Создание СУЗ - система управления знаниями (аналог СУБД Системы Управления Базой разноформатных Данных) Создание полнотекстового контекстного поисковика Создание алгоритма обработки естественного языка в казенный

ПРОБЛЕМАТИКА (ЦЕННОСТЬ)

Проблемы, боли, которые требуется решить в бизнесе юристов, экономистов, финансистов, аудиторов, консультантов (да и других)

А) Проблема передачи накопленных знаний от высококвалифицированных специалистов новичкам, малоопытным
Требуется СУЗ - система управления знаниями (аналог СУБД Системы Управления Базой разноформатных Данных):
•    коллекционирование нужных знаний, сведений, опыта
•    классификация,
•    каталогизация,
•    упорядочение,
•    системная проверка на актуальность,
•    управление изменениями, версиями
Отчасти пробел восполняют:
•    форумы тематические (но там разношерстность, неверифицированность, неактуальность, разнообразие (плюрализм), экспертных мнений - обычные явления)
•    экспертные разделы СПС Гарант Консультант Кодекс (но там неверифицированность, неактуальность экспертных заключений - обычные явления)

Б) Кроме интеллектуальных полнотекстовых поисковиков – экспертных (рекомендательных) систем - на сегодня не существует (и в ближайшее 5 лет вряд ли появятся)
Модель успешного поиска все та же – надо уметь делать хорошо структурированные запросы (пробы/ошибки/корректировка запроса)
Причины:
•    Все люди разные и по-разному пишут и говорят – пополняют сеть
•    Все люди разные и по-разному спрашивают и ищут
•    Языковой барьер
•    Сложность (и неповторимость) нейроструктуры человеческого мозга – можно только приближаться и приблизиться до 1-5% возможностей
Пример
Яндекс.Алиса ее делают тысячи человек, но кроме как попросить музыку включить и погоду узнать или из структурированной википедии абзац найти и продиктовать синтезом голоса с интонацией - она мало чем помочь может

В) Многообразие форм запросов и изменение языка запросов
•    язык и диалог - уплощается и упрощается - немногие говорят и пишут правильно
•    Сленг вытесняет академическую речь
•    "аффтар давай исшо я пац талом палкаль"
•    "шакалат" "ИМХО" скоро внесут в орфографический словарь
•    участники диалога не владеют терминологией (ошибочная трактовка, использование синонимов)
•    пунктуационные знаки не к чему в поисковиках и чатах
•    эмодзи начинают заменять интонацию но не заменят
•    доля интеллектуалов формирующих поисковые запросы - снижается ("белые вороны" не задают тренда и моды)
•    доля простых примитивных поисков - растет, система подстраивается под большинство
•    грант, субсидия, преференция, льгота, гос.поддержка, программа, мера, мероприятие,
•    нацпроект, мероприятие,
•    немногие знают разницу:
•    капекс / опекс
•    текущие (операционные) / единовременные капитальные
•    синонимы: "издержки", "расходы", "затраты" "себестоимость" - это же синонимы?!
•    статья затрат и направление расходов - это одно и тоже?

Г) диалог "казенный язык - язык запросов - естественный язык" ведется на разных языках
Неискушённый пользователь НПА - не может:
•    найти информацию о программах
•    читать документы (очень трудоемко),
•    "примерить" на себя "портрет" идеального заявителя на программы поддержки (удел специалистов - чрезвычайно сложно )

Причины:
1.    «писатели «регламентов положений, НПА документов и люди (представители микро, малого, среднего, крупного бизнеса) СМСП говорят и пишут на разных языках - не понимают друг друга
2.    «писатели «регламентов положений, НПА документов и СМСП существуют в разных " мирах" - многие «писатели» НПА и законов - не работали в бизнесе и не понимают бизнес-моделей СМСП (интегратор -разработчик электроники - разработчик ПО) - не понимают друг друга
3.    цели безопасности бизнеса не соответствуют целям государства (открытости, прозрачности бизнеса):
•    СМСП "рассовывает" имущество, интеллектуалку РИД/ОИС, обязательства, штат - по разным "карманам" частично находится вне правового поля - не все сделки регистрирует и не все факты обнародует и обеляет,
•    принцип государства "1 бизнес- 1 ЮЛ"
Прим:
•    Банки уже научились рассматривать группу взаимосвязанных лиц для финансирования, Государство – нет

РЕШЕНИЕ:

• Создание СУЗ - система управления знаниями (аналог СУБД Системы Управления Базой разноформатных Данных)
• Создание полнотекстового контекстного поисковика на алгоритмах поиска типа Elastic Search или Архивариус 3000
• Создание алгоритма обработки естественного языка (в том числе сленг) в казенный (государев)
• Создание транслятора (интеллектуальный переводчик) и модератор (даже фасилитатор, медиатор) коммуникации, понимающий обе стороны диалога
• Создание или имплементация (или интеграция по API) чат-бота, основанного на нейросети по модели GPT (Generative Pre-trained Transformer) или T9, применяемого для создания текста c использованием алгоритм обработки естественного языка GPT-3.5, (искусственный интеллект, обученный на большом количестве текстов из различных источников

Доказательства верности гипотезы:

• Мы роль выполняем 10 последних лет в консалтинге
• До этого выполняли ее 12 лет работая по найму в корпорациях и компаниях МСП

Тактика стартап https://решение-верное.рф/expert-system-ai-2019    :
- получить доступ к экспертизе, передовым решениям, стартапам - понять что куда движется  какой НТ задел есть
                      - системы управления знаниями
                      - наработки (в сферах транскрибации аудио, AI, Обработка естественного языка NLP) типа:
                       - https://www.youtube.com/watch?v=-uElh1Jo4Xc
- и  внедрять их в наш ТГ бот
- имплементировать в наш ТГ бот разные открытые/низкобюджетные/условно-бесплатные сервисы типа:
              -            ChatGpt
              -             t.me/smartspeech_sber_bot

ЭТАПЫ РАБОТ:

Этапы работ по созданию ИИ ассистента (автоматизацию и переходу к цифре, затем - в онлайн):

Этап -2. Создание первоначального набора 10-20 алгоритмов, сценариев (скриптов) рецептов (рекомендаций) - ВЫПОЛНЕНО

Этап -1. Создание диалогового чат-бота (в Telegram) - ВЫПОЛНЕНО

Этап 0. Наполнения скриптами (сценариями) диалогового чат-бота (в Telegram) - В РАБОТЕ

Этап 1.1 Дальнейшая разработка алгоритмов, скриптов сопоставлений - ПЛАН

• Разработка или адаптация существующих решений ПО самого бота
• Продвинутый набор смысловых сопоставлений
• Доработка алгоритмов формирования цепочки сопоставлений (1 разговорный набор слов, фраз = 1 понятие «казенного» языка)
• Доработка семантических правил отождествлений по частоте употребления слов и терминов (специфических, отраслевых)
• Пополнение БД –набора смысловых сопоставлений часто употребляемых слов, терминов, понятий разговорного «сленга» и официального языка

Этап 1.2. Интеграция с имеющимися наработками по ИИ: оцифровке / синтезу речи, анализ больших данных в лингвистике

Интегрировать открытые или ставшие недорогими решения, которые сообщество ИИ будет делать и складывать в общий Open Source (это условие в грантах теперь прописано) https://решение-верное.рф/ai-2021

• встраивание наработок спич яндекса для диалогового помощника распознавания аудио + синтеза ответом ИИ-помощника
• партнерства с командами, продвинувшихся в анализе семантических для полнотекстовых контекстных поисков

Этап 2. Создание диалогового (разговорного) «словаря» терминологии сопоставлений

• Создать БД семантических сопоставлений: государева (казенного) и разговорного – языков.

Коммерциализация отчасти возможна – на ней будет базироваться язык будущих скриптов и оцифровка живых (аудио) диалогов – может потребоваться государеву проекту вот этому

Метод:

• Анализ имеющегося массива накопленной информации
• Анализ bigdate Яндекса (поисковик), Google (поисковик),
• Кооперация с результатами наработок филологических факультетов ВУЗов и НИИ
• Наработка алгоритмов формирования цепочки сопоставлений (1 разговорный набор слов, фраз = 1 понятие «казенного» языка)
• Разработка семантических правил отождествлений по частоте употребления слов и терминов (специфических, отраслевых)
• Формирование БД – начального набора смысловых сопоставлений часто употребляемых слов, терминов, понятий разговорного «сленга» и официального языка

Пример 1 (софт, доработка, модели, функционал = ПО)

Пример 2 (платформа, железо, аппаратура, драйверы к ним = АПК/ПАК)

Пример 3 (нейросетка, самообучение софта = ПО с ИИ)

Этап 3. Разработка ПО нейросети,

• Разработка ПО нейросети для первоначальных навыков самообучения (1 год)
• Обучение нейросети (2 года)

Этап 4. Интеграция ПО нейросети с СПС (базами нормативной информации)

• Построение структурированных запросов к СПС, базам знаний, форумов (API или парсинг, граббинг)
• Обучение экспертной системы

Этап 5. Интеграция с имеющимися наработками по ИИ: оцифровке / синтезу речи, анализ больших данных в лингвистике

Интегрировать открытые или ставшие недорогими решения, которые сообщество ИИ будет делать и складывать в общий Open Source (это условие в грантах теперь прописано) https://решение-верное.рф/ai-2021

• встраивание наработок спич яндекса для диалогового помощника распознавания аудио + синтеза ответом ИИ-помощника
• партнерства с командами, продвинувшихся в анализе семантических для полнотекстовых контекстных поисков

Более 2000- стартапов работают над нейросетями по обучению ИИ (по текстовым данным и оцифровке аудио):

• есть уже ИИ-юристы помощники (а это близко к нам)? Примитивные?
• есть уже ИИ-писатели жанра детектив?