Голосовой помощник — искусственный интеллект с развитыми навыками распознавания речи, который обрабатывает огромные объемы информации, благодаря чему постоянно учится.
Топ-6 лучших голосовых помощников. Разбираемся, какой лучше управляет всем на свете
В мэрии отметили, что голосовой помощник находит нужную информацию в два раза быстрее человека. Это позволяет горожанам скорее получить ответы на распространенные вопросы без ожидания на линии, а операторам — уделить время более сложным задачам. Картина дня.
Функциональность у Ассистента стандартная: задаем вопросы, запускаем приложения, используем функции смартфона и управляем умным домом с любым устройством Google Home. Помощник часто отвечает на вопросы, с которыми конкуренты просто отправляют в поисковики, но по сторонним навыкам, пожалуй, чуть отстает от Алисы. Интеграция при этом происходит с сервисами Google, а вот они в России развиты не так чтобы очень хорошо, даже если брать банальные «Карты» и «Поиск». И русский язык не является для Ассистента родным, так что сложный уровень общения тут тоже не предполагается. Однако для тех, кто пользуется Android, мы не видим причин не использовать этого помощника — жизнь он упрощает. Базируясь на экосистеме теперь уже компании VK — почте и поиске Mail. То есть помогает структурировать дела, упрощает работу со смартфоном, а вместе с умной колонкой «Капсула» организует центр управления домашними развлечениями.
Поисковые возможности у Маруси, пожалуй, послабее конкурентов, а качество всех остальных возможностей зависит от того, насколько глубоко вы погружены в сервисы VK. Как и в предыдущих случаях, Маруся будет лучшей для вас, если вы предпочитаете VK Music и «Ситимобил». Также стоит отметить однозначную дружелюбность ассистента к детям — у Маруси много игр для них, а еще она умеет узнавать малышей. Ассистент Дуся Совместимость: Android Переходим к помощникам калибром поменьше. Дуся представляет не крупную IT-компанию, работает только на одной платформе — Android — и не залезает в умные устройства. Однако у нее есть два больших козыря. Первый — это конфиденциальность и автономность.
В отличие от всех остальных помощников, Дуся работает даже без подключения к интернету и хранит все свои данные прямо на вашем устройстве. То есть даже при нестабильном подключении, например, за городом или в помещении, где плохо ловит сеть и нет Wi-Fi, она сможет помочь и совершенно точно никому не передаст ваши данные. Другой плюс — это настраиваемость. Если у Алисы и Маруси есть навыки, то у Дуси — целые скрипты, которые она способна выполнять, во-первых, даже без команды, по предварительной настройке, а во-вторых, список этих скриптов вы можете дополнять самостоятельно. Напоминать о перерывах, чтобы попить воды, строить маршрут по расписанию — определяете то, что вам надо, и Дуся в этом ассистирует.
Сегодня мы делаем первые шаги к тому, чтобы у голосового помощника появился визуальный образ. Тамара — это синергия навыка финансового помощника, прорыва в области визуализации, а также возможностей голосового общения в режиме реального времени. В будущем банковские помощники будут становиться все более умными и нативными с точки зрения контакта с клиентом. А банки вступят в конкуренцию, предлагая все более продвинутых цифровых помощников», — рассказал Вадим Кулик, заместитель президента — председателя правления банка ВТБ. Прототип будущего помощника был представлен на стенде форума.
Далее развитие шло в направлении решений для умного дома: в ноябре 2014 года Amazon представила смарт-динамик Alexa, через два года, в ноябре 2016-го, компания Google выпустила Google Home, а в феврале 2018 года на этот рынок вошла и компания Apple, представив Apple HomePod. А что происходит на рынке голосовых помощников в России сегодня? Голосовые помощники чаще всего используются в промо-целях. Бренды применяют данную технологию для создания инфоповодов, которые потом распространяются с помощью традиционных инструментов рекламы. В таком случае голосовые ассистенты используются скорее ради привлечения внимания к бренду, нежели для решения бизнес-задач, и это абсолютно стандартный этап, характерный для использования большинства новых технологий. Однако на сегодняшний день существуют и вполне реальные кейсы, когда с помощью голосовых помощников достигаются конкретные бизнес-цели. Так, например, Мегафон использует виртуального ассистента «Елена» , чтобы снизить нагрузку на свои колл-центры. Например, ассистент может помочь узнать актуальный баланс, количество мегабайт, минут и SMS на вашем номере, получить выписку по расходам, узнать о подключенных услугах, отключить ненужные, подобрать новый тариф, а также оплатить счета. Ежедневно «Елена» обрабатывает около 75 тысяч обращений клиентов, приблизительно 45 тысяч из которых обслуживает самостоятельно, не обращаясь к помощи операторов контактного центра.
