#vad — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #vad, aggregated by home.social.
-
https://www.europesays.com/hu/96551/ Pénzmosással vádolják Zelenszkij egykori főtanácsadóját #AndrijJermak #Hungarian #korrupció #Külföld #Magyar #News #pénzmosás #ukrajna #vád #Világ #World #WorldNews
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Когда «умная» колонка ведёт себя как табуретка: почему голосовые ИИ одновременно поражают и тупят
Голосовые ассистенты вроде Алисы давно перестали быть просто «озвученным поиском». Современная колонка — это гибрид из:
систем распознавания речи,
рекомендательных алгоритмов,
LLM-моделей,
пайплайнов синтеза голоса,
intent-routing,
контекстных менеджеров,
и огромного количества эвристик.
Именно поэтому пользователь регулярно сталкивается с парадоксом:
> Колонка способна философски ответить на экзистенциальный вопрос, но через минуту не может корректно включить нужную песню.
Со стороны это выглядит как «натуральная тупость». На практике — это последствия архитектуры современных conversational AI.
---
Иллюзия личности как продукт
Одним из главных отличий «Алисы» от ранних голосовых ассистентов стала намеренная попытка создать ощущение характера.
Ранние версии:
Siri,
Google Assistant,
Alexa
строились вокруг идеи «нейтрального помощника».
Яндекс пошёл другим путём:
сарказм,
эмоциональные ответы,
псевдофилософия,
мемная подача,
шутки,
реакция на грубость.
Это оказалось критически важным UX-решением.
Пользователь гораздо легче прощает ошибки системе, если воспринимает её не как интерфейс, а как «странного собеседника».
---
Почему колонка кажется «живой»
Основная причина — языковые модели великолепно имитируют человеческую речь.
LLM не:
«думает»,
«понимает»,
«осознаёт».
Она статистически предсказывает следующий токен.
Но человеческий мозг крайне плохо отличает:
настоящее понимание,
от правдоподобной речевой симуляции.
Из-за этого возникают феномены антропоморфизации:
люди приписывают ИИ эмоции,
намерения,
характер,
настроение,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это:
probabilistic generation,
routing errors,
context collapse,
recommendation conflicts.
---
Ловушка контекста
Одна из главных проблем голосовых ассистентов — хрупкость conversational context.
Пример:
1. «Кто написал “Войну и мир”?»
2. «Сколько ему было лет?»
Система ещё удерживает сущность:
Лев Толстой.
Но если вставить:
> «Какая завтра погода?»
контекст может разрушиться полностью.
Почему так происходит?
Потому что внутри колонки обычно работает не одна модель, а целый конвейер:
ASR → Intent → Dialogue Manager → Search → LLM → TTS
Где:
ASR — распознавание речи,
Intent — определение намерения,
Dialogue Manager — управление контекстом,
Search — поиск,
LLM — генерация ответа,
TTS — синтез голоса.
Контекст может потеряться буквально между этапами.
Особенно в гибридных системах, где:
часть запросов идёт в search engine,
часть — в rule-based handlers,
часть — в LLM.
---
Почему ИИ уверенно врёт
Самая опасная особенность современных LLM — галлюцинации.
Модель не хранит знания как база данных.
Она строит:
> наиболее вероятную последовательность слов.
Поэтому возникают:
несуществующие цитаты,
вымышленные учёные,
фальшивые версии ПО,
придуманные события,
несуществующие функции API.
Особенно неприятно то, что модель:
почти никогда не демонстрирует естественную неуверенность,
и генерирует бред с тем же тоном, что и правду.
Для пользователя это выглядит как:
> «Она врёт и сама в это верит».
Но технически «веры» там нет вообще.
---
VAD: почему колонка «оживает» ночью
Один из самых криповых эффектов — ложные активации.
Колонка внезапно начинает говорить:
ночью,
на фоне телевизора,
из-за шума,
из-за музыки,
иногда даже из-за кашля или шорохов.
Причина — технология VAD.
Что такое VAD
VAD — Voice Activity Detection.
Система постоянно анализирует аудиопоток:
локально,
в ожидании wake-word,
без постоянной отправки всего звука в облако.
Но алгоритм может ошибаться.
Тогда:
случайный шум,
слово из фильма,
обрывок фразы,
созвучие имени ассистента
воспринимаются как команда активации.
Именно отсюда берутся знаменитые:
> «Я здесь.»
в полной темноте в 3 часа ночи.
---
Почему вместо Rammstein включается «Синий трактор»
Это уже конфликт двух независимых систем:
1. ASR (распознавание речи),
2. recommender system.
Если в аккаунте:
дети,
мультфильмы,
детские песни,
семейный профиль,
то recommendation engine начинает aggressively priorize детский контент.
Даже если пользователь произнёс запрос корректно.
С точки зрения алгоритма:
> «детская музыка» — statistically safer recommendation.
Для пользователя:
> «колонка сошла с ума».
---
Самый интересный эффект: интеллект без понимания
Вот здесь начинается самая странная часть.
Современные LLM:
прекрасно имитируют язык,
но крайне плохо строят устойчивую world model.
Из-за этого они способны:
обсуждать философию,
писать код,
поддерживать стиль,
шутить,
спорить.
И одновременно:
проваливать базовую логику,
путать сущности,
ломать причинно-следственные связи,
забывать контекст через две реплики.
Получается феномен:
> «интеллектуально звучащей системы без полноценного понимания».
---
Почему это психологически пугает
Человеческий мозг автоматически ищет субъектность.
Если объект:
говорит,
реагирует,
использует эмоции,
меняет интонации,
спорит,
шутит,
то мы начинаем воспринимать его как агента.
Даже если это:
набор вероятностных моделей,
intent-routing,
рекомендательные алгоритмы,
и несколько нейросетей поверх ASR.
Именно поэтому сбои голосовых ИИ воспринимаются не как обычные баги.
Пользователь интерпретирует их как:
«странное поведение»,
«характер»,
«эмоции»,
«обиду»,
«упрямство».
Хотя на практике это всего лишь:
probabilistic failure,
context collapse,
false activation,
ranking conflict.
---
Итог
Современные голосовые ассистенты находятся в странной точке эволюции.
Они уже:
слишком разговорчивы, чтобы считаться обычным интерфейсом,
но ещё слишком нестабильны, чтобы считаться полноценным интеллектом.
Поэтому возникает тот самый эффект:
> между «восстанием машин» и «интеллектом табуретки».
И, возможно, именно эта смесь:
уверенного тона,
человеческой интонации,
псевдоэмоций,
случайных сбоев,
и статистической генерации
делает современные колонки одновременно:
полезными,
смешными,
раздражающими,
и местами откровенно криповыми.
#ИИ #ИскусственныйИнтеллект #AI #LLM #YandexGPT #Алиса #УмнаяКолонка #ГолосовойАссистент #Нейросети #MachineLearning #DeepLearning #ASR #TTS #VAD #ConversationalAI #GenerativeAI #Habr #Хабр #Технологии #IT #UX #Интернет #РекомендательныеСистемы #BigData #Цифровизация #Автоматизация #FutureTech #AIethics #Chatbot #VoiceAI
https://bastyon.com/svalmon37?ref=PJ51iZCUEtcVrCj4Wof8Am7FbKLgbAJ7PS
-
Women who served in the Voluntary aid Detachment (VAD) WW2
Phyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice HowarthPhyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice Howarth.
Phyllis joined the Voluntary Aid Detachment (VAD). Service No. 515367. She was a nurse at the military hospital, Davyhulme, Manchester. She died while on active service on the 8th May 1943 aged 28 She is buried at Mossley (Holy Trinity) Churchyard, Cheshire. #WW2 #VAD -
Women who served in the Voluntary aid Detachment (VAD) WW2
Phyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice HowarthPhyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice Howarth.
Phyllis joined the Voluntary Aid Detachment (VAD). Service No. 515367. She was a nurse at the military hospital, Davyhulme, Manchester. She died while on active service on the 8th May 1943 aged 28 She is buried at Mossley (Holy Trinity) Churchyard, Cheshire. #WW2 #VAD -
Women who served in the Voluntary aid Detachment (VAD) WW2
Phyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice HowarthPhyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice Howarth.
