Future Insider

Исследователи из Дартмутского колледжа провели первое в своем роде клиническое испытание терапевтического чат-бота с искусственным интеллектом, "Therabot", и обнаружили, что он значительно улучшает психическое здоровье пациентов. В испытании участвовали люди с депрессией, тревожным расстройством и расстройствами пищевого поведения, которые взаимодействовали с Therabot через приложение на смартфоне. Результаты оказались многообещающими: у пациентов с депрессией наблюдалось значительное снижение симптомов, а также улучшения в состоянии пациентов с тревожным расстройством. Особенно обнадеживающими оказались данные для пациентов с риском расстройств пищевого поведения, которые традиционно сложнее поддаются лечению.

Интересно, что пациенты сообщили о таком уровне доверия и взаимодействия с Therabot, который можно сравнить с опытом общения с профессиональным психотерапевтом. Они чувствовали себя комфортно, делясь личными проблемами с ботом, что приводило к более детальным и информативным взаимодействиям.

Авторы исследования отмечают, что, хотя Therabot не может заменить очные консультации со специалистом, он имеет потенциал для оказания поддержки тем, у кого нет доступа к традиционным услугам психического здоровья. ИИ-чат-боты могут быть полезными инструментами для расширения доступа к помощи и предоставления поддержки в режиме реального времени.

Однако исследователи также подчеркивают важность осторожного подхода к использованию генеративного ИИ в сфере психического здоровья. Необходимо установить строгие стандарты безопасности, эффективности и тона взаимодействия. Команды исследователей должны быть готовы вмешиваться в случае, если пациенты сообщают о проблемах, вызывающих опасения, или если поведение ИИ противоречит передовой практике.

Пекинский институт ИИ представил TongTong 2.0 — цифровую личность с интеллектом 5–6-летнего ребенка. В сравнении с первой версией, которая соответствовала уровню трехлетнего малыша, новая модель значительно лучше понимает язык, обучается, выражает эмоции и адаптируется к окружающей среде.

Во время демонстрации ИИ проявил нестандартное мышление: когда пульт положили вне досягаемости, он снял обувь, использовал подушки, чтобы дотянуться до него. В другой ситуации, когда кондиционер не включался, после объяснения понял, что его нужно подключить к розетке.

TongTong 2.0 обучается в более чем 100 цифровых средах, включая виртуальный детский сад и семью из шести человек, где взаимодействует с персонажами с разными характерами и ценностями. Это помогает развивать социальные и эмоциональные навыки.

ИИ обладает собственной «системой ценностей»: заботится о чистоте, убирает игрушки, раскладывает предметы по местам. Он осмысленно ведет диалог, анализируя намерения собеседника и отстаивая свои предпочтения — например, может объяснить, почему не хочет идти спать или предлагать альтернативу.

Главное новшество TongTong 2.0 — способность к самостоятельному обучению. Он анализирует окружающую среду, корректирует свои действия, учится не только на готовых данных, но и в реальном общении, постепенно формируя собственные знания и приоритеты.

Google примерно с осени прошлого года разрабатывают специальную "десктопную" версию Chrome которая предназначена, что следует из названия, в первую очередь для Chromebook. Это сделано из-за того что Google решили уйти от использования ChromeOS и перейти на Android.

Но эта версия долгое время не была просто копиркой реальной ПК-версии Chrome. Только недавно в "десктопную" версию был добавлен базовый функционал "расширений". Но даже так большинство расширений еще не работают или работают нестабильно. И хоть официально данная версия не распространяется, но ее можно скачать с сервера Google. Официальных планов для поддержки расширений в мобильном Chrome, к сожалению, пока нет.

Meta делает ещё один шаг к более реалистичному, или, "киношному" анимированию разговора на видео, разработав MoCha (MOvie-grade talking CHAracters).

Статья представляет новую модель генерации видео, способную создавать реалистичные анимации говорящих персонажей, основываясь только на текстовых и речевых данных. В отличие от существующих подходов, которые часто ограничиваются генерацией "говорящих голов" или требуют дополнительных управляющих сигналов, MoCha способна создавать полноценные видеоролики с участием одного или нескольких персонажей, выражающих эмоции, выполняющих действия и участвующих в контекстно-зависимых диалогах.

Ключевые особенности и достижения, представленные в статье:

* Задача Talking Characters: Авторы вводят новую задачу генерации реалистичных говорящих персонажей, выходящую за рамки традиционной генерации "говорящих голов" и охватывающую полнотелые движения, эмоции и взаимодействия между персонажами.
* MoCha: Предлагается первая end-to-end модель, основанная на diffusion transformer (DiT), для решения задачи Talking Characters.
* Без дополнительных условий: MoCha обучается непосредственно на текстовых и речевых данных, не требуя дополнительных управляющих сигналов, таких как опорные изображения или скелеты.
* Внимание "речь-видео" с использованием окна: Предлагается новый механизм внимания, который эффективно выравнивает речевые и видео токены, улучшая синхронизацию губ и речи.
* Совместная стратегия обучения речь-текст: Чтобы преодолеть нехватку больших наборов данных видео с речевыми метками, авторы используют стратегию совместного обучения, использующую как данные с речевыми метками, так и данные только с текстом.
* Генерация диалогов с несколькими персонажами: MoCha позволяет генерировать согласованные диалоги с несколькими персонажами в динамичных turn-based сценах.
* MoCha-Bench: Авторы создали новый бенчмарк MoCha-Bench, специально разработанный для задачи Talking Characters. Результаты показывают, что MoCha превосходит существующие методы по реалистичности, выразительности, управляемости и обобщению.