ऐप्पल ने हाल ही में लॉन्च किए गए अपडेट किया है मशीन लर्निंग ब्लॉग तीन नए पेपर शामिल करने के लिए, जिसमें सिरी को बेहतर बनाने के लिए Apple के कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग का वर्णन किया गया है।
नीचे ब्यौरे की जांच करें।
मशीन लर्निंग के बारे में सीखना
पहले नए पेपर में, "एक लेबलिंग समस्या के रूप में उलटा पाठ सामान्यीकरण," ऐप्पल एक नई भाषा में सेवा शुरू करते समय सिरी के भाषण मान्यता स्तर को उच्च रखने की समस्या के बारे में बात करता है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि Apple के पास अपने ध्वनिक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए तुरंत पर्याप्त डेटा नहीं है, जिससे खराब सटीकता हो सकती है। हालांकि, तथाकथित "ट्रांसफर लर्निंग तकनीक" का उपयोग करके जो मौजूदा ध्वनिक मॉडल से डेटा का लाभ उठाते हैं, Apple उच्च स्तर की वाक् पहचान को दोनों भाषाओं और ऑडियो चैनल में स्थानांतरित करने में सक्षम है बैंडविड्थ
ऐप्पल के इंजीनियर लिखते हैं, "जिस दिन हम एक नई भाषा पेश करते हैं, उस दिन हमारी तकनीकें सिरी की सटीकता को बेहतर बनाने में मदद करती हैं।"
दूसरे पेपर में, "एक लेबलिंग समस्या के रूप में उलटा पाठ सामान्यीकरण," ऐप्पल उस तरीके का वर्णन करता है जिससे वह सिरी को तिथियां कहने में सक्षम है, समय, पते और मुद्रा राशियों को अच्छी तरह से स्वरूपित तरीके से - उदाहरण के लिए, "अक्टूबर तेईस-बीस अक्टूबर" के बजाय "23 अक्टूबर, 2016" सोलह।"
तीसरे नए पेपर का शीर्षक है, "डीप लर्निंग फॉर सिरीज़ वॉयस: ऑन-डिवाइस डीप मिक्सचर डेंसिटी नेटवर्क्स फॉर हाइब्रिड यूनिट सिलेक्शन सिंथेसिस।" यह कुछ गहन शिक्षण तकनीकों का वर्णन करता है जिन्होंने सिरी की आवाज की गुणवत्ता में सुधार किया है - इसे और अधिक प्राकृतिक और चिकना-ध्वनि।
AI में सुधार के लिए Apple का अभियान
ऐप्पल का मशीन लर्निंग ब्लॉग उल्लेखनीय है, क्योंकि लंबे समय तक, ऐप्पल ने खुद को बाकी हिस्सों से अलग कर लिया था एआई समुदाय, सम्मेलनों में भाग लेने से इंकार कर रहा है, या इसके शोधकर्ताओं को मौजूदा पत्रिकाओं में अपना काम प्रकाशित करने की अनुमति नहीं दे रहा है।
यह हाल के महीनों में बदल रहा है, कंपनी इस क्षेत्र में अपने काम के बारे में खुल रही है और वास्तव में अपने काम का वर्णन करने वाले शोध पत्र प्रकाशित कर रही है। (Apple होने के नाते, उन्होंने निश्चित रूप से एक में प्रकाशित करने के बजाय अपनी मशीन लर्निंग जर्नल बनाने का विकल्प चुना मौजूदा एक।) ऐसा करने के लिए तर्क का एक हिस्सा अधिक मशीन सीखने वाले शोधकर्ताओं की भर्ती में मदद करना हो सकता है, who अन्यथा Apple की गोपनीयता से दूर किया जा सकता है.
हालाँकि, Apple की दिशा पूरी तरह से नहीं बदली है। फेसबुक और Google जैसे साथी तकनीकी दिग्गजों के विपरीत, जिन्हें अनुसंधान प्रकाशित करने के लिए जाना जाता है, उन्हें अभी तक व्यावसायिक अनुप्रयोग नहीं मिले हैं, Apple इसे अपेक्षाकृत सुरक्षित रूप से खेल रहा है। NS एक गहन शिक्षण-आधारित मॉडल में सिरी का संक्रमण आईओएस 10 के साथ हुआ, और ऐप्पल ने अब केवल उस शोध में से कुछ का वर्णन करने वाला एक पेपर प्रकाशित किया है।
Apple की लंबाई को देखते हुए नए उत्पाद नाम गुप्त रखने के लिए, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि यह नवीनतम अत्याधुनिक अनुसंधान के बारे में खुला नहीं होना चाहेगा जो वह कर रहा है। चीजों की नज़र से, Apple AI घोषणाएँ नहीं करने जा रहा है, जो जल्द ही दुनिया को किसी भी समय झटका देगी।
फिर भी, एक ऐसी कंपनी के लिए जिसे पहले कंप्यूटर विज्ञान के इस सबसे महत्वपूर्ण पहलू में हर किसी के पीछे गिरने के रूप में देखा जाता था, यह ब्लॉग निश्चित रूप से एक आशाजनक (और शैक्षिक) कदम है।