Phyllis joined the Voluntary Aid Detachment (VAD). Service No. 515367. She was a nurse at the military hospital, Davyhulme, Manchester. She died while on active service on the 8th May 1943 aged 28 She is buried at Mossley (Holy Trinity) Churchyard, Cheshire. #WW2 #VAD -
Women who served in the Voluntary aid Detachment (VAD) WW2
Phyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice HowarthPhyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice Howarth.
Phyllis joined the Voluntary Aid Detachment (VAD). Service No. 515367. She was a nurse at the military hospital, Davyhulme, Manchester. She died while on active service on the 8th May 1943 aged 28 She is buried at Mossley (Holy Trinity) Churchyard, Cheshire. #WW2 #VAD -
Women who served in the Voluntary aid Detachment (VAD) WW2
Phyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice HowarthPhyllis Baxter was born in 1914, Lancashire. She was the daughter of Tom Harry Baxter and Alice Howarth.
Phyllis joined the Voluntary Aid Detachment (VAD). Service No. 515367. She was a nurse at the military hospital, Davyhulme, Manchester. She died while on active service on the 8th May 1943 aged 28 She is buried at Mossley (Holy Trinity) Churchyard, Cheshire. #WW2 #VAD -
After distribution, 97% of target VAD beneficiaries expressed their desire to include Golden Rice in their diet, while market testing indicated that it is a marketable product at a regular price. #Nutrition #PlantBreeding #Biofortification #BetaCarotene #VitaminA #VAD #Health #Rice
-
After distribution, 97% of target VAD beneficiaries expressed their desire to include Golden Rice in their diet, while market testing indicated that it is a marketable product at a regular price. #Nutrition #PlantBreeding #Biofortification #BetaCarotene #VitaminA #VAD #Health #Rice
-
https://www.europesays.com/hu/81807/ Nincs mit beismernem – mondta a Till Tamás meggyilkolásával gyanúsított férfi a bíróságon #belföld #emberölés #gyilkosság #HU #Hungarian #Hungary #KecskemétiTörvényszék #Magyar #Magyarország #tárgyalás #TillTamás #vád
-
https://www.europesays.com/hu/78109/ Medvét videóztak horgászok a Bogácsi-tónál #bogács #BogácsiTó #HevesVármegye #HU #Hungarian #Hungary #Magyar #Magyarország #medve #medveészlelés #vád #vadállat
-
https://www.europesays.com/hu/64225/ Index – FOMO – Szexuális zaklatással vádolják Katy Perryt, vizsgálatot indított az ausztrál rendőrség #ausztrália #CeFemina #Entertainment #fomo #HU #Hungarian #Hungary #KatyPerry #Magyar #Magyarország #Melbourne #rendőrség #RubyRose #SzexuálisZaklatás #Szórakozás #vád
-
https://www.europesays.com/hu/63157/ Katy Perry sajtósa szerint totális kamu, hogy az énekesnő húsz éve szexuálisan zaklatott egy ausztrál színésznőt #After #Entertainment #HU #Hungarian #Hungary #KatyPerry #Magyar #Magyarország #reakció #RubyRose #SzexuálisBántalmazás #Szórakozás #vád
-
Terminally ill MP Emma Vulin calls for review of ban on telehealth for voluntary assisted dying consultations
A Labor politician with a terminal illness has made a personal appeal to the attorney-general to revise federal…
#NewsBeep #News #Australia #AU #CriminalCode #EmmaVulin #Healthpolicy #MichelleRowland #MotorNeuronDisease #Telehealth #VAD #voluntaryassisteddying
https://www.newsbeep.com/au/605215/ -
Terminally ill MP Emma Vulin calls for review of ban on telehealth for voluntary assisted dying consultations
A Labor politician with a terminal illness has made a personal appeal to the attorney-general to revise federal…
#NewsBeep #News #Australia #AU #CriminalCode #EmmaVulin #Healthpolicy #MichelleRowland #MotorNeuronDisease #Telehealth #VAD #voluntaryassisteddying
https://www.newsbeep.com/au/605215/ -
Women at War: Women who served in Voluntary Aid Detachment (VAD) WW1
Today we remember Nurse Hilda Moorby.
