QR code per la pagina originale

Apple Overton AI è il software che migliorerà Siri

Apple spiega meglio cos'è Overton AI, la soluzione software che, con l'Intelligenza Artificiale, migliorerà le capacità di Siri.

,

Costruire, monitorare e migliorare i sistemi di apprendimento automatico non è una passeggiata, soprattutto se ti chiami Apple. I data scientist e gli ingegneri devono analizzare costantemente la qualità del supporto e fornire i risultati più idonei alle richieste degli utenti quando usano Siri.

Per questo Apple ha realizzato Overton, un framework destinato ad automatizzare i cicli di vita dei sistemi di intelligenza artificiale, come Siri, fornendo una serie di soluzioni di alto livello. Data la domanda “Quanto è alto il presidente degli Stati Uniti”, ad esempio, Overton genera un modello in grado di fornire una risposta.

I ricercatori Apple affermano che Overton è stato utilizzato per supportare applicazioni multiple, rispondendo a miliardi di query in più lingue ed elaborando “trilioni” di documenti. “Il fine è di aiutare gli sviluppatori a realizzare attività di livello superiore, non solo responsive ma proattive” spiegano dalla Mela.

E la cosa bella è che gli ingegneri possono costruire applicazioni basate sull’apprendimento profondo senza scrivere alcun codice visto che Overton è in grado di automatizzare molte delle tradizionali scelte di modellazione, inclusa l’architettura di apprendimento profondo, manipolando i file di dati per aggiornarli, se e quando necessario.

Il tool Overton fornisce risposte in molte versioni di framework di sviluppo IA come TensorFlow di Google, CoreML o PyTorch di Facebook, quindi esegue una ricerca dell’architettura e dei parametri appropriati, che influiscono direttamente sul modo in cui un modello si allena. Per quanto riguarda il monitoraggio, Overton consente agli ingegneri di fornire tag associati a singoli punti dati, indicando quali dovrebbero essere utilizzati per la formazione, i test e lo sviluppo.

I risultati? Secondo i ricercatori Apple, il software ha ridotto gli errori da 1,7 a 2,9 volte rispetto ai sistemi di produzione classici. Questa è la prima volta che la compagnia di Cupertino dettaglia come funziona un progetto su cui fonderà parte del suo futuro IA. Sicuramente una buona notizia, che aiuterà il settore a implementare e migliorare i progetti odierni.