Раньше я уже кидал пост о «новых» подходах в рекламе у компании МТС («Звонок из интернета»)
Справедливости ради нужно сказать, что первый опыт больше походил на обычную «адаптацию», то есть кальку с забугорных кейсов.

В профессиональной среде было много споров, пойдут ли рекламисты дальше или фантазии хватит только на copy-past, а также о том будут ли дальнейшие эксперименты на эту тему и какие отрываются новые возможности в рекламе.

Недавно завершился чемпионат мира, в котором победила сборная Испании. Самым известным «предсказателем» мундиаля стал осьминог Пауль, безошибочно предсказавший восемь результатов футбольных матчей подряд (в том числе исход финала).

Но, как оказалось, английские ученые тоже решили не отставать от осьминога и разработали модель, которая позволила предсказать победу Испании в финале и объяснить поражении Англии против Германии.

По результатам исследования проекта journalism.org, в котором анализировались темы статей из области высоких технологий, можно судить о том, каким современные СМИ видят наш цифровой век.
Оптимистичные статьи на тему «эй, это сделает нашу жизнь лучше», насчитывают 23% от общего числа статей в СМИ с 2009 по 2010 год. Следом, с 18% охвата, идут обеспокоенные сообщения о том какие риски таят новые технологии для нашей частной жизни, и в частности об опасностях для наших детей.

Задача извлечения информации из текста сама по себе не нова: в этом направлении проделано довольно много работы как со стороны крупных компаний aka Яndex и Google, так и со стороны независимых разработчиков. Однако, говорить о том, что данная задача окончательно решена, увы, не приходится. В этой статье я хочу немного упорядочить свои знания по данному вопросу, поверхностно разобрав наработки, с которыми мне недавно пришлось столкнуться.

Глядя на опыт западных товарищей, в лице сервиса Wikileaks, китайские диссиденты решили создать ресурс подобной направленности. Похоже на то, что идея Wikileaks находит все больший отклик в обществе, и, быть может, в дальнейшем подобные ресурсы появятся в каждой стране. Хотя, далеко не все правительства беспокоятся о данных, которые могут размещаться на таких ресурсах — некоторые просто «спускают все на тормозах», даже если опубликованная информация ну очень актульна. Но правительства США и Китая явно не из таких, и по этой причине публикуемая информация заставляет их «шевелиться», признавая некоторые ошибки, которые затем приходится исправлять.

Предполагалось, что когда компьютер научится понимать человеческую речь, мы быстро сможем создать искусственный интеллект. Но точность систем распознавания речи достигла своего пика в 1999 году и с тех пор застыла на месте. Академические тесты 2006 года констатируют факт: системы общего профиля так и не преодолели уровень 80%, тогда как у человека этот показатель составляет 96-98%.

Профессор Роберт Фортнер из Media Research Institute считает, что создатели систем распознавания речи окончательно зашли в тупик. Программисты сделали всё что смогли, и у них не получилось. Спустя несколько десятилетий они поняли, что человеческая речь — не просто набор звуков. Акустический сигнал не несёт достаточно информации для распознавания текста.

Сервис маркировки фотографий Pixazza от Google, который называют AdSense для изображений, получил 12 миллионов долларов дополнительных инвестиций от нескольких компаний. В финансировании приняли участие Shasta Ventures, August Capital, CMEA Capital и Google Ventures, и теперь общая капитализация сервиса приблизилась к 20 миллионам долларов США.