Представлена новая разработка, генерирующая осмысленные тексты через компьютер

Автоматическая генерация осмысленных уникальных текстов

Каждый веб-оптимизатор знает, что для того чтобы сайт любили поисковики, он должен содержать уникальные тексты. Причем не абы какие наборы слов, а осмысленные предложения, желательно по теме сайта. Особо это проблема для агрегаторов, которые берут информацию с других сайтов, и интернет-магазинов, где параметры и данные о товарах в целом одинаковые. Поэтому стандартная практика в этой ситуации — заказывать уникальные тексты копирайтерам. Стоимость такого удовольствия от 50 до 300 руб. за 1000 знаков. Если на вашем сайте 10000 страниц, то уникальные тексты быстро становятся значительной статьей расхода.

В этой статье поговорим методах алгоритмической генерации текстов и расскажем о нашем опыте работы с ними.

Сразу уточним, что речь пойдет о генерации осмысленных и полезных текстов, а не текстоподобного мусора, который можно легко создать в огромных количествах. Не редко высказывается мнение, что автоматически эту задачу решить нельзя, но на практике это убеждение уже устарело.

В качестве задачи, рассмотрим вопрос автоматической генерации описаний товара на основании отзывов. Т.е. имея несколько отзывов пользователей товара, полученных с разных сайтов, создать автоматически небольшой уникальный текст, подытоживающий сведения из отзывов. Эта задача более сложна, чем, скажем, генерация текста на основании характеристик товара, т. к. мы должны сначала извлечь некую информацию из отзывов, а потом на ее основании создать новый текст.

Допустим мы работаем с отзывами о телефонах. Какую информацию мы можем извлечь? На поверхностном уровне, мы можем определить, является ли отзыв положительным или отрицательным, с помощью классификатора текстов, а затем извлечь список упоминаемых аспектов телефона. Например, самый простой способ это анализ по словарю вхождений слов, таких как «удобство», «экран», «батарея», «громкость» и т. п. Более точный способ выделения аспектов и их оценок может опираться на обучаемую систему выделения информации из текста.

Таким образом, мы можем получить данные вида <удобство:+, громкость -, экран+. >. Не очень много информации, но для начала сойдет. Теперь нужно создать текст. Посмотрим, как это можно сделать.

Шаблоны. Первое, что приходит в голову — использовать шаблоны. Т.е. заготовить заранее предложения вида «Этот телефон очень удобный», «Громкость хорошая» и т. п. Потом пройтись по списку признаков и вставить соответствующие предложения. Для нашего примера получится что-то вроде.

Этот телефон очень удобный. Громкость оставляет желать лучшего. Экран достаточно хороший.

Текст относительно осмысленный, и более или менее читаемый, но уникальным он быстро перестанет быть, так как разнообразие вариантов невелико. Это плохо для поисковых систем, да и читателя со временем будет раздражать.

Формальные грамматики. Представим себе такой набор правил:

$удобство ← $phone $conv
$phone ← $this $phone-ex
$conv ← $mod $conv-ex
$mod ← очень
$mod ← достаточно
$mod ←
$phone-ex ← телефон
$phone-ex ← девайс
$this ← этот
$this ←
$conv-ex ← удобный $use
$conv-ex ← удобен
$use ← в использовании
$use ←

начнем с самого верхнего правила и будем подставлять значения символов справа: $удобство => $phone $conv => $this $phone-ex $mod $conv-ex => этот девайс достаточно удобен

Если выбирать правило для следующей подстановки случайным образом, то получаются разные предложения. Например, тот же самый набор правил может сгенерировать: телефон очень удобный и данный девайс очень удобен в использовании

Такой набор правил описывает много различных вариантов предложений и обеспечивает значительно большую вариабельность. При известном трудолюбии можно написать правила, которые позволят генерировать разнообразные и достаточно удобочитаемые тексты.

Для примера приведу сгенерированное таким образом описание телефона с reviewdot.ru

Мы изучили 295 отзывов. Есть основания считать, что такого количества достаточно для получения анализа. Основное большинство людей довольно этим телефоном, но имеются некоторые не очень хорошие мнения.

Достоинства: пользователи, оставившие отзывы, как правило выделяют cреди преимуществ дизайн и достаточное удобство в использовании. В дополнение к этому в общем удовлетворены пользователи, отзывы которых удалось обнаружить, качеством батареи, громкости, звука, камеры, клавиатуры, корпуса, пластика, прочности, экрана.
Недостатки: в качестве недостатков обыкновенно упоминаются надежность.

Минусы же такого метода — ограниченный словарный запас, достаточно большая трудоемкость (создание правил требует времени и сил).

Для английского языка существует много готовых пакетов генерации языка, которые включают в себя также основанные на правилах системы планирования предложения и собственного его генерации. Например, SimpleNLG, ну и масса других, от простых до очень продвинутых. С русским языком ситуация несколько хуже, но как мы видели, написать простой генератор языка на формальной грамматике относительно не сложно, и умеет он достаточно много.

Нейронные сети. Наша последняя разработка — генерирующая тексты нейронная сеть. Статья о ней недавно опубликована в материалах конференции Диалог-2015 (статья на английском доступна тут). Эта система учится генерировать новые тексты на примерах.

Принцип ее работы похож на тот, который мы уже описывали в статье про чатбот. Разница заключается в том, что имеется дополнительный слой нейронов, который получает одновременно информацию о текущем слове предложения и наборе аспектов, которые в это предложение входят. Таким образом, список аспектов кодируется вектором, где каждому измерению соответствует один аспект, а значение этого измерения (1 или 0) кодирует присутствие или отсутствие этого аспекта в данном предложении. Задачей нейронной сети является предсказать следующее слово, зная текущее слово и вектор аспектов. Ниже приведена схема из нашей статьи, с переведенными на русский подписями:

Обученная нейронная сеть, получив на вход список аспектов способна генерировать новые предложения. Вот пример текстов, которые получаются в результате:

Удобный, плеер, батарея. Удобный звук, металлический корпус,. Маленькая цена, да и простой в использовании. Экран, 2 сим карты, 2 аккумулятор.

Большой вес, большой экран, привлекательный, хорошая камера. Садится дизайн+хорошая супер камера, идут почти все игры ( некоторые просят оперативки ) большой.

Аккумулятор, скорость красивая,. Дизайн, звук, функционал, масса разных дней хватает. Красив, том несколько назад, процессор, отзывчивый сенсор. Красивый экран, цветопередача. Дизайн, батарея, не тормозят, практичный.

Качество сборки, удобный интерфейс. Великолепный амолед дисплей, кнопки, камера, и все игры. дизайн, быстрый интернет, хорошо ловит сеть. Яркий размер, приятно тяжелый, хорошо лежит в руке. Красивый экран, быстродействие, интернет, java. Богатый аккумулятор, быстрый функционал, надёжность. сильный, дорогой проц, отличный звук, быстрый проц

Имеет флешку, джава приложения, картридер, который не кирпич, вполне миниатюрный, динамик не глючит. Корпус качественный особенно большие кнопки, хорошая комплектация.

Главный минус — некоторая корявость текстов, грамматические и смысловые ошибки. Плюс — разнообразие, более естественное ощущение, нет необходимости вручную разрабатывать правила. Как вариант применения — можно нагенерировать много текстов, а потом вручную исправить кривые места — все же значительно быстрее, чем писать вручную с нуля, особенно если предполагается написание текстов на основании анализа реальных отзывов.

Ну и конечно, модель не ограничена только предметной областью отзывов — ее можно обучить в принципе на любых текстах.

