John Giannandrea habla del uso de la inteligencia artificial dentro de Apple en una nueva entrevista

John Giannandrea habla del uso de la inteligencia artificial dentro de Apple en una nueva entrevista

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John Giannandrea habla del uso de la inteligencia artificial dentro de Apple en una nueva entrevista

Poco a poco la inteligencia artificial (IA) ha entrado a formar parte de nuestro día a día. Los dispositivos de Apple, ya sea nuestro iPhone o nuestro Apple Watch, usan la IA para muchas tareas, desde ordenar las fotos o crear recuerdos, hacer funcionar "Oye Siri" a decidir qué tareas tienen prioridad en el procesador del dispositivo.

Dime donde no usamos la IA

Siri

En una entrevista a ArsTechnica, John Giannandrea, responsable de la estrategia en IA dentro de Apple, ha dado más detalles del uso que hace la compañía de esta tecnología. Tanto el uso de la IA como del Machine Learning (ML) ha crecido exponencialmente desde que Giannandrea entró a trabajar en la compañía tras dejar Google, un momento en el que, para su sorpresa, descubrió que Apple utilizaba más bien tímidamente las herramientas de AI.

Hay un montón de nuevas experiencias que son impulsadas por el ML. Y estas son cosas como la traducción de idiomas, o el dictado en el dispositivo, o nuestras nuevas características sobre la salud, como el sueño y el lavado de manos, y cosas que hemos liberado en el pasado sobre la salud del corazón y cosas como esta. Creo que cada vez hay menos lugares en el iOS donde no estamos usando el aprendizaje automático.

Es difícil encontrar una parte de la experiencia en la que no estés haciendo un trabajo predictivo. Por ejemplo, las predicciones de las aplicaciones, o las predicciones del teclado, o las cámaras de los teléfonos hacen un montón de aprendizaje automático entre bastidores para averiguar lo que llaman "saliente".

Los propietarios de iPhone más experimentados también pueden notar que el aprendizaje automático está detrás de la capacidad de la aplicación de fotos de clasificar automáticamente las fotos en galerías preestablecidas, o de dar con precisión las fotos de una amiga llamada Jane cuando se introduce su nombre en el campo de búsqueda de la aplicación.

Todas estas cosas se benefician de las funciones de aprendizaje de la máquina central que están integradas en la plataforma central de Apple. Así que es casi como: "Encuéntrame algo en lo que no usemos el aprendizaje automático".

Privacidad, la base y el centro de la IA en Apple

Privacidad

Inteligencia artificial y privacidad parece que son dos términos que van de la mano. El motivo de ello es que para entrenar los algoritmos de IA son necesarios datos, estos datos pueden, en demasiados casos, ser recogidos sin la transparencia suficiente. De todos es sabida la importancia que Apple da a la privacidad en todos sus productos y servicios, algo que se refleja en la entrevista.

Si dices algo como, "Léeme mis mensajes de Bob". La síntesis del texto al habla está ocurriendo en el dispositivo, en el Motor Neural, la combinación del Motor Neural y la CPU. Y debido a eso, nunca vemos el contenido de tu mensaje de Bob porque tu teléfono lo está leyendo, no son los servidores los que lo leen. Así que el contenido de ese mensaje nunca llega al servidor.

En general, tenemos dos formas de construir modelos. Una es cuando compramos y etiquetamos los datos, lo cual es apropiado en muchas, muchas circunstancias. Y luego está el caso en el que pedimos a los usuarios que donen sus datos. El ejemplo más notable de eso sería Siri, donde, cuando instalas un iPhone, decimos, "¿Te gustaría ayudar a mejorar Siri?"

Ese es un caso en el que se nos dona una cantidad de datos y luego un porcentaje muy pequeño de ellos puede ser usado para el entrenamiento. Pero muchas, muchas cosas de las que hablamos aquí, como por ejemplo, la escritura, podemos reunir suficientes datos para entrenar a ese modelo para que funcione básicamente con la escritura de todo el mundo sin tener que utilizar ningún tipo de datos de los consumidores.

Tenemos muchas garantías. Por ejemplo, hay un proceso para identificar si el audio estaba destinado o no al asistente, que está completamente separado del proceso para revisar realmente el audio. Así que hacemos muchas cosas internamente para asegurarnos de que no estamos capturando -y luego descartando, de hecho- cualquier audio accidental.

Sin duda la IA, así como el ML, son tecnologías que han venido a revolucionar nuestro uso de la tecnología. Si no nos han pasado desapercibidas, es posible que las conozcamos principalmente gracias a nuestro iPhone o nuestro iPad, pero están mucho más allá. Dicho de otra forma, dime ¿dónde no está la IA?

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