«Помощников много не бывает»: лучшие голосовые ассистенты для русскоязычных пользователей
Если мысль о том, что голосовые помощники захватывают мир, пугает вас, сейчас самое время отвести взгляд от экрана. Голосовые помощники становятся все привычнее для россиян. По данным разработчика голосовых сервисов Just AI, в 2020 году аудитория голосовых ассистентов в России составила 52 млн пользователей. Голосовой ассистент, который тесно связан с устройствами компании Самсунг и поддерживает 4 языка, на русском не говорит. Использование голосового ассистента помогает сократить задержки, паузы в диалоге с клиентом, время ожидания при пиковых нагрузках и массовых инцидентах.
Некоторыми госуслугами стало возможно пользоваться с помощью голосового помощника
Сегодня мы делаем первые шаги к тому, чтобы у голосового помощника появился визуальный образ. Этого голосового ассистента создали, когда Siri ещё не была адаптирована для русскоязычных пользователей. Независимая подборка лучших голосовых помощников с учетом всех плюсов и минусов. В статье мы рассмотрим историю развития голосовых ассистентов — от первых синтезаторов речи 1779 года до умных колонок в наших домах. Aiva создала голосового "помощника", обеспечивающего коммуникации пациентов с медицинской организацией и улучшающие рабочие процессы в ней. Eventopia» — навык для голосового помощника Алисы, позволяющий школьникам быстро и легко находить увлекательные мероприятия и экскурсии для их возраста.
Голосовой помощник Alexa заговорит голосом усопших
Агрессивная стратегия удерживает Amazon в лидерах Отчет указывает, что лидирующее положение Amazon на рынке обеспечивается как благодаря расширенным функциям технологии смарт-хабов, включенным в комплект решения Echo Plus, крупным инвестициям со стороны Alexa Fund, так и доступу к Alexa Skills, позволяющей создать обширную экосистему приложений сторонних производителей. Недавние громкие приобретения Blink, Ring и eero еще больше укрепят позиции компании в области инноваций для экосистем умных домов. Руководство Google намерено извлечь выгоду из приобретения Nest, встроив голосовой помощник Assistant в новую линейку устройств, таких как Google Nest Hub Max. Аналитики Juniper Research считают, что вложения Google в ИИ позволят внедрять усовершенствованные умные и автономные функции, тем самым создавая новый дифференцирующий фактор в сегменте.
Голосовой помощник может управлять некоторыми функциями смартфона. Некоторые системы могут набирать указанные номера; Для компьютера. В эту категорию входят голосовые ассистенты, с помощью которых можно управлять элементами ввода или открывать различные программы. Также предусмотрен поиск различной информации в браузере; Для дома. Этот вариант предназначен для взаимодействия с экосистемами «Умный дом». В большинстве случаев виртуальные помощники имеют вид портативных колонок, отличающихся компактностью и мобильностью.
Однако стоит отметить, что этот помощник подходит и для мобильных устройств. Для гаджетов Apple разработана система Siri — обладает широким набором функций и высокой скоростью поиска информации. Одной из самых популярных для Android считается Алиса. Функциональные возможности В этом случае много зависит от личных предпочтений пользователя. Одна система может лучше справляться с поиском информация, другая — облегчает управление компьютером или смартфоном. Есть даже помощники, выступающие в качестве продвинутой навигационной системы для облегчения путешествий.