В заключении, мне хочется процитировать небольшой фрагмент фантастического рассказа Пьера Буля «Идеальный робот», 1953 года:

«Если будет выбрано существительное «баран» робот сумеет скомбинировать это слово грамматически с подходящим прилагательным, иначе говоря — выбрать нужное из таких словосочетаний, как «жидкий баран», «туманный баран»или «белый баран», исключая те, что нарушают правила соответствия грамматического рода и числа, как, например, «лучезарная баран»или «белые баран».
— «Жидкий баран» —бессмысленное словосочетание, — прервал профессора Дух противоречия.
— Дай же мне закончить! Все в свое время… Мы не предвидим особых осложнений и на следующем этапе: при образовании законченной фразы по правилам синтаксиса. Эти правила точно определены, так что машина сумеет принять их так же, как человеческий мозг, а может быть, и еще лучше. Так мы добьемся образования некоторого количества грамматически правильных фраз, вроде «жидкий баран летает в заостренном небе» или же «белый баран ест траву»…
— Вот тут-то я тебя и поймал! — обрадовался Дух противоречия. — Большинство твоих фраз, как ты говоришь, грамматически правильных, будут бессмысленны!

Они будут безупречны с точки зрения формы. »

Систему искусственного интеллекта GPT-3 назвали революционным прорывом и пугающим изобретением

Представленный недавно исследовательской организацией OpenAI генератор текста GPT-3 стал одной из самых обсуждаемых тем в сфере искусственного интеллекта (ИИ) за последнее время. Этот алгоритм может «умно» отвечать на многие вопросы, сочинять стихи, новостные статьи и финансовые отчеты и даже писать программный код. О GPT-3 говорят как о прорыве. И его же опасаются и критикуют — за то, что он генерирует хорошо звучащий текст без какого-либо анализа.

Система автозаполнения пишет стихи и составляет финансовые отчеты

Третье поколение разработанного исследовательской организацией OpenAI и основанного на глубоком обучении генератора текста — GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) — оказалось в центре внимания экспертов, пишущих о технологиях и ИИ. GPT-3 был представлен на бета-тестирование экспертов в июле. С тех пор они активно обсуждают, как алгоритм сочиняет стихи, составляет тексты, почти неотличимые от написанных человеком, и даже пишет музыку.

Некоторые говорят о том, что GPT-3 переоценена — даже генеральный директор OpenAI Сэм Олтмен после многочисленных хвалебных отзывов сообщил в Twitter, что «вокруг GPT-3 сейчас слишком много хайпа».

Большинство сходится на том, что именно GPT-3, хотя она и является органичным продолжением более ранних версий GPT и GPT-2, представленных соответственно в 2018 и 2019 годах, стала настоящим прорывом. В GPT-3 используется 175 млрд различных параметров машинного обучения (для сравнения, в GPT-2 — лишь 1,5 млрд), алгоритм обучали на огромном массиве данных — 570 ГБ текстов, включая базу данных Common Crawl, «Википедию» и полные тексты многих книг. Для понимания объемов стоит сказать, что все статьи «Википедии» на английском составляют лишь 0,6% этого массива данных.

Все эти цифры означают, что новый алгоритм может на основании всего пары примеров соответствующего текста писать финансовые отчеты или стихи (например, GPT-3 уже написал стихи о взаимоотношениях Илона Маска — одного из основателей OpenAI — с Комиссией по ценным бумагам и биржам США), быть чат-ботом, отвечающим на вопросы медицинского характера или беседующим с пользователем от лица какого-либо исторического деятеля, и даже писать код для обучения других алгоритмов.

Усовершенствованы, скорее, количественные показатели — огромные массивы различных текстов, сокращено время на их обработку. В основе своей GPT-3 — по сути система автозаполнения, которая может соответствующим образом подставлять следующие за написанными слова, но притом очень сложная и основывающаяся на большом количестве уже «прочитанных» текстов — от классических книг и статей в The New York Times до постов в Reddit на разные темы и фанфиков. Система основана на принципе «языковой модели», при которой алгоритм, основываясь на огромных массивах текстов, определяет статистическую вероятность того, что после того или иного слова будет то или иное другое слово, например «роза» после «алая».

GPT-3 позволяет создавать чат-боты в разных сферах, по которым практически невозможно понять, общаешься ты с машиной или с человеком, и которые при некотором обучении могут компетентно ответить на многие вопросы. Одновременно с этим алгоритм предоставляет большое поле применения для злоумышленников, например, запускающих кампании по дезинформации, создающих фейковые новости или фейковые видео. Кроме того, как отмечают многие исследователи, GPT-3, как и другие ИИ-системы, повторяет свойственные людям предубеждения — как ИИ, предназначенный для поиска преступников, обращает больше внимания на чернокожих, потому что их данные чаще оказываются в полицейских базах, так и в случае с GPT-3, например, рядом со словом «ислам» часто оказывается слово «терроризм».

Искусственный интеллект подключили к чтению рукописей Петра Первого

Есть и более фундаментальные проблемы. Ученые указывают на то, что GPT-3, очень умело подставляя нужные слова и создавая у человека ощущение «умного» собеседника, на самом деле не анализирует выдаваемые данные, а лишь умело имитирует хорошо составленный текст, подставляя наиболее вероятные слова. «Как балабол, который проходит свое первое собеседование, бездумно повторяя внушительно звучащие фразы из мемуаров генерального директора, GPT-3 генерирует хорошо звучащую чушь»,— считает профессор этики Эдинбургского университета Шеннон Валлор. «Он претендует на то, чтобы отвечать верно, но на самом деле, хотя эти ответы верны, он исходит из неверных оснований. На самом деле он вообще не понимает вопрос»,— считает и профессор информатики Вашингтонского университета Е Джин Чхве.

В то же время многие эксперты отмечают, что поразительным образом, учитывая отсутствие анализа в строгом смысле и довольно простое по своей сути машинное обучение, GPT-3 демонстрирует нечто, похожее на человеческий интеллект.

«Он постоянно меня удивлял. Остроумные аналогии, обороты речи — мой опыт подсказывал, что он просто не мог это написать. Он демонстрирует вещи, которые очень похожи на общий интеллект»,— говорит он. Профессор философии Нью-Йоркского университета Дэвид Чалмерс тоже считает, что GPT-3 демонстрирует намеки на общий интеллект, похожий на человеческий.

«Я открыт для идеи, что червь с 302 нейронами обладает сознанием. Поэтому я открыт и для идеи, что GPT-3 со 175 млн параметров тоже обладает сознанием»,— говорит он. К таким мнениям подталкивают и внезапные находки GPT-3. Как отметил Джон Кармак, директор по технологиям компании Oculus VR и признанный эксперт в компьютерной графике, «недавнее, почти случайное открытие, что GPT-3 в некотором роде может писать код, уже вызывает дрожь».

Нейросеть GPT-3 от OpenAI пишет стихи, музыку и код. Почему она пока далека от настоящего ИИ, но способна поменять мир Статьи редакции

Алгоритм выдаёт текст, который лишь кажется осмысленным, и на самом деле просто связывает уже созданные людьми данные.

В мае 2020 года OpenAI представила третью версию языковой модели GPT, которая позволяет генерировать текст, который не всегда можно отличить от того, что написал бы человек. В июле доступ к нейросети начали выдавать отдельным желающим, которых одобрили в компании, а разработчики в соцсетях начали восторгаться возможностям системы.

TJ рассказывает, в чём отличия GPT-3, на что способна нейросеть и почему пока далека от настоящего ИИ, но уже может всерьёз изменить жизнь людей.

На момент написания этого материала GPT-3 представляла собой самую сложную языковую модель. Среди других подобных алгоритмов её выделяет «натренированность»: система обучена на 1,5 триллионах слов, а её самая крупная версия занимает около 700 гигабайт.

GPT-3 генерирует текст на основе 175 миллиардов параметров — это значение отражает её вычислительную мощность. В зависимости от количества параметров система лучше или хуже оценивает данные и придаёт каким-то из них большее значение, а каким-то меньшее.

Суть работы нового алгоритма по сравнению с прошлой версией не изменилась. Нейросеть анализирует огромные массивы данных из интернета и на их основе пытается предсказать текст слово за словом, но ей всё равно нужна точка отсчёта — какой-то запрос, с которым можно работать.

Причём, чем больше входных данных дать системе и чем больше у неё будет попыток, тем убедительнее может получиться текст. Например, если дать ей начало известной поэмы в стиле одного автора, она сможет продолжить её в стиле другого.

GPT-3 продолжает подход OpenAI, заложенный в GPT и GPT-2. Обе первые версии системы были адаптацией Transformer — алгоритма Google, который впервые применили в 2017 году. Его ключевой функцией было «внимание» — возможность вычислять вероятность появления того или иного слова среди других слов.

OpenAI развивала свои модели вокруг этой функции, постоянно наращивая количество параметров. В 2019 году GPT-2 уже работала с 1,5 миллиардами параметров и угодила в скандал. Тогда алгоритм научили генерировать фейковые новости и не стали сразу выпускать в открытый доступ, опасаясь вреда, который он может нанести.

В GPT-3 параметров стало в сто раз больше, а для обучения авторы использовали вдвое больше данных, чем в GPT-2. В OpenAI утверждают, что это позволило добиться «мета-обучения»: например, нейросети не нужно каждый раз переобучаться, чтобы закончить предложение — если дать ей пример, она продолжит завершать все незаконченные предложения.

GPT-3 нельзя свободно использовать: пока OpenAI даёт доступ только отдельным разработчикам и исследователям в рамках закрытого бета-теста — для этого нужно заполнить объёмную заявку и дождаться её рассмотрения. Но даже после окончания тестирования нейросеть не выпустят в открытый доступ — её планируют продавать для бизнеса по подписке.

Хотя доступ к системе получили лишь немногие желающие, меньше чем за месяц алгоритм успели протестировать в самых разных сценариях: от написания песен, до создания кода и музыкальных аранжировок. По словам одного из испытавших систему разработчиков, в большинстве случаев система выдаёт убедительный результат если не с первой, то со второй или третьей попытки.

В основном, с помощью GPT-3 генерировали обычный текст: истории, песни, пресс-релизы и техническую документацию. Но один из разработчиков пошёл дальше и попросил нейросеть написать текст о самой себе — получилась статья с заголовком «GPT-3 от OpenAI может стать величайшим явлением после Bitcoin».

В материале автор рассказывал, что обучил нейросеть на собственных постах с форума bitcointalk, а потом публиковал записи, сгенерированные алгоритмом, и этого никто не заметил. Но в конце разработчик признался, что история выдумана и её написала GPT-3, хоть и не с первой попытки.

Другие разработчики обнаружили, что GPT-3 может генерировать любой вид текстовой информации, в том числе табулатуры для гитары и компьютерный код. Так разработчик Шариф Шамим показал, что система может работать с HTML-разметкой вместо естественного языка и создавать вёрстку по текстовым запросам. Например, можно сказать, какая кнопка и оформление должны быть у сайта — и нейросеть их визуализирует.

This is mind blowing.

With GPT-3, I built a layout generator where you just describe any layout you want, and it generates the JSX code for you.

Представлена новая разработка, генерирующая осмысленные тексты через компьютер

Представлена новая разработка, генерирующая осмысленные тексты через компьютер

Администратор

Группа: Главные администраторы
Сообщений: 14349
Регистрация: 12.10.2007
Из: Twilight Zone
Пользователь №: 1

Семантика*,
Разработка*,
Поисковые машины и технологии*,
Машинное обучение*,
Блог компании MeanoTek
Каждый веб-оптимизатор знает, что для того чтобы сайт любили поисковики, он должен содержать уникальные тексты. Причем не абы какие наборы слов, а осмысленные предложения, желательно по теме сайта. Особо это проблема для агрегаторов, которые берут информацию с других сайтов, и интернет-магазинов, где параметры и данные о товарах в целом одинаковые. Поэтому стандартная практика в этой ситуации — заказывать уникальные тексты копирайтерам. Стоимость такого удовольствия от 50 до 300 руб. за 1000 знаков. Если на вашем сайте 10000 страниц, то уникальные тексты быстро становятся значительной статьей расхода.

В этой статье поговорим методах алгоритмической генерации текстов и расскажем о нашем опыте работы с ними.

Сразу уточним, что речь пойдет о генерации осмысленных и полезных текстов, а не текстоподобного мусора, который можно легко создать в огромных количествах. Не редко высказывается мнение, что автоматически эту задачу решить нельзя, но на практике это убеждение уже устарело.

В качестве задачи, рассмотрим вопрос автоматической генерации описаний товара на основании отзывов. Т.е. имея несколько отзывов пользователей товара, полученных с разных сайтов, создать автоматически небольшой уникальный текст, подытоживающий сведения из отзывов. Эта задача более сложна, чем, скажем, генерация текста на основании характеристик товара, т. к. мы должны сначала извлечь некую информацию из отзывов, а потом на ее основании создать новый текст.

Допустим мы работаем с отзывами о телефонах. Какую информацию мы можем извлечь? На поверхностном уровне, мы можем определить, является ли отзыв положительным или отрицательным, с помощью классификатора текстов, а затем извлечь список упоминаемых аспектов телефона. Например, самый простой способ это анализ по словарю вхождений слов, таких как «удобство», «экран», «батарея», «громкость» и т. п. Более точный способ выделения аспектов и их оценок может опираться на обучаемую систему выделения информации из текста.

Таким образом, мы можем получить данные вида . Не очень много информации, но для начала сойдет. Теперь нужно создать текст. Посмотрим, как это можно сделать.

Шаблоны. Первое, что приходит в голову — использовать шаблоны. Т.е. заготовить заранее предложения вида «Этот телефон очень удобный», «Громкость хорошая» и т. п. Потом пройтись по списку признаков и вставить соответствующие предложения. Для нашего примера получится что-то вроде.

Этот телефон очень удобный. Громкость оставляет желать лучшего. Экран достаточно хороший.

Текст относительно осмысленный, и более или менее читаемый, но уникальным он быстро перестанет быть, так как разнообразие вариантов невелико. Это плохо для поисковых систем, да и читателя со временем будет раздражать.

Формальные грамматики. Представим себе такой набор правил:

$удобство в†ђ $phone $conv

$phone в†ђ $this $phone-ex

$conv в†ђ $mod $conv-ex

$mod в†ђ достаточно

$phone-ex в†ђ телефон

$phone-ex в†ђ девайс

$conv-ex в†ђ удобный $use

$conv-ex в†ђ удобен

$use в†ђ в использовании

начнем с самого верхнего правила и будем подставлять значения символов справа: $удобство => $phone $conv => $this $phone-ex $mod $conv-ex => этот девайс достаточно удобен

Если выбирать правило для следующей подстановки случайным образом, то получаются разные предложения. Например, тот же самый набор правил может сгенерировать: телефон очень удобный и данный девайс очень удобен в использовании

Такой набор правил описывает много различных вариантов предложений и обеспечивает значительно большую вариабельность. При известном трудолюбии можно написать правила, которые позволят генерировать разнообразные и достаточно удобочитаемые тексты.

Для примера приведу сгенерированное таким образом описание телефона с reviewdot.ru

Мы изучили 295 отзывов. Есть основания считать, что такого количества достаточно для получения анализа. Основное большинство людей довольно этим телефоном, но имеются некоторые не очень хорошие мнения.

Достоинства: пользователи, оставившие отзывы, как правило выделяют cреди преимуществ дизайн и достаточное удобство в использовании. В дополнение к этому в общем удовлетворены пользователи, отзывы которых удалось обнаружить, качеством батареи, громкости, звука, камеры, клавиатуры, корпуса, пластика, прочности, экрана.

Недостатки: в качестве недостатков обыкновенно упоминаются надежность.

Минусы же такого метода — ограниченный словарный запас, достаточно большая трудоемкость (создание правил требует времени и сил).

