ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY представила новую версию ABBYY FineReader Engine 12 — инструментария разработчика для распознавания информации из отсканированных бумажных и PDF-документов, изображений и фотографий, а также скриншотов с экранов устройств, в том числе промышленных дисплеев.

В новой версии, созданной с применением сверточных нейронных сетей, используются технологии обработки естественного языка и машинного обучения. С их помощью можно определить тип документа не только по внешним признакам, но и по его смыслу, выявляя малейшие отличия между разными категориями.

Среди новых возможностей можно отметить:

  • Интеллектуальная классификация: технология самостоятельно выявляет внешние и смысловые признаки, характерные для документов. Эффективность работы можно регулировать за счет установления баланса между полнотой и точностью классификации.
  • Улучшен анализ и восстановление логической структуры документа с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и технологий ABBYY-ADRT (Adaptive Document Recognition Technology). ABBYY FineReader Engine делит документ на отдельные страницы и анализирует оформление и содержание каждой из них. При экспорте в различные форматы файлов получается точно воссозданный документ с полным сохранением элементов форматирования, например, шрифтов, колонтитулов, колонок и др. Значительно улучшено качество восстановления таблиц: ячеек с текстом, пунктирных границ, цветов линий.
  • Более быстрый и расширенный экспорт в XML.
  • Появилась возможность сохранять файлы в форматах HTML 5 и ALTO 3.1. Кроме того, теперь документы можно экспортировать в новые форматы PDF: PDF 2.0, PDF/UA, PDF/A-2b и PDF/A-3b с возможностью поиска, что особенно важно для архивного хранения.
  • Более надежное шифрование: поддержка 256-битного AES-шифрования и поддержка символов юникода позволяет использовать пароли независимо от операционной системы.
  • Поддержка облачных технологий: теперь развернуть приложения с использованием ABBYY FineReader Engine можно и на облачных платформах, таких как Microsoft Azure.

«В новом ABBYY FineReader Engine мы использовали передовые технологии в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют наиболее точно классифицировать документы по смыслу и распознавать полезные данные. Эти возможности будут особенно востребованы в системах предотвращения утечек данных, технологиях машинного зрения и платформах для управления контентом предприятий, в которых важную роль играет быстрое распознавание документов», – комментирует Дмитрий Шушкин, генеральный директор ABBYY Россия.

Инструментарий ABBYY FineReader Engine 12 содержит готовые примеры кода, которые помогут ускорить разработку приложений. С их помощью можно решить наиболее распространенные задачи по интеллектуальной обработке документов.

ABBYY FineReader Engine поддерживает 208 языков распознавания, в том числе в новой версии добавлены фарси и бирманский. Также технология позволяет распознавать документы, которые содержат сразу несколько языков. Это расширяет возможности компаний при выводе решений на международный рынок.

Энтузиаст запустил чат-бот на процессоре Z80 1976 года

Легендарный процессор Zilog Z80, которому в этом году почти 50 лет, внезапно получил собственный «ИИ». Разработчик под ником HarryR представил проект Z80-μLM — крошечную «разговорную модель», которая реально работает на 8-битном Z80 с 64 КБ памяти.

Сразу расставим точки над i: тест Тьюринга этот ИИ не пройдёт, мир не захватит и цены на Z80 из-за него не взлетят. Сам автор честно говорит, что это эксперимент и «развлечение для души». Но эксперимент крайне изящный, именно этим он и цепляет.

Z80-μLM — это минималистичная «разговорная ИИ-модель», которая генерирует ответы посимвольно. Вся система, включая инференс и простой чат-интерфейс, уместилась примерно в 40 КБ. Для наглядности: это обычный .COM-файл, который спокойно запускается в CP/M и помещается в стандартную область памяти TPA.

Внутри сплошная инженерная магия старой школы. Никаких чисел с плавающей точкой, только целочисленная арифметика, заточенная под возможности Z80. Веса квантованы до 2 бит (значения от −2 до +1), четыре веса упакованы в один байт.

Входной текст кодируется через хеширование триграмм в 128 «корзин» — это делает модель устойчивой к опечаткам и нечувствительной к порядку слов. Всё максимально просто, жёстко и эффективно.

HarryR подчёркивает, что его цель была не «ум», а минимальный размер при сохранении ощущения характера. И, как ни странно, это работает. Ответы у чат-бота короткие, иногда нарочито сухие или уклончивые:

  • OK — нейтральное подтверждение,
  • WHY? — сомнение в вашем вопросе,
  • R U? — философский ответ с намёком,
  • MAYBE — честная неопределённость,
  • AM I? — вопрос в ответ.

Из-за этой лаконичности общение превращается в своеобразную игру: приходится угадывать, «понял» ли бот вопрос, и достраивать смысл самому. И тут невольно ловишь себя на мысли, что мозг начинает приписывать этой кучке байтов некую личность. Или это просто классическая человеческая склонность к антропоморфизму — вопрос открытый.

В проекте есть два готовых примера. Первый — Tinychat, простой чат-бот, который отвечает на приветствия и вопросы о себе. Второй — Guess, вариация игры «20 вопросов», где модель загадывает нечто, а пользователь пытается это угадать. Оба варианта доступны в виде готовых бинарников: для CP/M — стандартные .COM-файлы, для ZX Spectrum — .TAP-образы кассет, которые можно загрузить в эмулятор или даже на реальное железо.

Отдельная ирония ситуации в том, что Z80 как раз недавно официально отправили «на пенсию». В апреле 2024 года Zilog объявила о прекращении поддержки чипа (PDF) из-за закрытия производства на стороне фабрики. Правда, почти сразу энтузиасты взялись за замену, и в рамках проекта Tiny Tapeout появился рабочий совместимый клон.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru