Оператор МТС расширил функционал молодёжного тарифного плана «Риил», добавив ИИ-ассистентов для учёбы и генерации изображений. Пользователи получили возможность загружать файлы, фотографии и скриншоты в чат-бот для обработки, сообщила в пресс-службе компании.
В обновлённой версии чат-бота доступны три сценария взаимодействия: «Хочу поболтать», «Хочу спросить» и «ИИ-Ментор». Если раньше бот работал только с текстовыми запросами, то теперь он способен анализировать визуальную информацию. Для создания изображений предусмотрен ИИ-Генератор, который формирует картинки на основе нескольких предложений с указанием желаемого стиля. Абоненты тарифа могут пользоваться этой функцией без ограничений по количеству генераций.
«Сегодня искусственный интеллект проникает во все сферы жизни, в том числе и в учебный процесс. Исследования НИУ ВШЭ показывают, что около 90% студентов и более 60% школьников в России используют нейросети для учёбы. ИИ ускоряет процесс создания проектов и подготовки домашнего задания, но в то же время не всегда стимулирует развитие аналитических способностей. Поэтому мы создали внутри тарифа Риил такие сервисы, которые помогут школьникам в развитии их творческих навыков и критического мышления», — отметил вице-президент по розничному бизнесу МТС Юрий Нефёдов.
Ассистент «ИИ-Ментор» предназначен для помощи в усвоении учебного материала — он создаёт расширенные сводки с пояснениями терминов и концепций. Сервис не выдаёт готовые решения для тестовых заданий, а ориентирован на стимулирование самостоятельной подготовки: он выявляет пробелы в знаниях и помогает улучшить понимание сложных тем. В компании подчеркнули, что функционал носит развлекательный характер и не может служить заменой квалифицированной подготовке к серьёзным экзаменам, однако полезен для структурирования и закрепления материала в течение учебной четверти или семестра.
Применение искусственного интеллекта в образовательных и промышленных целях становится всё более востребованным. Интернет-газета «ЖУК» сообщала, что специалисты Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ создали метод Signature‑Guided Data Augmentation, который выявляет дефекты электродвигателей с точностью 99%. Разработка способна снизить затраты на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и повысить безопасность производства.