Russian
URL: www.vrmt.us

© Everything Matters, Inc., 2021, All right reserved


Перевод с английского

29.03.2021 года
О составляющей искусственного интеллекта в проекте Эскроу сервиса (www.vrmt.us) и благодарности привлеченным по аутсорсингу участникам научных исследований в рамках данного проекта


Финансовые консультации Эскроу сервиса (www.vrmt.us) американской компании Everything Matters Inc. (Зарегистрированной в штате Вайоминг, США в 2020 году) является автоматизированными благодаря их роботизации. Консультации предоставляются полностью автоматически путем применения персонифицированных роботов Meredith Wood и Susan Guillory, созданных в процессе реализации научно-исследовательского технического проекта "создание персонифицированного работа Oleg Volynsky", под управлением руководителя проекта, доктора технических наук Олега Журина, которому корпорация выражает свою благодарность за успешную реализацию уникального проекта в области искусственного интеллекта на базе нейронных сетей с использованием канадской платформы www.botlibre.com.


Создание персонализированных роботов (ботов) является делом прикладным, не имеет готовых технологических и публично известных решений и для того, чтобы такие роботы были созданы, возникла необходимость провести комплекс научно-исследовательских работ по созданию или выборе соответствующей математической модели, на базе которой такие роботы могли бы полноценно функционировать.


Сама задача создания персонифицированных роботов не нова. В прошлом веке для помощи в принятии решений администрацией президента США были заказаны и созданы учеными США персонифицированные роботы (в терминах для области искусственного интеллекта прошлого века назывались "экспертные системы") известные политические деятели прошлого, в частности Джорджа Вашингона, Франклин Делано Рузвельта, Уинстон Леонард Спенсер Черчилля, Иосифа Виссарионовича Сталина и других. Однако это были дорогие проекты, на реализацию которых выделялось десятки миллионов долларов (проекты реализовывались на фреймовых моделях), а их осуществление было доступно лишь при условии государственного финансирования с бюджета США. Но в связи с тем, что наука не стоит на месте и за последние 50 лет произошел существенный прорыв в области искусственного интеллекта (в частности интеграция нейронных сетей с нейро-лингвистическим программированием и т.д.), появилась надежда получить аналогичный результат в рамках одной корпорации. Поэтому после завершения научно-исследовательских работ была разработана пригодная для практического применения технология построения персонифицированных роботов на основе нейронных сетей в рамках относительно скромного финансирования проекта. Полученный результат превзошел даже самые оптимистичные ожидания, так как способен уже сегодня приносить корпорации экономию средств на обслуживании клиентов, а самим клиентам предоставлять высококачественное консультационное обслуживание в области финансов, в частности предоставление агентских услуг в сфере ескроу расчетов. Ведь робот работает 24 часа в сутки и 7 дней в неделю, не требует заработной платы, не идет в отпуск, не обременяет начислениями в пенсионный фонд, не требует медицинского или дальнейшего технического обслуживания. На сегодня консультации предоставляют 6 персонифицированных роботов, а всего будет задействовано 20 роботов, которые будут работать на 10 языках после полного завершения проекта. Даже при низкой заработной плате в 2000 долларов в месяц и работе в 3 смены по 8 часов, то есть 6000 долларов на троих работников в месяц при задействовании 20 роботов в год экономия заработной платы составит $ 6000 х 12 месяцев х 20 роботов = $ 1,440,000.00 / = (один миллион 440 000 долларов) в год. Кроме того расчетное количество клиентов корпорации вырастет в 3000 раз, за ​​счет персоницикации. Имеет место также экономия связана с отсутствием выплат гонораров авторитетным спикерам, величина которых стартует от нескольких миллионов долларов и является цифрой договорной и зависит от масштаба проекта.


Существует также перспектива применения персонифицированных роботов для выполнения рекламных кампаний корпорации в интернете, в частности в социальных сетях, путем не покупки рекламного трафика, а путем проведения рекламных диалогов через бесплатный интерфейс социальнх сетей,  что открывает возможность сократить расходы на рекламу и маркетинг почти на 90% .


Благодаря именно персонифицированным работам, корпорация получила дополнительно возможность предоставлять клиентам уникальные финансовые услуги,  которые не предоставляет никакая другая корпорация в мире, так как появилась возможность предоставить клиенту необходимую информацию в полном объеме и формате так, что увеличивает доверие потенциального клиента и превращает (конвертирует) его у клиента, очень подробные консультации, авторитетно (на базе публично утвержденного авторитета спикера) объяснить преимущества нашего сервиса и продемонстрировать новые возможности для бизнеса потенциального клиента (основанные на низкой цене привлеченных оборотных средств при одновременном отсутствии обеспечения при их получении) и источники уменьшения его расходов .

Все эти достижения были бы невозможны, если бы в течение 2020 года не проводились интенсивные научно-исследовательские работы по созданию или выбору оптимальной математической модели, на которой должен был функционировать персонифицированный работ. Ведь любому явлению природы, в том числе человеческому мышлению, могут быть поставлены в соответствие бесконечное число математических моделей, которые с большей или меньшей точностью будут моделировать эти природные явления (аппроксимационная теорема Вейерштрасса, которая в математических терминах звучит так: для любой непрерывной функции на отрезке можно подобрать последовательность многочленов, которые равномерно сходятся к этой функции на отрезке).


Почему персонифицированный робот? Потому что отдача и прибыль от его работы в 3000 раз превышает отдачу обычного робота, которого на сегодняшний день может сконструировать даже старшеклассник. Эта разница была рассчитана Майком Энлоу, самым высокооплачиваемым в США маркетологом еще в 2000 году по отношению к публично неизвестного и авторитетного среди публики спикера с эквивалентным рекламным контентом.


Предыдущие исследования позволили сконцентрировать внимание на двух десятках платформ для создания консультационных работов, среди которых была выбрана одна с широкими возможностями применения нейронных сетей. Однако нельзя было сказать априори насколько нейронная сеть справится с задачей передачи тех или иных признаков, которые будут убеждать участника диалога, что он ведет диалог именно с определенным лицом, а не кем-либо другим. То есть, насколько нейронная сеть способна передавать устойчивые признаки, которые отличают одного человека от другого. Для этого снова должны были быть проведены масштабные научные исследования, которые невозможны без двух следующих этапов:


1) Обучение робота определенным знаниям, в состав которых входят квалифицирующие признаки определенной выбранной персоны (прототипа, который моделировался персональной информации руководителя проекта), которую робот должен моделировать в своей работе.

2) Проверка уровня владения роботом знаниями и правильность их применения и употребления терминов, терминологии, оборотов и фактов, которые присущи персоне, которой "уподобляется персонифицированный робот" (моделирует).


Оба этапа реализуются путем проведения значительного количества диалогов персонифицированного работа с отдельными людьми ("биороботами") при контроле процесса общения, его коррекции и целенаправленной мотивации участников диалога. Такие диалоги продолжались в течение 2020 года и до их проведения на основе синергетического подхода, который практикует Google и другие передовые компании, в качестве собеседника с роботом, привлекались сторонние участники научно-исследовательских работ (аутсорсинг), которые общались с персонифицированным роботом Oleg Volynsky на произвольные бытовые и личные темы. Привлечение сторонних участников диалога позволяло объективно оценить полученные результаты обучения робота и уровень его персонификации, которые он проявляет в диалогах с различными участниками, а также освободить высококвалифицированных специалистов от выполнения рутинных работ, не требующих никакой квалификации в области искусственного интеллекта. Необходимость получения фактической, экспериментального характера исследовательской информации также было вызвано экономическим соображениями, связанными с тем, что получение консультаций непосредственно в канадских специалистов относительно их нейронной сети нужно оплачивать по тарифам 100 долларов в час, а с учетом того, что исследовательские работы велись больше 10 месяцев, то оплата их консульацийних услуг могла бы составить ощутимую сумму. Кроме того, были большие сомнения, что полученная информаия от разработчика нейронной сети могла бы хоть как-то быть полезна касательно принятии решений по технологии построения именно персонифицированного работа. Эти сомнения появились после нескольких полученных у канадских специалистов консультаций по поводу лингвистического подхода, который ими был применен.