Hilda Moorby was born in 1895, Skipton, Yorkshire. She was the daughter of Welbury Moorby Edith Elizabeth Duckworth.
On August 1st 1918 Nurse Hilda joined the Voluntary Aid Detachment (VAD), 2nd Western General Hospital, aiding the care of wounded soldiers. She died while in service on 8th October 1918 of bronco-pneumonia, at the Alexandra Park Nursing Home, Stockton, Cheshire aged 23.
She is buried at Waltonwrays Cemetery, Skipton, Yorkshire. She is commemorated on the VAD memorial panels in York Minster.
Hilda was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 8th October 2018. #VAD #WW1 #yorkshire -
Women at War: Women who served in Voluntary Aid Detachent (VAD) WW1
Today we remeber Nurse Hilda Moorby.
Hilda Moorby was born in 1895, Skipton, Yorkshire. She was the daughter of Welbury Moorby Edith Elizabeth Duckworth.
On August 1st 1918 Nurse Hilda joined the Voluntary Aid Detachment (VAD), 2nd Western General Hospital, aiding the care of wounded soldiers. She died while in service on 8th October 1918 of bronco-pneumonia, at the Alexandra Park Nursing Home, Stockton, Cheshire aged 23.
She is buried at Waltonwrays Cemetery, Skipton, Yorkshire. She is commemorated on the VAD memorial panels in York Minster.
Hilda was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 8th October 2018. #VAD #WW1 #yorkshire -
Women at War: Women who served in Voluntary Aid Detachent (VAD) WW1
Today we remeber Nurse Hilda Moorby.
Hilda Moorby was born in 1895, Skipton, Yorkshire. She was the daughter of Welbury Moorby Edith Elizabeth Duckworth.
On August 1st 1918 Nurse Hilda joined the Voluntary Aid Detachment (VAD), 2nd Western General Hospital, aiding the care of wounded soldiers. She died while in service on 8th October 1918 of bronco-pneumonia, at the Alexandra Park Nursing Home, Stockton, Cheshire aged 23.
She is buried at Waltonwrays Cemetery, Skipton, Yorkshire. She is commemorated on the VAD memorial panels in York Minster.
Hilda was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 8th October 2018. #VAD #WW1 #yorkshire -
Women at War: Women who served in Voluntary Aid Detachment (VAD) WW1
Today we remember Nurse Hilda Moorby.
Hilda Moorby was born in 1895, Skipton, Yorkshire. She was the daughter of Welbury Moorby Edith Elizabeth Duckworth.
On August 1st 1918 Nurse Hilda joined the Voluntary Aid Detachment (VAD), 2nd Western General Hospital, aiding the care of wounded soldiers. She died while in service on 8th October 1918 of bronco-pneumonia, at the Alexandra Park Nursing Home, Stockton, Cheshire aged 23.
She is buried at Waltonwrays Cemetery, Skipton, Yorkshire. She is commemorated on the VAD memorial panels in York Minster.
Hilda was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 8th October 2018. #VAD #WW1 #yorkshire -
Women at War: Women who served in Voluntary Aid Detachment (VAD) WW1
Today we remember Nurse Hilda Moorby.
Hilda Moorby was born in 1895, Skipton, Yorkshire. She was the daughter of Welbury Moorby Edith Elizabeth Duckworth.
On August 1st 1918 Nurse Hilda joined the Voluntary Aid Detachment (VAD), 2nd Western General Hospital, aiding the care of wounded soldiers. She died while in service on 8th October 1918 of bronco-pneumonia, at the Alexandra Park Nursing Home, Stockton, Cheshire aged 23.
She is buried at Waltonwrays Cemetery, Skipton, Yorkshire. She is commemorated on the VAD memorial panels in York Minster.