Для английского языка существует много готовых пакетов генерации языка, которые включают в себя также основанные на правилах системы планирования предложения и собственного его генерации. Например, SimpleNLG, ну и масса других, от простых до очень продвинутых. С русским языком ситуация несколько хуже, но как мы видели, написать простой генератор языка на формальной грамматике относительно не сложно, и умеет он достаточно много.

Нейронные сети. Наша последняя разработка — генерирующая тексты нейронная сеть. Статья о ней недавно опубликована в материалах конференции Диалог-2015 (статья на английском доступна тут). Эта система учится генерировать новые тексты на примерах.

Принцип ее работы похож на тот, который мы уже описывали в статье про чатбот. Разница заключается в том, что имеется дополнительный слой нейронов, который получает одновременно информацию о текущем слове предложения и наборе аспектов, которые в это предложение входят. Таким образом, список аспектов кодируется вектором, где каждому измерению соответствует один аспект, а значение этого измерения (1 или 0) кодирует присутствие или отсутствие этого аспекта в данном предложении. Задачей нейронной сети является предсказать следующее слово, зная текущее слово и вектор аспектов. Ниже приведена схема из нашей статьи, с переведенными на русский подписями:

Обученная нейронная сеть, получив на вход список аспектов способна генерировать новые предложения. Вот пример текстов, которые получаются в результате:

Удобный, плеер, батарея. Удобный звук, металлический корпус,. Маленькая цена, да и простой в использовании. Экран, 2 сим карты, 2 аккумулятор.

Большой вес, большой экран, привлекательный, хорошая камера. Садится дизайн+хорошая супер камера, идут почти все игры ( некоторые просят оперативки ) большой.

Аккумулятор, скорость красивая,. Дизайн, звук, функционал, масса разных дней хватает. Красив, том несколько назад, процессор, отзывчивый сенсор. Красивый экран, цветопередача. Дизайн, батарея, не тормозят, практичный.

Качество сборки, удобный интерфейс. Великолепный амолед дисплей, кнопки, камера, и все игры. дизайн, быстрый интернет, хорошо ловит сеть. Яркий размер, приятно тяжелый, хорошо лежит в руке. Красивый экран, быстродействие, интернет, java. Богатый аккумулятор, быстрый функционал, надёжность. сильный, дорогой проц, отличный звук, быстрый проц

Имеет флешку, джава приложения, картридер, который не кирпич, вполне миниатюрный, динамик не глючит. Корпус качественный особенно большие кнопки, хорошая комплектация.

Главный минус — некоторая корявость текстов, грамматические и смысловые ошибки. Плюс — разнообразие, более естественное ощущение, нет необходимости вручную разрабатывать правила. Как вариант применения — можно нагенерировать много текстов, а потом вручную исправить кривые места — все же значительно быстрее, чем писать вручную с нуля, особенно если предполагается написание текстов на основании анализа реальных отзывов.

Ну и конечно, модель не ограничена только предметной областью отзывов — ее можно обучить в принципе на любых текстах.

В заключении, мне хочется процитировать небольшой фрагмент фантастического рассказа Пьера Буля «Идеальный робот», 1953 года:

«Если будет выбрано существительное «баран» робот сумеет скомбинировать это слово грамматически с подходящим прилагательным, иначе говоря — выбрать нужное из таких словосочетаний, как «жидкий баран», «туманный баран»или «белый баран», исключая те, что нарушают правила соответствия грамматического рода и числа, как, например, «лучезарная баран»или «белые баран».

— «Жидкий баран» —бессмысленное словосочетание, — прервал профессора Дух противоречия.

— Дай же мне закончить! Все в свое время… Мы не предвидим особых осложнений и на следующем этапе: при образовании законченной фразы по правилам синтаксиса. Эти правила точно определены, так что машина сумеет принять их так же, как человеческий мозг, а может быть, и еще лучше. Так мы добьемся образования некоторого количества грамматически правильных фраз, вроде «жидкий баран летает в заостренном небе» или же «белый баран ест траву»…

— Вот тут-то я тебя и поймал! — обрадовался Дух противоречия. — Большинство твоих фраз, как ты говоришь, грамматически правильных, будут бессмысленны!

Они будут безупречны с точки зрения формы. »

Фразы типа „картридер, который не кирпич, вполне миниатюрный“ неизменно напоминают мне „жидкий баран летает в заостренном небе“, но в целом, можно сказать, что спустя полвека задача автоматического создания текстов перешла из области фантастики в область практических приложений.

GPT-2 – система, позволяющая ИИ писать эссе на заданную тему

Со слов разработчика, алгоритм работы основан на многочисленных тренировках системы искусственного интеллекта. Так, машине были предложены более восьми миллионов страниц с 40 Гб текста, в процессе тренировок требовалось предсказывать следующие по контексту слова. Впоследствии система смогла сгенерировать текст самостоятельно, то есть написать рассказ на заданную тему. Один из таких примеров – эссе на тему переработки мусора можно найти в Интернете.

Специалисты пробовали применять GPT-2 и в других направлениях – например, в ответах на случайные вопросы или в переводе текстов. Здесь, впрочем, успехи были скромнее, аппарат обеспечил лишь 60-процентную точность при ответах на вопросы и перевел лишь отдельные слова текста. Это существенно ниже показателей, которые демонстрируют некоторые другие схожие по функционалу системы.

Разработчики нацелены на совершенствование системы по всем направлениям. Полноценный программный код в доступ не выкладывается, поскольку GPT-2 считается потенциально опасной программой, с помощью которой злоумышленники смогут генерировать фейковые новости, рассылать спам и прочее.

GPT-2 – система, позволяющая ИИ писать эссе на заданную тему — на ForeverNews.ru

Давно прошли те времена, когда вся работа по дому осуществлялась вручную. Бытовая техника стала нашим надежным помощником в ведении хозяйства. Неутомимые электрические «работники» помогают готовить еду, стирать белье, мыть посуду, наводить порядок и чистоту, здорово облегчая нам жизнь. Однако чтобы домашняя работа спорилась и продвигалась без перебоев, важно правильно подбирать приборы, обращая внимание на мощность, скорость, функциональность, количество режимов и другие эксплуатационные характеристики.
Как избежать распространенных ошибок при покупке той или иной техники, как правильно пользоваться, какие модели считаются лучшими, как найти причину поломки и отремонтировать прибор своими руками. Представлена исчерпывающая информация обо всех видах техники: как мелкой, так и крупной, как бюджетной, так и дорогостоящей, как отечественной, так и зарубежной. Читайте полезные статьи и пополняйте свой багаж знаний о бытовой технике новыми ценными сведениями!

Умный генератор текстов

Генератор случайных текстов
Здравствуйте! Помогите пожалуйста выполнить лабу. Надо создать в C++ генератор случайных чисел, а.

Умный фильтр
Доброго времени суток! Необходимо вывести/настроить умный фильтр. Данный фильтр выведен/настроен.

Умный вирусняк
Здравствуйте!! Появилась такая проблемка. До недавнего времени спам на предприятие не доходил.

Умный указатель
Не могу понять тему с перегрузкой оператора селектор и найти понятное объяснение этой темы. А так.

Умный счетчик
Всем привет. Как сделать умный счетчик. Кто знает логику просто подскажите, как сделать , коды не.

Это бред (можно сказать “сновидение”), усреднённый из набора исходных сценариев, как сказал xeonz выше, и вызванный каким-то определённым раздражителем (сигналом, командой).

Суть нейросетей в том, что они ищут похожие детали в разных блоках информации и присваивают им разные значения. Затем в нейросеть подаётся какой-то набор значений, и нейросеть выдаёт блок информации, который, по её мнению (сформированному из опыта, т.е. из обучающего набора блоков инфы), наиболее соответствует предложенному набору значений. Изменится набор значений – изменится и результат, выдаваемый нейросетью.

