Как обычно крупные компании используют возможности машинного обучения для улучшения софта? Взять для примера Google или Apple. Они собирают информацию о том, как вы пользуетесь приложениями, анализируют полученные данные, а потом создают новые сценарии работы, используя добытые сведения. В итоге пользователь получает новые ощущения, новый опыт при работе с программами. Например, камера может делать более резкие фотографии или запускаете улучшенный поиск в почтовой переписке.

Методика эффективная, но требует много времени. К тому же пользователей обычно волнует, что будет делать с полученными данными «большой брат», и как далеко заходит анализ этих сведений. Вдобавок, все данные нужно ещё и где-то хранить, а утечка информации с серверов — ещё одна возможная причина для опасений за личную информацию.

Google решила попробовать новый способ для обучения искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы собирать все данные в одном месте на серверах Google и обучать таким образом алгоритмы, она хочет проводить обучение на самих устройствах. Т.е. прокачивать способности искусственного интеллекта будет процессор смартфона или планшета.

И эта методика уже работает! Знаете клавиатуру Gboard? Я постоянно ей пользуюсь, лучше клавиатуры для Android-смартфонов не встречал. Так вот, она выдаёт подсказки, основанные на сообщениях пользователя. Она запоминает, какие из них человек принял, а какие проигнорировал.

По версии Google такой подход к обучению приложений исключительно хорош. Меньше угроз для безопасности пользовательских данных, потому как все процессы идут только на самом устройстве и не уходят куда-то в «облако». Также не приходится ждать обновленных версий программ, где Google улучшает алгоритмы, все работы идут под рукой на самом телефоне.

Сразу возникает вопрос, а как вся эта деятельность влияет на время работы устройства, ведь сразу появляется лишняя нагрузка? Google уверяет, что процесс оптимизирован, обучение запускается лишь в то время, когда телефон лежит в состоянии покоя, подключен к зарядке и беспроводной сети.

Такая модель обучения снижает энергозатраты, на неё уходит меньше времени, она безопасна, а результат в таком случае лучше.

И это хорошо. Хочется пользоваться умными устройствами, предугадывающими желание и настроение, но в то же время «сливать» в Google или Apple личные данные как-то не очень хочется. А так, процесс идёт в самом телефоне, он что-то узнает и анализирует, обучается. Люди всё больше беспокоятся о сохранности личных сведений, тогда как производители жить без этой информации уже просто не могут. Бизнес Google построен на продаже рекламы, поэтому большие бренды идут на такие компромиссы.

Источник: The Verge

Источник