Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера добавят эмоций искусственному интеллекту

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера добавят эмоций искусственному интеллекту

© iStock

Ученые Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и исследователи Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка разработали специальную систему, которая с помощью больших языковых моделей сделает искусственный интеллект (AI) более эмоциональным при общении с человеком. Синтезом AI-эмоций займутся набирающие популярность мультиагентные модели. Научная работа о проведенном исследовании опубликована в рамках Международной совместной конференции по искусственному интеллекту — IJCAI 2024.

В основу системы легли разработанные авторами эффективные AI-модели компьютерного зрения по распознаванию выражений лиц пользователей, которые можно запускать непосредственно на их устройствах. В ходе диалога с помощью этих моделей в режиме реального времени анализируются эмоции собеседника, в том числе на ответы AI, что может помочь в формировании специальных датасетов для обучения и совершенствования системы генерации эмоциональных ответов на запросы пользователей. 

Людмила Савченко

«В нашей системе распознанная эмоция используется для выбора более эмпатичного ответа AI, который генерируется одновременно несколькими языковыми моделями, настроенными на базовые эмоции: радость, печаль, страх или гнев. В результате получаемый ответ содержит более подробный анализ выданных AI рекомендаций, их достоинства и недостатки с точки зрения эмоциональной реакции на них пользователей», — комментирует один из авторов статьи, доцент НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Людмила Савченко.  

Решение НИУ ВШЭ и Сбера можно применять там, где важно учитывать эмоциональное состояние пользователей: в чат-ботах компаний, службах поддержки, образовательных приложениях и других направлениях, где нужен контакт с клиентом. В результате предложения и рекомендации продуктов и услуг будут выглядеть более естественными и эмпатичными. Благодаря этому компании смогут лучше общаться с клиентами, ученые получат новый инструмент для исследования эмоций, а пользователи — более эффективное взаимодействие с AI. Сегодня AI-модели уже применяются в разработке GigaPevt — медицинского диагностического ассистента на базе большой языковой модели GigaChat — для анализа эмоционального состояния пользователя.

Вам также может быть интересно:

В Вышке создали собственную MLOps-платформу

Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.

«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ

Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.

ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных

Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.

ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений

Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.

Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе

Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.

Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес

Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.

Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.

Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники

45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.

«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа

ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».

В Вышке стартовали открытые семинары «ИИ в индустрии»

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запустил цикл открытых семинаров. Встречи посвящены актуальным вопросам внедрения искусственного интеллекта в различные отрасли экономики. Семинары проводятся еженедельно в 18:00 в кампусе на Покровском бульваре. Для участников также предусмотрена онлайн-трансляция.