Можно, но у нейросетей есть недостатки:
– чтобы нейросеть научилась писать романы, через неё нужно прогнать миллион разных романов;
– т.к. обучение нейросети – процесс сложный, а для внятного сочинительства нужна большая нейросеть, на это может уйти очень много времени на обычном ПК (от дней до сотен лет), именно поэтому изобретают различные устройства (ускорители по типу графических и целые “нейрокомпьютеры”), обрабатывающие нейросети быстрее обычных процессоров;
– то, чему в итоге обучится нейросеть, контролировать напрямую невозможно (из-за объёма информации и объёма нейросети), так что неизвестно, что в итоге будет выдавать нейросеть – известно лишь, что это будет похоже на те обучающие блоки информации, на которых её обучали.

Так что использовать нейросети для написания романов можно. Но – слишком долго и результат обычно неопределённый.
На практике нейросети пока пробуют применять для коротких текстов – например, новостных заметок, спортивных комментариев и т.п.

ИИ вместо журналистов

В предыдущих статьях мы разбирали, как системы искусственного интеллекта справляются с творческими заданиями: пишут портреты несуществующих людей, раскрашивают черно-белые кадры и моделируют игровые уровни. А могут ли они написать текст на заданную тему? Не просто могут, а давно пишут!

Первопроходцы

Держу пари, вам хоть раз попадалась заметка, сгенерированная роботом. Более того, вряд ли вы отличили ее от других текстов, написанных живыми людьми. Работы в этом направлении активно ведутся еще с прошлого века, но только за последние пять лет они стали коммерчески доступными.

В качестве отправной точки можно взять 2013 год, когда Джефф Безос купил издательский дом The Washington Post. Он обратил внимание на то, что отдел спортивных новостей тратит слишком много времени на подготовку к публикации результатов соревнований. В результате о них успевают написать другие новостные агентства, а издание теряет аудиторию. Опытные журналисты заранее писали шаблоны новостей перед каждым спортивным событием, так как все, кроме результата игры, было известно наперед. Им оставалось вписать в заготовленную «рыбу» результаты счета и отметить особо отличившихся игроков.

Тогда же Безос высказал идею о том, что процесс написания таких новостей легко алгоритмизируется, а их создание может быть поручено машине.

Прототипы подобных генераторов новостей уже были у Narrative Science и Automated Insights. С последним разработчиком у другого крупного издания — The Associated Press — в 2014 году был заключен контракт на создание системы ИИ. С тех пор агентство применяет ее для быстрой публикации результатов квартальных отчетов и спортивных матчей.

После внедрения генератора типовых новостей в Associated Press общее число публикаций бизнес-тематики увеличилось на порядок. Кроме того, внедрение бота снизило количество опечаток и разгрузило целые отделы.

Однако сгенерированные новости приходилось дорабатывать. Они выдавали только сухие факты, лишая тексты эмоциональной окраски и начисто игнорируя стиль издания. Безос хотел создать более мощную систему ИИ, способную писать человеческим языком.

В августе 2016 года The Washington Post впервые стало использовать бота Heliograf , который писал короткие новости об Олимпийских играх в Рио-де-Жанейро. Производительность «Гелиографа» впечатляла: бот генерировал новости быстрее, чем редактор успевал поставить задачу, а читатели не отличали автоматические заметки от написанных вручную.

На волне успеха Heliograph адаптировали для более широкого применения. Он стал делать любые шаблонные публикации — от результатов игр школьных команд до выборов нижней палаты Конгресса США. В среднем каждый месяц робот генерировал по 70 публикаций, на которые у живых журналистов не хватало времени, а у издательства — денег. Охват аудитории существенно вырос за счет регулярного освещения местных новостей.

Безос и его команда радовались успеху, но хотели большего. Вскоре с помощью «Гелиографа» издание стало публиковать не сухие сводки, а целые аналитические статьи. Это была заслуга новой модели человеко-машинного взаимодействия: редакторы заранее писали повествовательные шаблоны, журналисты создавали базу ключевых фраз и оборотов речи, стараясь учесть все возможные результаты новостного события. Затем уже по факту Heliograph подставлял свежие результаты и менее чем за полминуты выдавал красивый текст.

Для ускорения процесса Heliograph подключали к источникам структурированных данных. В примере с выборами это был центр обмена данными VoteSmart.org. Heliograf идентифицировал их и сопоставлял с подходящими фразами из шаблона. Более того, он мог параллельно делать разные версии статьи для нескольких платформ и предупреждать через Slack о любых расхождениях в данных. С ним проверка фактов стала максимально автоматизированной, а процедура рерайта фактически упразднилась.

Современные тренды

В настоящее время The Washington Post ведет переговоры о лицензировании Heliograf для Chicago Tribune и Los Angeles Times. Свои наработки в этой области есть и у других изданий. Например, Forbes начинает использовать систему автоматизации Bertie, а USA Today — ИИ Wibbitz. Первая генерирует черновики с фактической информацией, а вторая монтирует видеоролики из серии изображений, добавляя к ним голосовые пояснения через модуль преобразования текста в речь.

Около 30% всех новостей Bloomberg сегодня создаются при помощи модуля Cyborg. Он генерирует их по шаблону: что произошло, когда, где, с кем, кто и как прокомментировал событие. Так экономятся затраты на репортеров, но совсем без них обойтись не получается. Cyborg — просто система автоматизации, а не продвинутый ИИ.

Международное агентство Reuters использует ПО News Tracer. Это инструмент прогнозирования с элементами ИИ, который оценивает появляющиеся в Твиттере истории на основе статистических и репутационных критериев. Бот проверяет свыше 700 млн твитов каждый день.

Он присваивает каждой записи разное количество баллов исходя из того, кто ее написал, пройдена ли валидация аккаунта, сколько у него подписчиков, записей с высоким рейтингом и так далее. Кроме того, News Tracer отслеживает, кто еще пишет твиты о данном событии, как они распространяются по сети, кто подтверждает или опровергает их.

Такой алгоритмизированный подход кажется удобным способом отделять стоящие новости от спама и информационного шума. Однако существует реальная угроза использовать известные особенности оценки записей для злонамеренного манипулирования общественным мнением через подмену «повестки дня». Это уже произошло в 2016 году, когда Facebook уволил редакторов из отдела «Тренды» и позволил системе, подобной News Tracer, автоматически курировать новости, определяя, какие из них помещать в топ. Тогда самым популярным стал фейковый пост о том, что Мегин Келли-Брант якобы уволили из Fox News. Последовавший вскоре скандал с влиянием фальшивых новостей из Facebook на выборы президента США не угасает до сих пор.

Текущий год стал переломным моментом для ИИ в журналистике. Впервые искусственный интеллект вышел за пределы новостных заметок и стал генерировать аналитические статьи. В январе 2019 года The Guardian опубликовала первую историю, написанную искусственным интеллектом ReporterMate. Она была посвящена объемам пожертвований, собранным разными партиями в Австралии. Помимо текста, ИИ сгенерировал графики и составил рейтинг партий по итогам сборов.

Две стороны силы

Еще один вариант коммерческого применения ИИ — генерация уникального контента для сайтов. Не верите? Тогда посмотрите на thismarketingblogdoesnotexist.com . На первый взгляд он выглядит как типичный блог, вот только его автор Барри Тайри — не настоящий человек. Его портрет был создан нейросетью StyleGAN на основе базы из тысяч лиц, а статьи написаны генератором текстов, использующим машинное обучение.

Эта система получила название «модель Гровера». Она была создана в Институте искусственного интеллекта, который бывший соучредитель Microsoft Пол Аллен основал в Сиэтле 6 лет назад. Изначально ее создавали для определения фальшивых новостей и рерайтов. Вы тоже можете проверить любой текст с помощью публично доступного онлайн-сервиса.