Особенно удобно, что Алиса запоминает предыдущий разговор, и если вы решите продолжить его после небольшой паузы — она не начнет переспрашивать, что вы имеете в виду. Подробнее про основные возможности помощницы читайте здесь. Большой плюс виртуального ассистента — интеграция со сторонними сервисами на основе системы навыков, которые, к тому же, можно самостоятельно конструировать. Благодаря новым функциям Алиса научилась пересказывать литературные произведения, готовить к « Тотальному диктанту », определять по фото марки авто и знаменитостей, достопримечательности и произведения искусства, породы собак и кошек. Но подавляющее их большинство связано с играми и развивающими сервисами для детей. Конечно, Алиса работает с сервисами Яндекса , включая поисковик , Яндекс. Навигатор , Яндекс. Также этот виртуальный ассистент поможет управлять системой умного дома — причем не только от Яндекса. Многие производители, например, Xiaomi , Polaris, Philips предлагают использовать Алису для голосового управления умной техникой. Но есть и проблемы. Например, помощник до сих пор полноценно не умеет работать с отправкой сообщений и звонками по списку контактов, с чем прекрасно справляется Google Ассистент. У Алисы же есть только ограниченные решения-«костыли»: функция дозвона в экстренные службы, умение звонить через мобильное приложение Яндекса на Яндекс. Станцию и блокировать звонки с нежелательных номеров через Яндекс. Человечность тоже иногда сбоит, особенно при сложных вопросах. Так, на вопрос «Будет ли экономический кризис? Конечно, нет». Siri Siri — основной голосовой помощник для гаджетов Apple. Виртуальный ассистент умеет работать со звонками на iPhone , сообщениями и картами, напомнит о событиях и найдет музыку, поможет распланировать день и запомнить место для парковки. Также Siri эффективно управляет смартфоном, работает с некоторыми приложениями и интернет-сервисами, поможет советом и даже удачно пошутит. Кроме того, для управления приложениями, в которые Siri не интегрирована, создан сервис «Быстрые команды», в котором любой пользователь может запрограммировать определенную последовательность. Так удонбно отключать сеть в определенных обстоятельствах например, выход из дома , открывать нужные сайты, делать интернет-заказы и совершать действия с приложениями, которые не работают с Siri напрямую. А в iOS 15 у ассистента появился офлайн-режим, понимание контекста фраз на экране и даже длинных диалогов.
«Помощников много не бывает»: лучшие голосовые ассистенты для русскоязычных пользователей
По сути это описание вероятностей перехода объекта из одного состояние в другое. То есть будущая вариация объекта не зависит от прошлого, а зависит от настоящего — от того, в каком состоянии объект находится в данный момент времени. Выходит, это матричная система генерации случайных событий в рамках заданного аргумента. Для примера рассмотрим такую модель графа с возможными физическими состояния человека: По картинке мы можем определить, что человек может находиться в четырех состояниях, причем не в каждое может перейти сразу. Например, если человек лежит, то он не может просто взять и пойти, для этого ему нужно пройти цепочку последовательности — сесть, встать и только потом уже пойти. Алгоритмы марковской модели в распознавании речи работают примерно по тому же принципу матричного графа. А благодаря наличию нейросетей, любой желающий при должных знаниях может «научить» свой сервис обучаться, то есть чем больше люди будут пользоваться теми или иными функциями, тем лучше будут оптимизированы алгоритмы работы распознавания речи, благодаря улучшению генерирующей работы Марковской модели, расширением словарного запаса и пополнением библиотеки голосовых паттернов. Так, например, в 1990 году увидела свет одна из первых коммерческих программ по распознаванию речи — Dragon Dictate, ориентированная на массовый рынок потребителей. За эту космическую сумму денег пользователь получал возможность писать текст, просто проговаривая его в микрофон. К сожалению, программа не всегда работала корректно, и допускала даже по тем меркам достаточно серьезные ошибки. Представляла она из себя портал VAL, призванный помочь покупателям в поиске нужной информации о интересующих товарах.
Сферой использования этой системы были торговые центры, информационные стенды и прочие коммерчески ориентированные области деятельности. В 1997 году, вышла обновленная версия вышеупомянутой Dragon Dictate, в ней разработчики потрудились над скоростью и качеством распознавания речи. Google уже в 2002 году предприняла решение по развитию голосового поиска и интеграцией его в свою экосистему. Voice Search не имел особого успеха, но послужил отправной точкой для будущего приложения Voice Search для iPhone и Android, ставшим впоследствии интерактивным помощником Google Now, а с недавних пор Google Assistant. Система распознавания речи 2002 года от Google как и аналоги конкурентов работала при помощи телефонного звонка на специальный номер, пользователи не оценили такой способ поиска, так как он оказался попросту неудобен. Но разработчики компании засучив рукава продолжили движение в этой сфере, и судя по нынешним продуктам, время в стенах офиса на Mountain View было потрачено не зря. В систему была введена фирменная система распознавания и синтезирования речи VoiceOver. Её главным отличием была независимость от «спикера», то есть пользоваться ей мог кто угодно — систему не нужно было обучать к определенному голосу. Возможность синтеза речи нашла применение для людей с плохим зрением, система могла читать любой текст на экране, от статей в интернете, электронных писем до элементов системы, например пунктов в меню настроек и названия файлов на рабочем столе. Позже Microsoft решили не отставать от Apple и интегрировали голосовое управление в свою новую Windows Vista.
