ПоделитьсяВ магазинах Северной столицы начали появляться умные витрины, которые подбирают гардероб с помощью технологии искусственного интеллекта. «Фонтанка» устроила тест-драйв виртуального консультанта.
Мы испытали разработку петербургского стартапа на двух моделях и шести стилях — от повседневной одежды до пинапа и киберготики. Вывод: нейросети еще далеко не только до профессионального стилиста, но и до обычного продавца. Пока это скорее не замена, но помощник, — соглашаются ретейлеры. Искусственный интеллект быстро учится, — возражают разработчики.
Первая умная витрина 22 августа появилась в мультибрендовом бутике в одном из крупных ТЦ на востоке Петербурга. На первый взгляд — это очередное зеркало: видеокамера снимает проходящих мимо посетителей и транслирует их на большой мультимедийный экран у входа в магазин. Но стоит кому-то остановиться напротив, и система начинает сканировать изображение и предлагает несколько предметов гардероба и аксессуаров к ним из ассортимента ТЦ.
Создатель технологии — петербургский стартап Persona, выпускник акселератора ФРИИ (Фонд развития интернет-инициатив) и резидент бизнес-инкубатора «Ингрия».
Как это работает
Решение задумывалось как виртуальный консультант, который поможет покупателю ориентироваться в многообразии ассортимента и создавать цельные образы без помощи профессионального стилиста, — рассказал «Фонтанке» сооснователь проекта Павел Некрасов.
Сейчас умная витрина умеет определять пол, возраст, тип фигуры стоящего перед ней и распознавать его стиль одежды. Сопоставив цифровой портрет с ассортиментом магазина, искусственный интеллект рекомендует пять базовых вещей и аксессуары к ним — обувь, сумки, головные уборы, очки и шейные платки. «В основном люди одеваются так, как им нравится. Если я ношу одежду определенного стиля, то, скорее всего, я захочу купить что-то подобное», – комментирует Некрасов.
По словам разработчиков, такое решение является ноу-хау для российского рынка. Существующие виртуальные стилисты работают преимущественно с интернет-магазинами и заточены под другие задачи. Например, Sarafan.AI, про который ранее писала «Фонтанка», помогает копировать образы знаменитостей. Виртуальный стилист Rafinad пытается угадать предпочтения, исходя из профиля в социальных сетях. Внутри же магазинов, как правило, используются обычные экраны, которые показывают коллекцию без учета индивидуальных предпочтений.
Умная витрина, созданная Persona, позволит не только завлечь посетителя в магазин, но также разгрузить продавцов-консультантов и увеличить средний чек, уверен Павел Некрасов. «Мы исходим из того, что если предложим целостный образ, человек в итоге купит больше вещей», – пояснил он. Также в перспективе система сможет предоставлять ретейлерам аналитику о покупательских предпочтениях.
ПоделитьсяВоспитание вкуса
Прежде чем выпускать робота-стилиста на работу, его следовало обучить. Сначала программисты попытались тренировать нейросеть на снимках из фотобанков — но получилось не очень удачно: они нуждались в предварительной сортировке по стилям. Не подошли фото и из модных журналов: в такой одежде люди по улице не ходят. В итоге разработчики отдали предпочтения социальным сетям — Pinterest и Instagram. Проставленные там теги уже позволяют сортировать контент и получать информацию о том, как сочетать одежду между собой.
Чтобы анализировать миллионы снимков, а впоследствии в режиме реального времени выдавать рекомендации клиентам магазинов, также требовались внушительные серверные мощности. Persona решили не закупать собственное оборудование, а арендовать инфраструктуру в «облаке». В этом помог грант на 10 тысяч долларов, полученный от американского ИТ-гиганта Amazon. Также стартапу удалось договориться с производителем видеокарт Nvidia о том, чтобы обучать нейронные сети на современных графических процессорах на льготных условиях.
После этого систему стали учить работать с реальным ассортиментом. «Мы выгружаем до 100 тысяч подборок и отдаем профессиональным стилистам на проверку», – рассказывает Некрасов. По его словам, процент ошибок искусственного интеллекта очень низкий — около 10%.
ПоделитьсяРаспознавание образа
«Фонтанка» проверила, сможет ли нейросеть заменить профессионального стилиста или хотя бы угадать настроение и предпочтения модниц, но осталась не вполне удовлетворена результатом. Оценить предложенный целостный образ не получилось по той причине, что система не угадывала с базовым предметом гардероба.
Мы поставили эксперимент на двух девушках, которые предстали перед умной витриной в шести разных образах. Лучше всего система справилась с распознаванием стиля casual и smart-casual — в них был выдержан ассортимент магазина. В первом случае она предложила на выбор несколько футболок с яркими принтами. Во втором случае умная витрина посоветовала очень близкие по стилю блузку и пиджак, но в другой цветовой гамме. Их захотелось примерить, но не удалось — в магазине нужный размер отсутствовал.
Нас заверили, что это временная недоработка: впоследствии система научится более точно определять размер и сопоставлять с актуальными остатками конкретной торговой точки.
С платьями виртуальный стилист справился хуже. На первый взгляд, искусственный интеллект верно распознал стиль на стыке романтики и бохо, а также угадал склонность к темно-синей и песочно-коричневой цветовой гамме. Дополнительное предложение в с ярким геометрическим узором тоже пришлось по вкусу. Вот только все варианты были сильно выше колена, хотя исходный наряд был длиной в пол. Но это нельзя считать ошибкой, считают разработчики. Нейросеть определяет стиль, но не всегда советует на 100% идентичный товар: по ее мнению, иногда нужно разнообразить гардероб.
Казалось бы, стиль киберготики должен быть самым близким по духу для искусственного разума. Но здесь вышла промашка. Вместо того, чтобы искать что-то похожее на черное блестящее мини-платье, в котором перед умной витриной предстала модель, система показала разноцветные летние платья в повседневном и романтическом стиле.
Пышные платья в стиле pin up и glamour&gothic нейросеть и вовсе проигнорировала: вместо них покупательнице предложили мужские шорты и футболки. Пока система работает не идеально, были вынуждены на этот раз признать разработчики. Например, может ошибиться с полом, если глаза клиента закрыты очками. Некоторые типы лиц тоже распознаются ошибочно.
Константин Селин/«Фонтанка.ру»
Искусственный интеллект vs естественный
Живые продавцы справились с задачей куда лучше искусственного интеллекта. Попадание в стиль оказалось почти стопроцентным. Причем на анализ ассортимента ушло столько же времени, сколько у умной витрины, включая путь до нужной полки.
По словам директора магазина Jeans Symphony Екатерины Блиновой, пока виртуальный консультант стал не заменой, а скорее помощником ее сотрудникам. Если базовую вещь человек, как правило, посоветует точнее, то нейросеть поможет быстрее найти к ней подходящие дополнения. «Не каждый консультант может грамотно подобрать образ по цветовой гамме. Если покупатель просит верх к каким-то джинсам, приходится приносить, к примеру, большое количество футболок. Это гораздо проще, если видеть полностью образ и сочетание цветов», – говорит она. Но пока система не показывает больше трех комплектов и, кроме того, не отображает актуальную информацию о наличии размеров.
До конца года умные витрины, разработанные Persona, собираются поставить и в других магазинах петербургских ретейлеров. Названия сетей пока держатся в секрете. Это будут не только экраны внутри магазинов в ТЦ, но и настоящие витрины, обращенные на улицу. Авторы проекта подчеркивают, что пока это пилотные проекты – система будет дорабатываться с учетом пожеланий сетей. К примеру, программисты обещают научить нейросеть анализировать другие вещи – обувь, головные уборы и аксессуары, что поможет точнее угадывать и дополнять образ. Интерфейс тоже обещают совершенствовать — виртуальную витрину снабдят системой Microsoft Kinect, которая позволит управлять экраном без касаний — взмахом руки. Кроме того, виртуальный стилист научится создавать цифрового двойника клиента и показывать, как будут смотреться подобранные комплекты, прямо на экране.
Галина Бояркова, «Фонтанка.ру»