Есть у модели Гровера и обратная сторона — возможность сгенерировать текст ради быстрого наполнения сайта и его раскрутки по ключевым словам. Такой функционал был заложен в модель Гровера потому, что лучший способ детектировать фальшивые публикации — научиться делать их самому.

Система ИИ копирует стиль популярных изданий. В качестве примера демонстрируется статья «Почему биткоины — перспективное вложение», подготовленная для публикации в The New York Times. Ее генерация заняла менее 30 секунд, но для большинства читателей эта фальшивка выглядела бы аутентично.

AI для SEO

Теперь разработку AllenAI использует агентство контент-маркетинга Frac.tl, чтобы ускорить выполнение заказов. Не секрет, что любой сайт нуждается в раскрутке — особенно новый. Прежде чем он появится на первых страницах поисковой выдачи, его нужно наполнить актуальным контентом, который будет соответствовать популярным запросам. Обычно крупные компании нанимают для этого профессиональных авторов и специалистов по продвижению, что требует длительного ожидания и ощутимых затрат. Фирмы помельче ограничиваются биржей контента: они покупают дешевые рерайты и наполняют ими сайт с соответствующим результатом.

Особенность редактуры сгенерированных текстов состоит в том, что нейросети допускают ошибки совсем другого рода. Они безупречны в плане орфографии, прекрасно имитируют стиль, но не оперируют контекстом и спотыкаются на омонимах. Для них все лишено смысла, есть только статистика частоты встречаемости отдельных слов и словосочетаний, формализованные признаки частей речи и пополняемая база иносказательных выражений. Это математическая модель описания естественного языка со своими допущениями, своего рода «китайская комната».

Заключение

Крупные издания начинают использовать системы автоматического генерирования контента, поскольку иначе они потеряют оперативность и тематический охват. ИИ пришел в СМИ, но не для того, чтобы лишать пишущую братию работы. Это новый и очень мощный инструмент, который предстоит освоить всем, кто хочет остаться в профессии.

Хорошая новость в том, что человек по-прежнему нужен машине. ИИ прекрасно ищет и классифицирует инфоповоды, собирает фактические данные из разных источников, переводит и переписывает готовые тексты в разных форматах. Задача журналиста и редактора остается прежней: превратить поток данных в статью, которую будет приятно прочесть.

Сейчас чуть ли не про каждый софт для автоматизации говорят, что он использует искусственный интеллект. Просто потому, что так его легче продвигать. Однако есть принципиальная разница между сложными запросами к базе данных, отдельными нейросетями и полноценной системой ИИ.

Первые представляют собой классические алгоритмы фильтрации, часто записанные в виде набора шаблонов и пошаговых мастеров. Вторые являются необходимым, но не достаточным условием создания системы ИИ. Настоящий искусственный интеллект, помимо нейросетей, всегда опирается на алгоритмы машинного обучения. Только благодаря им ИИ постоянно развивается с минимальным участием человека или вовсе без него. Сначала он снижает процент ошибок, затем (после добавления модулей) расширяет функциональность. Например, осваивает перевод текста на другие языки или имитацию стилей известных авторов.

Мощные системы ИИ существуют, но используемые в СМИ пока можно пересчитать по пальцам. Гораздо чаще издания адаптируют нейросети, чтобы уменьшить число однотипных операций поиска и сортировки данных. Впрочем, ощутимый результат есть и от сравнительно простых инструментов без магии искусственного интеллекта. Устраняя рутинные действия, они освобождают репортеров для более творческой работы, позволяют увеличить число публикаций и быстрее размещать их на сайте.

webOS Forums – форум пользователей телевизоров LG на webOS

Сообщество любителей webOS-телевизоров LG

• Список форумов‹Другие устройства LG на webOS‹Холодильники LG с webOS
• Изменить размер шрифта
• Версия для печати

• Правила
• FAQ
• Регистрация
• Вход

Холодильник LG на операционной системе webOS

Холодильник LG на операционной системе webOS

Архивариус » 04 янв 2017, 01:11

Обсуждение холодильника LG Smart InstaView
с операционной системой webOS

На выставке CES 2017, которая проходила с 5 по 8 января 2016 года в Лас-Вегасе, компания LG Electronics представила новую модель умного холодильника Smart InstaView на базе собственной интеллектуальной платформы webOS.

Холодильник, входящий во флагманскую линейку Door-in-Door, оснащен 29-дюймовым сенсорным LCD-дисплеем. Благодаря функции InstaView с помощью двойного нажатия на экран он мгновенно становится прозрачным. Это дает возможность пользователю заглянуть внутрь холодильника, не открывая дверцу.

С программным интерфейсом webOS потребители могут пользоваться огромным количеством функций и приложений, большинство из которых работает при помощи Wi-Fi. Все это превращает холодильник в удобную систему управления питанием семьи.

Управляемый голосовыми командами, персональный ассистент Alexa от Amazon может искать рецепты онлайн, проигрывать музыку, заказывать продукцию из раздела Prime на Amazon.com, редактировать списки покупок. Alexa имеет более 6000 навыков, поэтому она также может управлять системами “умного” дома, бронировать онлайн-такси, устанавливать кухонные таймеры, проверять прогноз погоды.

В дополнение к сервисам, предоставляемым Amazon, холодильник Smart InstaView Door-in-Door имеет множество других удобных функций. Меню Smart Tag позволяет пользователям отмечать на дисплее, какая пища хранится в холодильнике, а также вводить дату окончания срока ее пригодности. “Умный” холодильник предупредит, когда срок хранения продуктов подойдет к концу.

Члены семьи могут оставлять заметки друг для друга и создавать списки дел, которые отображаются на экране. Панорамная суперширокоугольная 2-мегапиксельная камера внутри холодильника снимает его содержимое с разных углов и передает изображения на смартфон. Это необыкновенно полезная функция для тех, кто отправляется за продуктами без списка необходимых покупок.

“Сотрудничество с Amazon расширяет возможности смарт-холодильника и делает приготовление пищи более легким, а трапезы — более приятными, — сказал Дахюн Сонг, президент LG Home Appliance & Air Solutions Company. — Холодильник Smart InstaView Door-in-Door от LG даст возможность пользователям наслаждаться времяпрепровождением на своей кухне, как никогда раньше”.

Холодильник LG на операционной системе webOS

Спонсор » 04 янв 2017, 01:11

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

Архивариус » 07 янв 2017, 17:47

Видео-презентация webOS-холодильника с выставки CES 2017.

Рекламный ролик от LG Global.

Видео-обзор от Gizmodo.

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

steinberg » 19 окт 2017, 13:25

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

Архивариус » 19 окт 2017, 14:07

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

steinberg » 19 окт 2017, 14:11

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

Архивариус » 19 окт 2017, 14:16

Добавлено спустя 8 минут 53 секунды:

Нашел новость от сентября 2017 г. про холодильник Smart InstaView в преддверии выставки IFA в Берлине:
http://www.lgnewsroom.com/2017/08/lg-sm . platforms/

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

steinberg » 19 окт 2017, 14:49

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

Архивариус » 19 окт 2017, 21:59

Кстати, в начале видео показывается аналогичный холодильник, но на Windows 10.

Еще одно видео с этой же выставки:

Смарт-холодильник LG InstaView получил 29-дюймовый тачскри

Копипаста » 10 янв 2018, 00:15

Смарт-холодильник LG InstaView ThinQ получил 29-дюймовый тачскрин

На выставке CES 2018, которая проходит с 9 по 12 января в Лас-Вегасе, компания LG Electronics представила новую версию смарт-холодильника под названием InstaView ThinQ.

Незадолго до Нового года, компания объявила о создании бренда ThinQ для всей бытовой техники, потребительской электроники и сервисов, выпускаемых в 2018 году с применением технологий искусственного интеллекта. Именно в линейку ThinQ и вошел новый холодильник.

