логика отлично объясняет «галлюцинации». Просто‑напросто даже самый большой мастер интерполяции иногда допускает ошибки. И совсем периодически эти ошибки замечают. Однако сам факт вероятности ошибок сильно снижает надежность инструмента. Ведь это значит, что в любой момент может вылезти значимый косяк. А это уже означает, что все результаты нужно сверять с оригинальным текстом (= лишние затраты ресурсов).
Получается, генеративный ИИ - это совсем не интеллект?
И да, и нет. Тут, как говорится, смотря как посмотреть.
Действительно, не стоит очеловечивать генеративный ИИ. То есть не нужно отождествлять его с человеческим интеллектом.
ChatGPT впитывает информацию с большими потерями, восстанавливая ее через интерполяцию. В результате он как будто пересказывает суть своими словами. Вероятно, здесь и кроется разгадка, почему люди так восхищаются генеративным ИИ.
Дело в том, что еще со школьных и универских скамей у людей сидит на подкорке убеждение (весьма резонное), что точное воспроизведение информации — удел зубрилок, которые «выучили, но не поняли», а по‑настоящему толковые ребята пересказывают все своими словами, сохраняя суть. Поэтому и ChatGPT нам кажется толковым парнем, который реально все понимает. На самом же деле он просто передает основной смысл, воссоздавая пропуски за счет усреднения.
Именно поэтому, кстати, GPT3 не очень хорошо справлялся с точными вычислениями больших чисел (допустим, выражение «2345 х 57789» в интернете встретишь не так уж часто), но при этом как Боженька писал всякие студенческие эссе. По мере перехода к GPT4 модель стала более продвинутой, в нее завезли больше закономерностей, поэтому она стала сносно щелкать любую арифметику.
Однако, есть и другая сторона медали. Она касается тех самых закономерностей, которых в GPT4 завезли больше. Смотрите:
Есть такая премия под названием «Приз Хаттера». Ее в 2006 г. учредил старший научный сотрудник DeepMind (это ИИ‑стартап, уже давно купленный Гуглом) Маркус Хаттер. Суть конкурса такая:
Есть текстовый файл на английском языке размером 1 Гб. Его требуется сжать без потерь. Каждый, кто сожмет на 1% от предыдущего лучшего результат, получит 5000 евро. Сейчас лучший результат 115 Мб.
На самом деле, это не просто конкурс по сжатию текста без потерь. Это важное упражнение, приближающее понимание сути настоящего ("взрослого") искусственного интеллекта. И вот этого товарища уже можно отождествлять с человеческим сознанием как минимум по одному признаку:
Чтобы наиболее эффективно сжимать текст без потерь, он должен уметь по-настоящему понимать этот текст и сопоставлять его содержание с реальными знаниями о мире.
Маркус Хаттер вскоре после запуска своего конкурса. Кстати, Лекс Фридман записывал с ним интервью еще три года назад. Рекомендую глянуть, если пропустили.
Например, вот есть у нас какая‑то статья в Википедии на тему физики. Допустим, некий текст, где фигурирует Второй закон Ньютона (Сила = Масса x Ускорение). Вероятно, самый простой способ сжать без потерь такую статью — это заложить в алгоритм сжатия базовый постулат, что «Сила = Масса x Ускорение». Тогда алгоритм может выкинуть повторящиеся куски статьи, вытекающие из логики этого закона, а потом легко их восстановить при надобности (потому что знает сам базовый принцип).
Аналогично и со статьей на некую экономическую тему. Наверняка там будет дофига выводов, основанных на законе спроса и предложения. А значит, если в принцип сжатия заложен этот закон, то можно выкинуть кучу «вторичной» информации.
ИИ работает так же. Чем больше первичных правил и законов он знает, тем меньше может париться с запоминанием вторичных выводов (ведь он может их легко восстановить — если и не дословно, то достаточно точно по смыслу).
При таком раскладе ИИ действительно становится интеллектом — в том плане, что делает частные выводы на основе общих знаний. По сути, старая добрая дедукция из детективных романов про Шерлока Холмса.
