Алексей Зеньков

Apple планирует использовать AirPods и науку о данных для создания самого мощного бота в мире

Совсем скоро виртуальный ассистент Apple Siri станет алгоритмом с самым богатым набором данных для обучения на планете.


Прошедший год не пошел на пользу позициям Siri относительно главных ее конкурентов в мире ботов – Facebook и Amazon открыли разработчикам доступ к своим платформам, в то время как Siri продолжала поддерживать лишь ограниченное количество функций. Но похоже, что после презентации новых беспроводных наушников AirPods от Apple Siri начнет получать информацию о повседневных занятиях пользователей по всему миру.

Фото: Apple

AirPods позволят Siri перерабатывать огромное количество данных

Если после начала продаж AirPods станут такими же популярными, как iPhone, Siri сможет быстро пройти путь от игрушки для баловства до одной из самых функциональных платформ с ИИ в мире. Поскольку совершенно очевидно, что в Apple хотят сделать эти наушники неизменным спутником пользователей в повседневной жизни – на работе, в спорте и путешествиях – Siri сможет в любой момент предугадывать действия пользователя на основании данных о геолокации, текущей активности iPhone, Bluetooth-соединении (например, с автомобилем или развлекательной системой) и так далее.

Читайте по теме: Вся информация, которую вы считаете ненужной, на самом деле на вес золота

Сбор данных о речевых сигналах пользователей при их общении с Siri даст Apple возможность получать более подробную информацию, чем имеют в своем распоряжении Google и Amazon на данный момент. К примеру, Siri в сможет собирать информацию о вашей реакции на различные вопросы вроде кивка или потряхивания головой. Данные, полученные всего от нескольких кивков головой каждого пользователя каждый день, уже позволят повысить надежность обучающих моделей Apple в глобальном смысле, предоставив компании принципиально новый объем разнообразных наборов обучающих данных.

Что нужно боту

Боту нужны данные. Боту нужны данные о взаимодействии с пользователем, которые позволят развивать собственные алгоритмы, улучшая качество работы как для конечных потребителей, так и для разработчиков. Благодаря этому взаимодействию быстрее совершенствуются словари самообучающихся интеллектуальных ботов. К примеру, алгоритм функции Smart Reply обрабатывает сотни миллионов электронных писем для улучшения работы бота, способного предлагать односложные ответы на письма.

Само собой, для улучшения даже небольшого бота требуется очень много данных. Добавьте к объемным выборкам алгоритмы машинного обучения, и требуемые вычислительные мощности еще сильнее возрастут, что приведет к необходимости использовать платформы глубинного обучения вроде Google TensorFlow. Ходят слухи, что у Apple заготовлена подобная система, но в отличие от Google, Microsoft и других Apple на эту тему не распространялась.

Конкуренты Apple, среди которых Amazon, Facebook и другие гиганты, методично расширяют объемы пользовательских данных, используемых для обучения ботов. Amazon совершила значительные инвестиции в технологии сбора данных с помощью Echo путем корректировки ценовой политики, поддержки разработчиков и постоянных улучшений своего продукта. Пакет инструментов для разработчика продуктов для Echo предназначен для передачи информации о поведении покупателей интеллектуальным ботам с поддержкой естественного языка. Facebook открыла доступ к своей платформе ИИ wit.ai, для того чтобы поддержать разработку все более многочисленных ботов с искусственным интеллектом. На сегодняшний день в Facebook Messenger доступны более 11 тысяч ботов, а на платформу с открытым доступом и поддержкой естественного языка подписаны более 45 тысяч разработчиков. Messenger и похожие платформы от IBM (Watson), Amazon (Alexa) и Google (Smart Reply, Google Now) помогают этим компаниям получать как можно больше данных о речевых взаимодействиях.

Генеративные боты для всех?

OpenAI, организация, созданная при поддержке Amazon, Y Combinator, Илона Маска, Питера Тиля и других, признала необходимость совместной работы для обеспечения генеративного подхода к созданию систем ИИ. Разработка Apple позволяет собирать данные о речевом взаимодействии при множестве разнообразных сценариев, а также получать информацию о реакции пользователя на те или иные внешние воздействия – от скорости вождения до уровня стресса (при соединении с Apple Watch). Бот Саманта – персонаж Скарлетт Йоханссон из фильма «Она», HAL из «2001: Космическая одиссея» и другие вымышленные боты, способные пройти тест Тьюринга, должны были полагаться на какое-то подобие генеративного моделирования, чтобы научиться адекватно реагировать на непредсказуемое поведение человека в общении.

Все более важным в мире пользовательских интерфейсов с поддержкой естественного языка будет становиться вопрос: у кого будет доступ к данным? Facebook и Microsoft в рамках своих проектов wit.ai и botframework создают разработчикам все условия для как можно более частого использования речевого ввода. До появления AirPods Apple сознательно ограничивала возможности Siri, для того чтобы гарантировать качество на выходе. Но, поскольку объем доступных для обучения данных растет, а гонка вооружений в области создания умных ботов продолжается, появляется все больше смысла в том, чтобы расширять диапазон функций, открыв доступ к инструментам разработки Siri большему количеству специалистов.

Конкуренты Apple решили открыть доступ и к платформам анализа данных, и к инструментам речевой обработки, чтобы способствовать распространению среди конечных пользователей. Так как при создании новой базы языковых данных Apple сможет найти баланс между конфиденциальностью, интеллектуальным капиталом и технологическим прогрессом? Подождите месяц, пока AirPods не станут действительно популярными… а затем спросите у Siri.

Источник


Материалы по теме:

10 виртуальных ассистентов: обзор

Чат-революция: почему боты убьют мобильные приложения

Люди + искусственный интеллект = ваше цифровое будущее

Боты служб поддержки научились лучше распознавать замешательство клиентов


comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно