Zavřít reklamu

Uživatelé jablečných zařízení se dělí na dvě skupiny. Ta první používá hlasovou asistentku Siri na denní bázi, ta druhá se naopak se Siri jednoduše nespřátelila a raději si udělá vše manuálně bez využití asistence. Zdali patříte do první, či druhé skupiny, je v případě této zajímavosti celkem jedno. Kalifornský gigant se totiž s veřejností podělil o to, jak funguje interní vývojářský nástroj s názvem Overton, který pomáhá monitorovat a vylepšovat strojové učení, které využívá například Siri. Právě díky Overtonu je údajně Siri schopná odpovědět i na méně zvyklé otázky.

Pro většinu z nás jsou asi pojmy umělá inteligence a strojové učení jedna velká neznámá. Víme ale, že se jedná o pokročilé technologie, které jsou velmi komplexní. Lidé dávají strojům možnost, aby se postupně učily rozpoznávat obrázky, anebo třeba samostatně řídit automobilové vozidlo. Problém s vývojem strojového učení spočívá však v tom, že inženýři musí pečlivě zkoumat, jakým způsobem stroje analyzovaly vstupní data. Tímto se má předejít špatnému vyhodnocování a mohou se tak určit výjimky z běžných dat. Bohužel, tento úkol se s rostoucími a sofistikovanějšími systémy stává čím dál tím složitější.

Kvůli tomu byl vytvořen framwerok Overton. Ten se stará o to, aby dokázal vytvořit model, který dokáže poskytnou odpověď na takovou otázku, která může být pro Siri velmi složitá. V případě, že se Siri zeptáte například na otázku „Jak vysoký je prezident Spojených států,“ tak Siri musí využít dat z vícero zdrojů, které poté musí spojit, aby dokázala odpovědět. Bez Overtonu by se tyto otázky musely postupně sbírat a předávat samotným inženýrům v Applu, kteří by na ně museli vytvořit speciální odpovědi. S Overtonem tedy odpadá množství práce, které by za normálních okolností padlo na ramena právě pracovníkům v Applu. Jablečná společnost uvádí, že celou vizí Overtonu je, aby se vývojáři mohli soustředit na vyšší úroveň strojového učení, než aby museli jen odpovídat na nevšední otázky uživatelů.

Souvisejíci

Overton je vytvořen tak, aby jej bylo možné využívat bez psaní programovacího kódu. Namísto toho Overton automaticky vytváří schéma z datových balíčků. Schéma poté speciálně popíše, aby mu rozuměla umělá inteligence. Součástí popisu je například vstup, výstup, tok dat a další. Tyto schémata poté může Overton kompilovat do dalších frameworků, jako je například TensorFlow, CoreML, či například PyTorch. Dále Overton dokáže využívat například techniku „krájení modelu“, či například učení multitaskingu, aby dokázal předpovědět všechny operace, které budou nutné pro zpracování jednoho úkolu. Celý podorbný dokument o Overtonu naleznete zde.

Dnes nejčtenější

Další články