Google Voice Search Наконец, мы переходим к становлению нынешних голосовых помощников. Как я говорил, Google уже в 2002 году попробовали себя в создании поиска по телефону. Спустя 7 лет компания представила приложение голосового поиска на смартфонах iPhone. Приложение функционировало с помощью облачных вычислений на серверах Google. Благодаря огромному числу голосовых запросов пользователей, словесная и фонетическая база данных на серверах к 2011 году насчитывала уже около 230 миллиардов слов на разных языках мира. Благодаря колоссальному успеху, приложение Voice Search по сей день закрепляет за собой славу самого популярного сервиса Google. Позже появилась версия и под собственную операционную систему Android. В связи с этим корпорацией была развернута масштабная рекламная кампания смартфонов на фирменной платформе, акцентируя внимание клиентов на уникальной для того времени фишке — голосовом поиске.
Теггер для погоды по предложению «Будет ли завтра дождь? Задавая вопросы, люди редко проговаривают всю нужную для ответа информацию, поэтому голосовому помощнику приходится её достраивать. Например, чтобы понять, погоду в каком городе хочет узнать пользователь, ассистент может либо переспросить пользователя, либо получить эту информацию сам, если на смартфоне включено определение геолокации. Только после этого помощник может дать подходящий ответ. Как голосовых помощников учат быть человечными Если запрос не подошёл ни под один из сценариев, то его перенаправляют в поиск или в модуль для неформальных разговоров — в Алисе его называют «болталкой». Голосовых ассистентов часто используют не для того, чтобы узнать или сделать что-то конкретное, а чтобы поиграть: спросить у помощника, какие книги ему нравятся или что на нём надето. Эта задача решается при помощи редакторских ответов: команда авторов выбирает сотни наиболее популярных у пользователей вопросов и пишет по несколько вариантов ответа на каждый. Составлять ответы нужно в едином стиле, чтобы из них складывался цельный образ помощника. У каждого голосового ассистента есть личность: пол, имя, черты характера и стиль речи. Алиса не может позволить себе общаться с пользователем на «ты» и соблюдает дистанцию: здесь у неё есть прототип — Мэри Поппинс. Поэтому помощница не любит, когда с ней начинают заигрывать и сразу одергивает пользователя. Для ответов на неклассифицируемые вопросы и реплики голосовые помощники обычно используют нейросети, обученные на базе текстов из медиа, книг и кино. Так, Алиса учится на самых разных материалах, в которых персонажи в том числе ругаются и спорят — и может научиться совсем не тому, чего хотят разработчики. Как и ребёнка, голосового помощника нельзя научить вести себя вежливо, ограждая от всего: то есть, обучая нейросеть на «чистом» датасете, где нет грубостей и прочих неприятных вещей, встречающихся в реальном мире.
Аналитики пояснили, что включают в понятие денежные переводы и покупки цифровых товаров, а не только совершение традиционных покупок при помощи голосовых ассистентов. Между тем, в исследовательской компании Gartner недавно тоже высказались по поводу перспектив виртуальных помощников, сделав упор на растущем внедрении голосовых ассистентов на рабочих местах. Колл-центры стали полигоном для испытания многих виртуальных помощников, но с распространением технологий искусственного интеллекта и совершенствованием диалоговых интерфейсов появились различные типы цифровых ассистентов. Комментируя прогноз, директор по исследованиям Gartner Аннетт Джамп Annette Jump отметила, что в следующие три года все больше организаций станут использовать виртуальных помощников для сотрудников. Среди отраслей, наиболее заинтересованных во внедрении VEA, она назвала страхование и сферу финансовых услуг.
Но давайте по порядку, и узнаем, с чего все началось. Работая в России, он создал аппарат, который мог воспроизводить всего несколько гласных звуков а, э, и, о, у. На фоне нынешних технологий — это всего ничего, но для того времени и с учетом того, что это не программный, а механический синтезатор речи, можно со всей уверенностью считать это революцией и первым шагом в развитии существующих фонетических систем. К сожалению, фотографии и схемы устройства не дошли до наших дней. Аппарат Voder был представлен в 1937 году. Интонация речи вводились ассистентом с клавиатуры, напоминающей таковую у музыкальных инструментов, на презентации в видео, слышно, что аппарат умеет «выговаривать» лишь одно имя, но с разными интонациями. Советский физик Лев Мясников как раз был занят таким исследованием с 1939 года в рамках диссертации «Техническая фонетика». В 1942 году, несмотря на войну и ужасы блокадного Ленинграда, ученый защитил свой проект, продемонстрировав фокус-группе аппарат, умеющий распознавать несколько гласных и согласных звуков. Размеры аппарата были внушительными даже для того времени. Его высота составляла порядка 180 сантиметров. Работа с распознавателем чисел происходила с помощью телефона: абонент произносил число в трубку, система распознавала звук, как электрический сигнал и сопоставляла его с загруженными ранее в систему голосовыми референсами фраз. Система могла распознавать кроме 16 заложенных слов и 6 цифр еще и 10 математических команд. Семейства, представляемых в тот период времени «речевиков», мало чем отличались друг от друга, и соответственно прогресс шел семимильными шагами, без особого развития, породив потерю надежды и доверия к разрабатываемой технологии. Стагнация После публикации в 1969 году открытого письма американского инженера Джона Пирса, в котором он обосновал свое сомнение относительно исследованиям в области фонетических технологий, лидирующая тогда команда Bell, потеряла интерес со стороны инвесторов и на несколько лет осталась без финансовой поддержки. Говорящая кукла Джулия Julie the talking doll появилась на прилавках американских магазинов в 1987 году. Её уникальность состояла в том, что ребенок мог научить куклу распознавать его речь. За семь лет до выпуска игрушки, в научном обществе произошел переворот, который по важности безусловно превосходит вышеупомянутую Джулию. В 1980 году инженеры впервые научились применять методы «Скрытой Модели Маркова», разработанной отечественным ученым в области математики Андреем Марковым. Скрытая Модель Маркова, Марковские цепи Немного отойдя от темы, постараюсь объяснить что это за такая математическая модель. По сути это описание вероятностей перехода объекта из одного состояние в другое. То есть будущая вариация объекта не зависит от прошлого, а зависит от настоящего — от того, в каком состоянии объект находится в данный момент времени. Выходит, это матричная система генерации случайных событий в рамках заданного аргумента. Для примера рассмотрим такую модель графа с возможными физическими состояния человека: По картинке мы можем определить, что человек может находиться в четырех состояниях, причем не в каждое может перейти сразу. Например, если человек лежит, то он не может просто взять и пойти, для этого ему нужно пройти цепочку последовательности — сесть, встать и только потом уже пойти. Алгоритмы марковской модели в распознавании речи работают примерно по тому же принципу матричного графа. А благодаря наличию нейросетей, любой желающий при должных знаниях может «научить» свой сервис обучаться, то есть чем больше люди будут пользоваться теми или иными функциями, тем лучше будут оптимизированы алгоритмы работы распознавания речи, благодаря улучшению генерирующей работы Марковской модели, расширением словарного запаса и пополнением библиотеки голосовых паттернов. Так, например, в 1990 году увидела свет одна из первых коммерческих программ по распознаванию речи — Dragon Dictate, ориентированная на массовый рынок потребителей. За эту космическую сумму денег пользователь получал возможность писать текст, просто проговаривая его в микрофон. К сожалению, программа не всегда работала корректно, и допускала даже по тем меркам достаточно серьезные ошибки.
Call-центры вымрут как динозавры: что ждет рынок голосовых помощников
Голосовые помощники сегодня — Голосовой робот «Мегафона» поможет пассажирам NordStar не опоздать на рейс. Голосовые помощники – очень полезная штука, которая выручает во многих ситуациях. Эксперт рассказал Hi-Tech , как в России появляются голосовые ассистенты и сколько денег уходит на их разработку.
Forbes Экспертиза
Аналитики исследовали российский рынок голосовых помощников и выяснили, что больше половины россиян регулярно ими пользуется. То, что совсем недавно выглядело, как игрушка для убийства времени, превратилось в полноценный инструмент. Основным инструментом для взаимодействия предсказуемо оказался смартфон, — люди, разговаривающие с настольным компьютером всё ещё выглядят достаточно странно.
Идея синтеза ответов на поисковые запросы с помощью ИИ появилась из так называемых прямых ответов — коротких текстовых выдержек, показываемых в результатах поиска над ссылками. Теоретически они могут дать вам нужную информацию, избавив от необходимости читать более длинные тексты.
Бендер не против использования языковых моделей для обмена простыми вопросами и ответами — она сама пользуется Google Assistant на кухне, чтобы конвертировать единицы измерения в рецептах. Но Шах и Бендер также приводят более тревожный пример — в прошлом году Google на запрос «Какой самый уродливый язык Индии? Никаких простых ответов Здесь возникает дилемма. Получать прямые ответы удобно, но часто они могут быть неверными, неуместными или оскорбительными.
В 2020 году Штайн и его коллеги, Мартин Поттаст из Лейпцигского университета и Маттиас Хаген из Университета Мартина Лютера в Галле-Виттенберге, опубликовали статью, посвященную проблемам прямых ответов на поисковые запросы. Штайн и его коллеги рассматривают поисковые технологии как переход от организации и фильтрации информации с помощью таких методов, как предоставление списка документов, соответствующих поисковому запросу, к составлению рекомендаций в форме единственного ответа на вопрос. Но состоится этот переход, по их словам, не скоро. И дело даже не в технических трудностях.
Но мы забываем об этом, когда видим прямые ответы поисковой системы», — рассуждает Штайн. Шах также считает, что представление пользователям некого «единого» ответа на вопрос — это проблема, поскольку источники информации и любые разногласия между ними в таком ответе скрыты. На эти проблемы Шах и Бендер предлагают ряд решений. Они считают, поисковые технологии должны учитывать различные способы поиска информации, многие из которых не предполагают прямых ответов.
Люди часто используют поиск для изучения тем, по которым у них, возможно, даже нет конкретных вопросов, говорит Шах.
С помощью голосового помощника можно звонить, отправлять сообщения, устанавливать напоминания, добавлять мероприятия в календаре, узнавать новости и прогноз погоды, искать рестораны и маршруты, а также определять музыку. Вслед за своим главным соперником с небольшим отрывом расположился помощник Siri от компании Apple 106,8 тыс.
Первая Siri начала говорить еще на телефонах iPhone 4S в 2011 году. При помощи технологии голосового синтеза, именно Siri стала первым голосовым помощником, который смог поддержать диалог. Она может не только позвонить на нужный номер или отправить сообщение, но и запоминает привычки пользователя и предугадывает, что может ему понадобится в течение дня.
На шестом месте голосовой финансовый ассистент Олег от компании Тинькофф 59,3 тыс. Олег вовремя напомнит о неоплаченных счетах и поможет держаться в рамках бюджета, подскажет курс валют, забронирует столик в ресторанах или купит билеты в кино, найдет скидки на товары и услуги. А еще даст совет или просто поболтает.
Разработанная компанией Amazon Alexa заняла седьмое место 29,2 тыс.
Автор: Юлия Трепалина Аналитики Juniper Research прогнозируют трехкратное увеличение использования цифровых голосовых помощников. По оценкам экспертов, если в конце 2018 года по всему миру люди использовали 2,5 миллиарда виртуальных помощников, то через пять лет, в 2023-м, этот показатель достигнет восьми миллиардов. Популярность голосовых ассистентов в мире растет. Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant, Microsoft Cortana, Samsung Bixby и российская "Алиса" совершенствуются и все лучше справляются со своими задачами, такими как поиск нужной информации в интернете, управление календарем и будильником, совершение звонков по телефону, озвучивание полученных сообщений и отправка ответных, развлечение пользователей и многое другое. Сегодня активнее всего виртуальными помощниками пользуются владельцы смартфонов, но аналитики ожидают, что в ближайшие годы голосовые ассистенты будут быстро распространяться и на других видах устройств.
Самые умные голосовые помощники на сегодняшний день
Страницы в категории «Виртуальные ассистенты». Рассказываем, каких голосовых ассистентов чаще всего используют россияне, в каких случаях просят их помочь и почему некоторые обходят стороной эту технологию. В 2019 году IQ Loup Ventures протестировали голосовых помощников и выяснили – Google Assistant понимает больше вопросов, чем конкуренты и дает наиболее развернутые и понятные ответы.