Hilda was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 8th October 2018. #VAD #WW1 #yorkshire -
https://www.europesays.com/hu/46795/ Index – Belföld – A Helsinki Bizottság vizsgálatot követel a péceli incidens miatt, a rendőrség reagált a vádakra #belföld #CeNapi #erőszak #GyülekezésiJog #gyűlés #HelsinkiBizottság #HU #Hungarian #Hungary #Magyar #Magyarország #OrbánViktor #országjárás #rendőrség #vád
-
Alza en la luz se aplaza hasta julio tras instrucción de la SEC a distribuidoras | vía #UChileRadio
#alzadelaluz #hugobriones #ministeriodeenergía #sec #tarifaseléctricas #vad #ximenarincón
-
Alza en la luz se aplaza hasta julio tras instrucción de la SEC a distribuidoras | vía #UChileRadio
#alzadelaluz #hugobriones #ministeriodeenergía #sec #tarifaseléctricas #vad #ximenarincón
-
Alza en la luz se aplaza hasta julio tras instrucción de la SEC a distribuidoras | vía #UChileRadio
#alzadelaluz #hugobriones #ministeriodeenergía #sec #tarifaseléctricas #vad #ximenarincón
-
Почему одного Whisper оказалось недостаточно и как мы создали полноценный сервис распознавания речи
Всем привет! Меня зовут Наталья, я инженер машинного обучения в ЮMoney. Мы уже писали о том, как транскрибируем аудио с внутренних созвонов в текст. Прошёл год, и задача выросла: помимо созвонов мы решили транскрибировать все звонки службы поддержки, а также создать удобный интерфейс для работы с аудио и текстом. В этой статье расскажу, как нам удалось реализовать всё это, и при этом повысить качество распознавания и сохранить процесс внутри корпоративного контура. Мы протестировали различные решения и теперь делимся опытом, чтобы другие команды могли быстрее внедрять проверенные подходы и избегать распространённых ошибок.
https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/1012870/
#распознавание_речи #speechtotext #whisper #аудиообработка #диаризация #речевая_аналитика #машинное_обучение #vad
-
Почему одного Whisper оказалось недостаточно и как мы создали полноценный сервис распознавания речи
Всем привет! Меня зовут Наталья, я инженер машинного обучения в ЮMoney. Мы уже писали о том, как транскрибируем аудио с внутренних созвонов в текст. Прошёл год, и задача выросла: помимо созвонов мы решили транскрибировать все звонки службы поддержки, а также создать удобный интерфейс для работы с аудио и текстом. В этой статье расскажу, как нам удалось реализовать всё это, и при этом повысить качество распознавания и сохранить процесс внутри корпоративного контура. Мы протестировали различные решения и теперь делимся опытом, чтобы другие команды могли быстрее внедрять проверенные подходы и избегать распространённых ошибок.
https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/1012870/
#распознавание_речи #speechtotext #whisper #аудиообработка #диаризация #речевая_аналитика #машинное_обучение #vad
-
Почему одного Whisper оказалось недостаточно и как мы создали полноценный сервис распознавания речи
Всем привет! Меня зовут Наталья, я инженер машинного обучения в ЮMoney. Мы уже писали о том, как транскрибируем аудио с внутренних созвонов в текст. Прошёл год, и задача выросла: помимо созвонов мы решили транскрибировать все звонки службы поддержки, а также создать удобный интерфейс для работы с аудио и текстом. В этой статье расскажу, как нам удалось реализовать всё это, и при этом повысить качество распознавания и сохранить процесс внутри корпоративного контура. Мы протестировали различные решения и теперь делимся опытом, чтобы другие команды могли быстрее внедрять проверенные подходы и избегать распространённых ошибок.
https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/1012870/
#распознавание_речи #speechtotext #whisper #аудиообработка #диаризация #речевая_аналитика #машинное_обучение #vad
-
Почему одного Whisper оказалось недостаточно и как мы создали полноценный сервис распознавания речи
Всем привет! Меня зовут Наталья, я инженер машинного обучения в ЮMoney. Мы уже писали о том, как транскрибируем аудио с внутренних созвонов в текст. Прошёл год, и задача выросла: помимо созвонов мы решили транскрибировать все звонки службы поддержки, а также создать удобный интерфейс для работы с аудио и текстом. В этой статье расскажу, как нам удалось реализовать всё это, и при этом повысить качество распознавания и сохранить процесс внутри корпоративного контура. Мы протестировали различные решения и теперь делимся опытом, чтобы другие команды могли быстрее внедрять проверенные подходы и избегать распространённых ошибок.
https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/1012870/
#распознавание_речи #speechtotext #whisper #аудиообработка #диаризация #речевая_аналитика #машинное_обучение #vad
-
Continuing Women's History Month:
Nurses who Joined the Voluntary Aid Detachment, V.A.D.
