Jurnalistul Steven Levy a publicat pe Medium un articol detaliat despre eforturile depuse de compania Apple în domeniile inteligenței artificiale și învățării automate, după ce s-a întâlnit la sediul din Cupertino al companiei americane cu mai mulți directori de rang înalt ai gigantului american, printre care se numără și vicepreședinții executivi Craig Federighi, Eddy Cue și Phil Schiller.
Oficialii Apple i-au oferit acestuia o imagine mai apropriată asupra modului în care învățarea automată este integrată în software-ul și serviciile sale, mai ales Siri. În legătură cu Siri aflăm în premieră un lucru extrem de interesant, anume că este acționat încă din 2014 de un sistem neural, care i-a îmbunătățit extraordinar de mult acuratețea, conform Apple. Eddy Cue, vicepreședinte executiv Apple pentru software și servicii internet, a declarat:
Acesta este unul dintre acele lucruri unde saltul a fost atât de important încât faci testul încă o dată pentru a te asigura că cineva nu a scăpat o zecimală.
Alex Acero, persoana din cadrul Apple care conduce echipa ce se ocupă de vorbirea Siri, a spus că rata de eroare a asistentului s-a înjumătățit în cele mai multe cazuri.
Rata de eroare s-a înjumătățit în toate limbile, iar în majoritatea cazurilor a scăzut mai jos de jumate. Asta se datorează cel mai mult învățării profunde și modului în care am optimizat – nu doar algoritmul în sine, ci și contextul produsului finit.
Acero a mai spus că el a reușit să lucreze direct cu echipa Apple specializată în proiectarea siliciului și cu inginerii care au scris firmware-ul pentru dispozitivele iOS pentru a maximiza performanțele rețelei neurale, iar Federighi a adăugat că faptul că Apple creează atât hardware-ul, cât și software-ul îi oferă un „avantaj incredibil” în fața altor companii din industrie. Craig Federighi, vicepreședinte executiv Apple pentru software:
Nu este doar siliconul. Este despre cât de multe microfoane punem în dispozitiv, unde punem acele microfoane. Cum reglăm hardware-ul și aceste microfoane și pachetul software care face procesarea audio. Sunt toate aceste piese împreună. Este un avantaj incredibil față de cei ce trebuie să creeze ceva software și apoi să aștepte să vadă ce se întâmplă.
După discuția avută cu oficialii Apple, Levy oferă câteva exemple de componente ale iOS ce ne demonstrează că sistemul Apple de învățare automată se extinde mult după Siri. Astfel, noi aflăm că el are un rol important în caracteristica de identificare a apelanților pe baza e-mailurilor primite, în caracteristica ce afișează aplicațiile pe care ai putea să vrei să le accesezi în continuare, în cea capabilă să afișeze adresa unui hotel la care ți-ai făcut rezervare (înainte ca tu să introduci ceva în Hărți), în cea capabilă să îți arate pe hartă unde ți-ai parcat mașina și în multe, multe altele. De asemenea, acest sistem are un rol important și în Apple Pencil, care este unul dintre primele produse ale Apple care s-a născut din învățarea automată, iar acest lucru îl ajută să facă diferența, cu o acuratețe foarte bună, între o glisare, o atingere și o hașură.
Dacă nu ar lucra [n.r. Apple Pencil] foarte bine, aceasta nu ar mai fi o foaie de hârtie suficient de bună pentru mine ca să scriu – iar Pencil nu ar mai fi un produs bun.
Pe iPhone, sistemul de învățare automată este activat printr-un cache dinamic localizat sau o „bază de cunoștințe” despre care Apple spune că are o dimensiune de aproximativ 200 MB, în funcție de cât de multă informație personală stochează. Acesta include informații despre aplicațiile folosite de utilizatori, interacțiunile cu alții, procesare neurală, un modelator de vorbire, rețelele neurale care permit recunoașterea obiectelor, chipurilor și clasificarea scenelor, și nu doar.
Este o compactă, dar destul de profundă bază de cunoștințe, cu sute de mii de locații și entități. Noi o localizăm deoarece știm unde ești. […] Funcționează în mod continuu în fundal.
Apple, spre exemplu, folosește rețeaua sa neurală pentru a-i permite iOS să găsească toate cuvintele pe care utilizatorii iPhone le introduc folosind tastatura QuickType standard. Acesta sunt, probabil, cele mai personale date pe care iOS le strânge, iar scopul este de a permite sistemului de învățare să detecteze evenimente, informații despre zvonuri, programări, contacte și nu numai. Desigur, aceste informații nu părăsesc niciodată aparatul de pe care sunt înregistrate și nu ajung pe serverele Apple sau ale agențiilor secrete.
Evident, compania Apple și oficialii săi au insistat și în cadrul acestei prezentări asupra modului în care protejează securitatea și intimitatea utilizatorilor. Ei ne asigură că acest sistem de învățare neurală, spre deosebire de altele (cum ar fi cel al Google), funcționează doar local, pe dispozitiv, fără a trimite vreuna dintre datele colectate la serverele companiei americane.
Unele persoane cred că noi nu pitem face aceste lucruri cu inteligența artificială deoarece noi nu avem datele. Dar noi am găsit modalități de a colecta datele, menținând în același timp confidențialitatea. Acesta este aspectul esențial.
Pentru cele mai intime lucruri, învățarea automată are loc în întregime pe dispozitiv.
Întregul articol despre Apple și sistemele sale de inteligență artificială și învățare automată este la această adresă, pe Medium, și merită citit.