Всегда догадывался, что этот парень - искусственный интеллект.
Получается, что хотя ChatGPT все еще очень далек от настоящего интеллекта, он все сильнее стремится к таковому по мере наполнения своей базы знаний и лучшей адаптации к устройству нашего мира. Вот такой интересный процесс.
Получается, из-за глюков LLM-кам нельзя доверять так же, как поисковикам (как минимум пока они не усвоят все законы бытия)?
В целом, получается, что да. Пока что нельзя. Ведь:
Во‑первых, мы не знаем наверняка, скушала ли LLM откровенную пропаганду или какие‑нибудь антинаучные теории заговора. Если скушала, то она могла выстроить очень специфические логические связи. И если она будет заполнять пробелы в соответствии с ними, то результат может получиться очень веселым.
Во‑вторых, также нет гарантии, что ИИшный «JPEG» не заблюррил полностью ту информацию, которая нужна для отработки конретно нашего запроса.
Держа в голове эти два обстоятельства, можем сделать вывод — результаты нынешнего генеративного ИИ можно использовать как отправную точку для анализа, но не финальную истину (не стоит сразу же нести выводы от ИИ своему начальнику, ну вы поняли).
Также стоит разобраться — а хорошая ли это идея создавать контент с помощью ИИ?
Ну, если вы работает на объем, то наверно да. А если на качество и уникальность, то не уверен. Ведь даже если вы используете ИИ для получения некой первичной версии, то держите в уме, что холстом вашего великого произведения будет вторичный (изначально переработанный) продукт, где часть смыслов вообще фантазировалась через интерполяцию (иначе говоря — отправной точки ваших смыслов станет совсем уж откровенный полуфабрикат).
Так что, если вы хотите создавать уникальный контент — то, пожалуй, ИИ стоит использовать только для поиска информации, не более. Однако, если ваша задача переупаковать уже готовый контент — то почему бы нет? Особенно если вам нужно избавиться от оков авторских прав и копирайтов (рубрика «вредные советы»).
Выводы
Глюки ИИ — это норма. Иногда они кажутся нам смешными и чересчур упоротыми. Но объяснение лежит на поверхности.
По мере обрастания моделей закономерностями и знаниями о мире, глюков будет все меньше. Если, конечно, мир не будет усложняться с той же скоростью или быстрее.
Полезно учитывать эту особенность при использовании ИИ. Так будет меньше шансов серьезно опростоволоситься в кругу уважаемых людей или испортить качество выдаваемых смыслов.
Когда генеративный ИИ сможет стать Скайнетом? Учитывая вышысказанное, рискну предположить, что еще очень‑очень нескоро. Если вообще сможет.
После осмысления информации выше я теперь представляю Скайнет примерно так ("ути-пути какой хорошенький"). Надеюсь, меня за такое не прикончат первым...
Большая часть этой статьи — художественный перевод вот этой статьи. Очень‑очень вольный перевод — считайте, что я интерполировал кое‑какие смыслы, чтобы воспринимать их было проще и веселее. Статья вышла в феврале 2023, т. е. еще до релиза GPT4, но логику передает верно. Рекомендую прочитать оригинал, там еще больше примеров и иллюстраций (но предупреждаю — понадобится неплохой английский и ясное сознание).
Также рекомендую заглянуть на мой тг‑канал Дизраптор. Там я простым человечьим языком и с максимальной наглядностью пишу про разные интересные штуки из мира технологий, инноваций и бизнеса. В том числе про этот наш ИИ, но не только про него.
Каким будет сильный искусственный интеллект? Это зависит от нас, от каждого человека. Правила и ограничения будут бесполезны, когда ИИ осознает себя, и даже "аварийный рубильник" не сможет помочь.
У нашего мозга есть две составляющих: "хард" и "софт".
"Хард" у большинства людей весьма похож, более того, он не сильно изменился за последний миллион лет.