Doris Jane Proctor daughter of James Proctor and Mary ann Close. She was born in 1892, Settle, Yorkshire.
Doris joined the Voluntary Aid Detachment (VAD) in 1915 as a nurse, 5th Northern General Hospital, British Red Cross Society. She dedicated her life to caring for wounded soldiers.
She died on 17th December 1918, Leicester, Leicestershire of pneumonia caused by influenza aged 26. She is buried at the Holy Ascension Churchyard, Settle, Yorkshire.
Doris was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 28 November 2017 and is commemorated in the United Kingdom Book of Remembrance at Maidenhead, Berkshire. #VAD #WW1 -
Continuing Women's History Month:
Nurses who Joined the Voluntary Aid Detachment, V.A.D.
Doris Jane Proctor daughter of James Proctor and Mary ann Close. She was born in 1892, Settle, Yorkshire.
Doris joined the Voluntary Aid Detachment (VAD) in 1915 as a nurse, 5th Northern General Hospital, British Red Cross Society. She dedicated her life to caring for wounded soldiers.
She died on 17th December 1918, Leicester, Leicestershire of pneumonia caused by influenza aged 26. She is buried at the Holy Ascension Churchyard, Settle, Yorkshire.
Doris was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 28 November 2017 and is commemorated in the United Kingdom Book of Remembrance at Maidenhead, Berkshire. #VAD #WW1 -
Continuing Women's History Month:
Nurses who Joined the Voluntary Aid Detachment, V.A.D.
Doris Jane Proctor daughter of James Proctor and Mary ann Close. She was born in 1892, Settle, Yorkshire.
Doris joined the Voluntary Aid Detachment (VAD) in 1915 as a nurse, 5th Northern General Hospital, British Red Cross Society. She dedicated her life to caring for wounded soldiers.
She died on 17th December 1918, Leicester, Leicestershire of pneumonia caused by influenza aged 26. She is buried at the Holy Ascension Churchyard, Settle, Yorkshire.
Doris was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 28 November 2017 and is commemorated in the United Kingdom Book of Remembrance at Maidenhead, Berkshire. #VAD #WW1 -
Continuing Women's History Month:
Nurses who Joined the Voluntary Aid Detachment, V.A.D.
Doris Jane Proctor daughter of James Proctor and Mary ann Close. She was born in 1892, Settle, Yorkshire.
Doris joined the Voluntary Aid Detachment (VAD) in 1915 as a nurse, 5th Northern General Hospital, British Red Cross Society. She dedicated her life to caring for wounded soldiers.
She died on 17th December 1918, Leicester, Leicestershire of pneumonia caused by influenza aged 26. She is buried at the Holy Ascension Churchyard, Settle, Yorkshire.
Doris was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 28 November 2017 and is commemorated in the United Kingdom Book of Remembrance at Maidenhead, Berkshire. #VAD #WW1 -
Continuing Women's History Month:
Nurses who Joined the Voluntary Aid Detachment, V.A.D.
Doris Jane Proctor daughter of James Proctor and Mary ann Close. She was born in 1892, Settle, Yorkshire.
Doris joined the Voluntary Aid Detachment (VAD) in 1915 as a nurse, 5th Northern General Hospital, British Red Cross Society. She dedicated her life to caring for wounded soldiers.
She died on 17th December 1918, Leicester, Leicestershire of pneumonia caused by influenza aged 26. She is buried at the Holy Ascension Churchyard, Settle, Yorkshire.
Doris was accepted by the CWGC as a casualty of the Great War on 28 November 2017 and is commemorated in the United Kingdom Book of Remembrance at Maidenhead, Berkshire. #VAD #WW1 -
https://www.europesays.com/hu/22771/ Index – Külföld – Életfogytiglant kaphat a nő, aki Rihanna Los Angeles-i otthonánál lövöldözött #BeverlyHills #Celebrities #Entertainment #GyilkosságiKísérlet #Hírességek #HU #Hungarian #Hungary #Külföld #lövöldözés #Magyar #Magyarország #Otthon #rihanna #Szórakozás #vád
