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.
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.

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