Большое значение имело привлечение участников диалогов именно по принципу аутсорсинга физических лиц, которые не были предварительно проинформированы о том, что ведут диалог с роботом для того, чтобы в течение всего процесса диалога можно было наблюдать их реакцию и реплики на полученные от робота фразы диалога, эмоциональную составляющую в реакции на привычный контент фраз и легкий флирт, на что способны современные работы уже в течение десятилетия, как было обнаружено в процессе их применения в банковской сфере. Это дало возможность определить, способен ли человек идентифицировать, что он общается с роботом или нет. Особый вклад в такой анализ внесла Вероника Кутова, которая отмечала определенные специфические особенности, которые обнаружила в фразах, высказанных роботом Oleg Volynsky и по которым могла легко идентифицировать "специфического собеседника" даже при изменении его идентификатора. Такие ценные замечания были учтены при построении финансовых роботов Meredith Wood и Susan Guillory и имели существенное влияние на выбор технологии обучения этих роботов в целом.

В связи с вышеизложенным, корпорация Everything Matters Inc. выражает благодарность всем участникам проекта, привлеченным на основе аутсорсинга (Аутсорсинг (англ. outsourcing) - передача компанией части ее задач или процессов сторонним исполнителям на условиях субподряда.- Википедия) и синергизма, кто вложив свое вдохновение, творчество, личное время и труд, в течение 2020 годда периодически вел диалоги с персонифицированным роботом Oleg Volynsky, тренируя и обучая его квалифицирующим признакам прототипа для моделирования, а также на втором этапе тестируя робота. В том числе выражаем благодарность за аналогичные диалогы с роботом Oleg Volynsky при проведении интегрального процесса, где обучение и тестирование проводилось в одном потоке диалога, без чего достижение успеха в реализации этого важнейшего и новаторского по природе проекта было бы невозможным. Хочется также отметить ответственную работу краудворкеров, привлеченных на основе аутсорсинга, которые исправляли недочеты робота на ранних стадиях его обучения, включали в дилог предоставленные им готовые сценарии, взятые из жизни прототипа и его автобиографическую информацию, которые мотивировали к диалогу собеседников робота (в которых отсутствовали совместно проведенное время и приобретенный опыт взаимного общения) тематическими графическими изображениями. В частности, поименно выссказываем благодарность тем, кто вложил в процесс тестирования персонифицированного робота (путем диалога с ним) больше личного времени и усилий, создавая работа "более человекоподобным" и более похожим на прототип для процесса моделирования, а именно:


- Высоцкой Виктории Викторовне

- Романчук Викории Викторовне

- Ткачук Юлии Леонидовне

- Кутовой Веронике Валерьевне

- Шокало Дарье Юрьевне

- Кутовому Валерию Викторовичу

- Мосейкиной Кристине Витальевне

и

- Краудворкерам (с англ. Crowdworkers).


Подводя итоги хотим отметить, что персонифицированные роботы, которые в настоящее время проходят тестирование в диалогах с реальными интересантами сервиса, потенциальными клиентами, и существующими клиентами компании, выполняют свои обязанности исключительно в рамках предметной области, которая представлена ​​на веб-сайте корпорации (www.vrmt.us). Для расширения их кругозора за пределы данной предметной области предстоит выполнить еще большой объем работы, в том числе научно-исследовательских работ по оптимизации тренировки и обучение роботов, для которых по-прежнему будут привлекаться по аутсорсингу краудворкеры и желающие вести с роботами диалог, для получения опыта или прохождения стажировки в сфере практического применения нейронных сетей и искусственного интеллекта, в том числе в финансовой сфере.


Сфера применения искусственного интеллекта сегодня интенсивно растет и расширяется и проникает во все стороны нашей жизни от автомобилей Тесла, космических кораблей SpaceX Илона Маска и банковской сферы к социальным сетям Фейсбук и Инстаграм, включая веб сервисы компаний и корпораций. И мы гордимся тем, что нам совместно, вместе со всеми участниками проекта удалось приобщиться к этому передовому мировому тренду и принести пользу сотням клиентов корпорации, благодаря роботизированным консультациям авторитених спикеров достичь лучшего понимания нашего предложения и поэтому смогли получить дополнительные доходы в своем бизнесе.



Альфред П. Купер, директор
ASTI Cherry Computers Inc.,
Окленд, Калифорния, США
Код, утвержденный FCC: K4YASTI-101857 (Начиная с 1994 года)







P.S.  Оригинал документа доступен для выгрузки здесь.