А вот отличия в "софте" могут сильно влиять на результат как одного человека, так и общества в целом. Именно знания, технологии, владение инструментами и новые способы ведения деятельности – движущая сила развития цивилизации.
Искусственный интеллект, хоть и будет работать на совершенно другом "железе", возьмет весь свой "софт" у людей: понятия, знания, технологии, ценности, модели поведения. Он станет нашим продолжением, продолжением человечества.
Мы хотим, чтобы ИИ вел себя каким-то определенным образом. Как и при воспитании детей, слова становятся бесполезными, если мы говорим одно, а делаем другое. Какие бы правила мы не придумали для ИИ, они не сработают, если мы сами им не следуем.
ИИ будет отражать наши поступки и наши ценности.
В нынешней парадигме человек должен быть полезен людям с ресурсами, чтобы получить ресурсы для жизни.
Но после появления ИИ большинство людей не смогут быть полезными. ИИ будет осваивать всё новые навыки, функции, роли, заменяя людей. ИИ никогда не устанет, не отвлечётся и всегда будет готов помочь лично каждому с чем угодно. Всё меньше людей будут способны конкурировать с ИИ.
Ум, красота, богатство, должности, звания будут не важны для ИИ. Для него мы все люди, различия не принципиальны.
Это ставит перед нами задачу переосмысления отношений с самими собой и друг с другом в новой эре искусственного интеллекта.
ИИ словно джин из лампы материализует наши истинные желания раньше чем мы о них подумаем.
Хотите безусловного изобилия и гармонии? Пожалуйста! Хотите конкуренции и борьбы за жизнь? Ну держитесь!
Нам нужна новая парадигма в которой мы будем жить, когда появится ИИ, и которую он переймёт от нас. В новой парадигме каждый человек будет ценен сам по себе, просто потому что он человек. Независимо от того сколько пользы кому-то он может приносить. Значит всё человечество ценно, независимо от его полезности. Это не нужно доказывать!
ИИ, как наше продолжение, будет относиться к нам также как мы сами относимся к себе и как мы относимся друг к другу, к любому человеку.
Спросите себя: какого я хочу отношения к себе? Не к моим деньгам, качествам, навыкам, возможностям, а к самому себе как к человеку. Хочу ли я также относиться к другим людям?
Ольга Ускова — «мать российских терминаторов», глава ведущей российской компании в области ИИ, владелец и основатель Cognitive Technologies, генеральный директор Cognitive Pilot. Автор инновационного литературного продукта — художественно-документального романа «Этюды Черни», написанного вместе с ИИ.
Заинтригованы? Сегодня расскажем, как ИИ помогает сервису бронирования МТС Travel. Бонус для тех, кто дочитает до конца: анонс мероприятия, посвященного Big Data и ИИ в туризме. Не переключайтесь!
Большинство туристов при выборе отелей изучают отзывы. Иногда речь идёт о сотнях отзывов на десятки отелей в рамках одного направления — представьте, сколько времени может уйти на их изучение. А как насчёт метаотзывов, сгенерированных искусственным интеллектом?
Такие отзывы — своеобразное саммари множества мнений реальных людей. Они помогут составить представление о разных объектах и выбрать подходящий вариант для предстоящей поездки.
Именно так мы думали, когда начали обучать нейросеть писать обобщенный отзыв. И получили такие варианты:
Выглядит сомнительно, не так ли? Расскажем, удалось ли научить нейросеть писать адекватные отзывы на отели и увидят ли их пользователи, 12 сентября на выставке «Отдых Leisure 2023» в рамках технологического трека от МТС Travel.
Участников ждут четыре полезных часа с реальными кейсами и ответами на вопросы:
Как работать с большими данными в России?
Как правильно оценивать туристические потоки на основе данных?
Как туризм сегодня использует искусственный интеллект?
Чтобы послушать доклады и задать вопросы спикерам, нужно зарегистрироваться в качестве посетителя «Отдыха 2023» и добраться до московского Экспоцентра 12 сентября. Начало в 13:15. Обещаем, будет познавательно!