Apple vytváří systém strojového učení, který bude vládnout všem

Siri se po uvedení iOS 13 dočká významných vylepšení, Apple se účastní klíčového veletrhu hlasové umělé inteligence a zveřejnil studii, v níž vysvětluje některé podrobnosti o první technologii strojového učení (ML) svého druhu, kterou nazývá Overton.“

Definice okna strojového učení

Tento týden Apple sponzoruje největší světovou konferenci o zpracování mluvené řeči Interspeech 2019.

V rámci své práce na akci předložil několik výzkumných prací – a členové jeho rostoucích týmů strojového učení se tam setkají s účastníky.

Mezi dalšími tématy (všechny si je můžete prohlédnout zde) bude Apple prezentovat příspěvky o zjišťování výrazu/záměru prostřednictvím hlasu, zlepšování rozpoznávání hlasu, vývoji přesnějších nástrojů pro porozumění nuancím řeči, využití zrcadlení k budování vztahů mezi lidskými uživateli a řečovými asistenty a využití technologií k optimalizaci vylepšování řeči.

O tom, čím se společnost zabývá v oblasti ML, se můžeme dozvědět něco více na zcela novém portálu Interspeech Youtube, i když nevíme, zda se tam objeví nějaké video společnosti Apple.

Není to žádný šok, že se vědci společnosti Apple zapojují do širší vědecké komunity. Společnost od roku 2017 na svém vlastním portálu pro strojové učení sporadicky zveřejňuje články a oznámení o strojovém učení.

Představení Overtonu

Apple tvrdí, že s Overtonem má první řešení svého druhu – jeho cílem je umožnit, aby velkou část personalizace ML modelů spravoval stroj, nikoli člověk.

Hlasová interakce je jen přední část toho, co se děje, když položíte Siri otázku. Modely strojového učení se pak musí pokusit porozumět otázce, kontextualizovat ji a zjistit nejpřesnější odpověď. Poskytnout kvalitní odpověď je ve skutečnosti těžší, než se zdá.

Jistě, u některých dotazů dostanete od Siri pouze údaje, které našla na stránce Wikipedie (i když i tehdy mohla prověřit několik takových stránek, aby vybrala nejrelevantnější odpověď). Ale konečným cílem musí být, aby se Siri stala efektivním zdrojem komplexních odpovědí na složité problémy – dokonce do té míry, že je bude předpovídat.

Těchto dalších kroků je těžké dosáhnout.

Jak mohou vědci získat větší jistotu, že odpověď, kterou má Siri poskytnout, je ta nejpřesnější dostupná?

Takovou výzvu řeší společnost Apple pomocí aplikace Overton, která „automatizuje životní cyklus konstrukce, nasazení a monitorování modelu.“

V lidském pojetí to znamená, že stroj sám opravuje a upravuje modely strojového učení v reakci na vnější podněty, zpřesňuje je a opravuje logické chyby, které by mohly vést k nesprávnému závěru. Jde o to, že lidé se pak mohou soustředit na špičkový dohled nad modely strojového učení.

To (myslím) znamená, že místo toho, aby se člověk musel dostávat hluboko do stále složitějšího kódu, aby provedl drobné, ale nezbytné úpravy, může si vyžádat sadu změn, které pak Overton aplikuje.

Doslova řídí Overtonovo okno.

Jak to Apple využije?

Myslím si, že ambice společnosti Apple pro Siri sahají dál než k tomu, aby byla digitálním ekvivalentem trochu neužitečného přítele, kterého se občas zeptáte, i když víte, že možná nedostanete užitečnou odpověď.

Siri má být hlasový pomocník schopný přinášet informace na vysoké úrovni, kontextovou analýzu a rozšiřovat úkoly, které už děláte. Návrhy Siri tento směr ukazují, i když implementace zůstávají omezené.

Apple říká: „Hlavním směrem probíhající práce jsou systémy, které staví na Overtonu a pomáhají při řízení rozšiřování dat, programovém dohledu a spolupráci.“

Myslím si také, že Overton má vliv na soukromí uživatelů.

Přemýšlejte o tom takto:

Vědci společnosti Apple vytvářejí modely, o kterých jsou přesvědčeni, že jsou velmi přesné. Tyto modely běží na zařízení se systémem iOS. Overton poskytuje těmto modelům určitou míru nezávislosti a systémy ML upravují modely tak, aby byly přesné a relevantní – to vše bez toho, aby vědci měli detailní přehled o jednotlivých činnostech.

To znamená, že správci dat (v tomto případě především vědci, kteří tyto modely vytvářejí) zastávají obecnější strategické role, ve kterých jim nejsou zpřístupněny informace týkající se jednotlivých uživatelů.

Apple vytváří stroje ML, aby zvládaly určité definované úkoly, a zároveň vybavuje samotné stroje tak, aby mohly přizpůsobit modely, které používají. Zdá se, že právě o to v Overtonu jde – a určitě to bylo součástí toho, co vedlo Apple k nákupu Silk Labs.

Apple tvrdí, že Overton je první systém pro správu strojového učení nastavený na zlepšování a sledování kvality aplikací. Když čtu mezi řádky, může to být (zdůrazňuji „může“, protože nic lepšího nevím) také technologie používaná k identifikaci toho, kdy namíříte fotoaparát iPhonu 11 na domácího mazlíčka pro jeho portrét.

Zítřejší svět je ve vývoji.

Sledujte mě prosím na Twitteru nebo se ke mně přidejte ve skupinách AppleHolic’s bar & grill a Apple Discussions na MeWe.