苹果再次成为AI战场的主力军,一种全新的机器学习技术

2019-09-20 10:17 次阅读

iOS 13推出以来,Siri进步明显,苹果再次成为AI战场的主力军;它还发布几份研究报告,介绍一种全新的机器学习技术,也就是Overton。

不久前,苹果赞助 Interspeech 2019,它是世界最大的口语处理研讨会。为了支持大会的召开,苹果提供一些研究论文。苹果介绍称,Overton的目标是让机器管理大量个性化ML(机器学习)模型,不需要人管理。

Overton是什么

当我们向Siri提问时,语音交互只是前端流程。问题发送之后,机器学习模型先要理解问题、理解问题存在的环境,然后寻找最精准的回应。什么样的回应质量最高呢?要给出准确的定义是一件难事。

对于许多问题,Siri往往只会调用维基百科页面信息应付用户。这显然不是Siri的最终目标,它想为复杂问题提供复杂答案,甚至还要具备预测能力。

怎样达到目标?绝对不容易。到底应该怎样做,科学家才能相信Siri给出的答案最为精准呢?

苹果试图用Overton工具解决这些难题,模型的搭建、部署、监控组成一个生命周期,Overton让这个周期变成自动化流程。

用人类的话来解释,就是说机器自己根据外部刺激因素修正、调整机器学习模型,让模型更精准,修正逻辑错误。机器承担更多责任,人类就可以腾出时间关注高端监督式机器学习模型。

照我们的理解,以后如果想做出一些小调整,人类研究员没有必要深入研究日渐复杂的代码,只需要下达命令,Overton就能帮人类修改。

搭建、监管、改进机器学习系统绝非易事,数据科学家、工程师必须密切监视系统质量,诊断复杂应用程序中存在的错误。以后Overton可以帮助人类完成这些工作。

苹果是如何使用的

Siri的目标是成为语音助手,为人类提供高级信息,帮人类分析环境,增强人类处理任务的能力。Siri Suggestions目前的功能有限,但它指向的正是这一方向。

苹果解释称:“在我们当前的工作中有一个重要方向:根据Overton开发系统,让它协助完成数据扩充、程序监督、协作任务。”

Overton还可以保护隐私。

例如,苹果科学家开发模型,他们相信这些模型高度精准,模型在iOS设备上运行。有了Overton,模型会更加独立,当机器学习系统调整模型时会更加精准,更加高效;在整个过程中,研究人员没有必要查看人体是如何行动的。

如果一来,数据管理人员更像“战略角色”,他们看不到与个体用户密切相关的个人信息。

苹果在报告中指出:“Overton是第一个机器学习生命周期管理系统,监控并改进应用质量是它的使命。将模型和数据分离是设计的关键,这样一来不需要编程就能调整机器学习系统。”

到目前为止,Overton应用已经回应几十亿个提问,涉及多种语言;处理过数万亿条记录。

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