Он оснащается 29-дюймовым сенсорным дисплеем, который можно сделать прозрачным, дважды постучав по экрану. В основе лежит программная платформа webOS, поддерживается голосовой помощник Alexa от Amazon. Можно помечать припасы виртуальными стикерами, чтобы получать напоминания о возможности порчи. Внутри холодильника размещается широкоугольная камера, что позволяет удаленно «заглянуть» в холодильник при необходимости.

По задумке производителя, все кухонные гаджеты ThinQ будут связаны между собой. Например, холодильник сможет передавать духовке EasyClean пошаговые инструкции по приготовлению различных блюд из приложения с рецептами. Духовка, в свою очередь сможет оповестить машину для мойки посуды о типе приготовленных блюд и оптимальнее выбирать режим мойки посуды впоследствии.

Пока LG не объявила сроков выхода и рекомендованную цену на холодильник InstaView ThinQ.

Re: Холодильник LG на операционной системе webOS

Малинка_Ру » 20 фев 2018, 00:56

Холодильник LG Smart Instaview на ОС Webos с голосовым управлением

Найдите приложение Smart ThinQ в Google Play Store & Apple App Store с помощью смартфона. Следуйте инструкциям по загрузке и установке приложения.

Чтобы подключиться к интернету через холодильник, необходимо выполнить следующие действия:

• Чтобы проверить Wi-Fi соединение, убедитесь, что значок Wi-Fi на панели управления светится.
• Приложение LG Smart ThinQ не предназначено для решения проблем с подключением к сети, а также неполадками и ошибками, вызванными сетевым подключением.
• Данное устройство передает сигналы на чистоте 2,4 Ггц.
• Если возникли какие-либо проблемы при подключению устройства к сети Wi-Fi, это может быть вызвано тем, что устройство находится слишком далеко от маршрутизатора. Приобретите ретранслятор (усилитель сигнала) Wi-Fi, чтобы улучшить сигнал Wi-Fi.
• Подключение Wi-Fi может быть не установлено или прервано из-за особенностей домашней сети.
• В зависимости от Интернет-провайдера с сетевым соединением могут возникать те или иные проблемы.
• Окружающая беспроводная среда может замедлить работу беспроводной сети.
• В целях улучшения продукта в приложение могут вноситься изменения без предварительного уведомления пользователя.
• Характеристики могут меняться в зависимости от модели.

Возможности управления холодильником LG со смартфона

• дистанционное управление работой оборудования с помощью планшета или смартфона на Android;
• получение данных о наличии и качестве продуктов;
• прослушивание онлайн-радио;
• общение с друзьями в социальных сетях при помощи встроенного сенсорного дисплея;
• автоматический заказ еды по интернету;
• отправка сообщений о необходимости пополнить запасы продовольствия;
• запись важной информации;
• составление списка продуктов;
• контроль за сроками годности различной еды;
• диагностика работы оборудования и выявление любой неисправности.

Проблемы с подключением

И так, в первую очередь нужно перезагрузить сам роутер и холодильник. Просто выключаем, ждем минуту и снова включаем оба устройства. После этого снова пытаемся настроить – по инструкции выше. При подключении проверьте, что вы правильно вводите пароль от точки доступа. Очень часто пользователи просто забывают пароль от Wi-Fi.

Если вы все же его забыли – посмотрите подробную инструкцию тут. Там рассказано несколько способов по изменению или выуживанию забытого ключа из маршрутизатора.

Проверьте, чтобы другие устройство подключались к домашнему маршрутизатору. Вы также должны проверить наличие интернета. Если интернета нет – например, его отключили за неуплату, то могут возникнуть трудности при регистрации и подключении холодильного аппарата. Если интернета нет, то в первую очередь позвоните в техническую поддержку провайдера. Возможно, вы забыли заплатить за интернет или у них появились какие-то неполадки.

• https://Tehno.expert/holodilnik/kak-podklyuchit-lg-k-wifi.html
• https://14bytes.ru/wifi-v-holodilnike/
• https://holodilnik1.ru/holodilniki/marki/lg/kak-polzovatsya-lg-smart-thinq/
• https://iodroid.net/lg-thinq
• https://holodilnik1.ru/holodilniki/marki/lg/kak-podklyuchit-holodilnik-lg-k-smartfonu-cherez-wifi-smart/
• https://holodilnik1.ru/holodilniki/marki/lg/chto-takoe-funkcziya-smart-diagnosis-v-holodilnikah-lg/
• https://WiFiGid.ru/poleznoe-i-interesnoe/kak-podklyuchit-holodilnik-lg-k-wi-fi

Правила пользования холодильником LG со смартфона

Каждая модель холодильного оборудования имеет свои правила эксплуатации, которые можно найти в прилагаемой инструкции. Для пользования бытовой техникой требуется постоянный доступ к интернету и наличие смартфона, поддерживающего программное обеспечение фирмы-производителя холодильника.

Наиболее востребованные функции:

1. Включение и выключение.В меню приложения LG Smart ThinQ находят пункт меню «Питание». В нем выбирают требуемую функцию. Если нужно настроить отключение в то или иное время, то следует в этом же разделе установить таймер и активировать соответствующую опцию.
2. Снижение потребления электроэнергии. Чтобы уменьшить финансовые затраты, нужно найти и включить функцию «Минимальный тариф». После этого устройство самостоятельно будет регулировать количество потребляемой энергии.
3. Диагностика. Если включить эту полезную функцию, то в случае появления каких-либо неисправностей или проблем в работе (например, открытая дверь морозильной камеры или выключенный генератор льда), на смартфон придет соответствующее уведомление.
4. Контроль за температурой. Следить за изменениями этого параметра и вносить корректировки можно даже с другого города. Для этого достаточно зайти в приложение и открыть окно с текущими показателями.

Компания ЛДжи постоянно совершенствует свою технику. Благодаря этому в магазинах появляются новые устройства, способные выполнять множество полезных функций. Если научиться ими пользоваться, то можно упростить себе жизнь и увеличить количество свободного времени.

Что выбрать

Выбирая вариант умный холодильник или обычный, лучше склоняться в сторону первого, он может иметь большую стоимость, но она окупиться за 2-3 года за счет экономии электроэнергии и прочих параметров.

При выборе смарт холодильников, покупатели чаще ориентируются на марку производителя и функциональные возможности. Не всем бывает нужен прогноз погоды или возможность просмотра фильма на дисплее дверцы, тогда этой функцией можно пренебречь. А вот температурные и прочие показатели самого аппарата – момент важный, он должен быть.

Смарт холодильник предназначены для владельцев кухонь улучшенной планировки, поскольку он имеет размеры немного больше стандартного и не будет слишком крупным для хрущевки. Такой прибор оптимально встраивается в квартире, где есть система умный дом. Соединение программного обеспечения установит полный контроль над пространством и обеспечить продуманное функционирование комплекса.

Умный холодильник подходит занятым людям, которым некогда ходить по магазинам со списком продуктов. Он оценит состояние полок, сам закупит нужные продукты, оповестит о наличии просроченных блюд.

Причины сегодня обращать внимание на новинки

Общий принцип работы всех приборов не препятствует развитию технологии, регулярно появляются новые модели, с интересными характеристиками. Они расширяют возможности аппарата, снижают энергопотребление и устраняют имевшиеся недостатки. Поэтому при выборе стоит обратить внимание именно на последние варианты, оценив их характеристики.

Лучшие смарт-холодильники: топ 5 производителей за 2020 год

LG Smart InstaView

Новая модель с расширенными возможностями. Большой удобный экран на дверце позволяет выводить список товаров, просматривать информацию и оставлять записи друг другу. Сведения можно вводить голосовым способом. Внутри установлена камера, по которой можно получить данные о наличии продуктов.

Liebherr

Последняя модель немецкой компании оборудована системой распознавания образов, которая помогает контролировать наличие запасов внутри. Управление осуществляется голосом или через дисплей. Помимо самодиагностики действует функция удаленного управления.

Samsung Family Hub

Имеет 4 дверцы, на одной из которых установлен дисплей, он позволяет не только контролировать наличие продуктов в холодильнике, но и устанавливать таймер, составлять список продуктов. В сеть встроены 5 гб. памяти.

Whirlpool

Один из наиболее эргономичных аппаратов, компактный, малошумный. Прибор оснащен возможностью саморазморозки и оповещения о всех проводимых операциях.

Viomi Intelligent French Four-door Refrigerator

Модель снабжена широким экраном, на который выводится информация о состоянии прибора и содержащихся в нем продуктов. Дополнительная функция – запуск электроприборов – кофеварки, чайника или духовки.

Иные технологии в холодильниках LG

Fresh zone в холодильниках LG

Fresh zone — представляет собой отдельный отсек в холодильной камере, в котором образуется повышенная влажность и пониженная температура, относительно температуры в холодильной камере, примерно на 15 – 20%. Сами производители отмечают эту температуру около 3 °С. Естественно такая температура не может быть наиболее подходящей для того, чтобы хранить мясо или рыбу около 3-4 дней. Эта температура хороша для хранения сыров, зелени, ягод и фруктов, но никак не для хранения мяса, птицы или рыбы

InstaView Door-in-Door в холодильниках LG

В холодильниках передняя панель доп. секции выполнена из зеркального стекла. Если по этому материалу дважды стукнуть, он становится прозрачным. Такое решение дает возможность посмотреть наличие продуктов, оставляя дверцу закрытой. А это, в свою очередь, не позволяет холодному воздуху выходить наружу.

Согласно заявлениям производителя, применение дверей InstaView Door-in-Door снижает потери холодного воздуха на 41%.

FRESH Balancer в холодильниках LG

Холодильник оснащен регулятором FRESH Balancer, посредством которого можно поддерживать внутри необходимую степень влажности. Это крайне актуально при хранении фруктов и овощей, чтобы они не пересыхали.

Hygiene FRESH+ в холодильниках LG

Это специальный фильтр, который, по заявлениям компании, нейтрализует 99.999% бактерий. Кроме того, он позволяет избавиться от неприятных запахов. Благодаря этому продукты дольше остаются свежими, так как находятся в чистой среде.

Miracle Zone в холодильниках LG

Это отделение позволяет регулировать температуру хранения продуктов, не замораживая их, что также способствует более длительному сохранению витаминов и микроэлементов.

Vita-Light в холодильниках LG

Отделение для овощей с системой, основанной на применении диодного излучателя, позволяет дольше cохранять в продуктах витамин C и влагу.

Vitamin Plus в холодильниках LG

Устройство, излучающее витамин С, способствует замедлению процессов окисления и ферментации в отсеке для хранения овощей и фруктов. Это позволяет хранить овощи в 2,5 раза дольше, сохраняя не только их внешний вид и вкусовые качества, но также их полезные свойства.

Vacuum Fresh в холодильниках LG

Это уникальное устройство создаёт благоприятную среду для хранения овощей и фруктов, снижая интенсивность процесса окисления за счёт откачивания воздуха из овощного отделения. Ваши продукты сохранятся не только свежими, но и полезными!

Функция быстрой заморозки в холодильниках LG

Чем быстрее осуществляется процесс заморозки, тем больше образуется кристаллов и тем меньше их размер, что способствует их равномерному распределению в клетках и тканях, не вызывая значительного повреждения клеточных оболочек. Таким образом, функция быстрой заморозки позволяет сохранить продукты в морозильном отделении, избежав деформации структуры тканей и потери полезных веществ.

Opti-Temp Zone в холодильниках LG

Чтобы овощи, мясо и рыба надолго оставались свежими и полезными, в холодильниках Total No Frost также предусмотрена Opti-Temp Zone с двумя температурными режимами — +2 градуса для овощей и фруктов, -1 градус — для мяса и рыбы. Эта зона обеспечивает более длительное хранение продуктов без необходимости замораживать их.

Система охлаждения LG Total No Frost в холодильниках LG

Специальная конструкция, вмонтированная в холодильник, обеспечивает процесс саморазмораживания, а технология многопоточного обдува Multi-Air Flow не позволяет скапливаться лишней влаге и способствует равномерному охлаждению холодильной и морозильной камер. С системой Total No Frost Вы забудете о размораживании и сможете располагать продукты по всему рабочему объёму холодильника, включая дверцы, — не рискуя испортить их.

Multi Air Flow в холодильниках LG

Cистема управления климатом для так называемой «зоны свежести». Система распределяет воздушные потоки по отдельным отсекам. Есть возможность настройки обдува для определенных продуктов. Такой подход позволяет создать разную температуру для овощей, фруктов, напитков и мяса.

Electro Cool в холодильниках LG

Умная система диагностики состояния холодильника во время работы. Благодаря показаниям дисплея, можно производить регулировку температуры и подачи воздуха в разные отсеки холодильника.

Icebeam Door Cooling в холодильниках LG

Равномерная подача воздуха по всему холодильнику с поддержанием оптимальной температуры. Это позволяет более эффективно охлаждать двери, что способствует быстрому охлаждению напитков.

Express Cool в холодильниках LG

Система обеспечивает подачу охлажденного воздуха в несколько потоков одновременно. Способствует более надежной сохранности продуктов.

Bio Shield в холодильниках LG

Технология, позволяющая сберегать продукты в прохладном климате при отключенном состоянии агрегата.

Хотите разбираться лучше других?

• Как подключить холодильник LG к смартфону через WiFi Smart — Чтобы подключиться к интернету через холодильник, необходимо выполнить следующие действия: Скачивают на смартфон или планшет специальное приложение LG Smart ThinQ….
• Что такое функция Smart Diagnosis в холодильниках LG — Smart Diagnosis, очень удобная технология, которая позволяет владельцам стиральных машин LG, определить причину любой неисправности или поломки. Достаточно установить специальное…
• Что такое термосумка-холодильник и как ей пользоваться — Для любителей пикников и поездок на далекие расстояния термосумка-холодильник – это незаменимый аксессуар. Но не все потребители до конца понимают, как она выглядит и как…
• Температура в двухкамерном холодильнике Samsung — Для настройки режима используются механические или электронные регуляторы. Регуляторы бывают: механическими — в виде колесика, поворотного диска; электронными -…
• Как отрегулировать температуру в холодильнике Premier — Регулировка холодильных витрин Премьер Заводские настройки, как правило, не отвечают необходимым в каждом отдельном случае требованиям. В отличие от других охладительных систем…

Преимущества и недостатки

У умного холодильника есть положительные черты, отличающие его от стандартной модели. Среди плюсов стоит отметить:

1. Наличие инверторного двигателя. Он может менять частоту оборотов, что позволяет ему переходить из одного режима в другой плавно. Это положительно сказывается на сроке эксплуатации, снижая вероятность перепадов напряжения.
2. Экономный расход электроэнергии.
3. Компьютерная начинка. Установленную программу можно менять или добавлять некоторые функции. Благодаря компьютерной начинки агрегат способен регулировать температуру, контролировать свежесть пищи, автоматически закупать недостающие продукты и прочее.
4. Длительный срок эксплуатации.
5. Возможность проведения автоматической оттайки. Не требуется проводить разморозку вручную или контролировать данный процесс.

Также оборудование имеет специальный экран, который не только отражает всю важную и нужную информацию о модели и продуктах, но и показывает фильмы, сериалы и другие видео, фото. Но есть у умного холодильника и некоторые минусы. Среди основных:

1. Высокая стоимость. Все модели более дорогие, нежели стандартные холодильники. Чем больше набор функций у модели, чем она новее, тем больше денег придётся за неё отдать.
2. Небольшой выбор моделей. В каждой ценовой категории довольно ограниченный модельный ряд. Подобные агрегаты остаются довольно новыми, поэтому их выбор не так распространён, как в случае со стандартными моделями.