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Apple va donc arrêter d'écouter vos demandes Siri. Maintenant quoi?

Par Maximus63 , le 3 août 2019 - 10 minutes de lecture

Une semaine après qu'un article paru dans The Guardian ait révélé que des êtres humains participant au programme de "classement" de Siri de Apple entendaient des activités privées et illégales, Apple a suspendu le programme afin de mener un examen. Nous travaillons également sur une mise à jour logicielle pour donner aux utilisateurs la possibilité de se retirer (ou peut-être de s’inscrire).

Apple a publié une déclaration simple: «Nous nous engageons à offrir une expérience Siri exceptionnelle tout en protégeant la confidentialité des utilisateurs. Pendant que nous procédons à un examen approfondi, nous suspendons le classement Siri au niveau mondial. De plus, dans le cadre d’une future mise à jour logicielle, les utilisateurs auront la possibilité de choisir de participer à la notation. ”

C’est la bonne chose à faire, mais je me demande ce que la voie à suivre est censée être. Parce que, bien que la plupart des gens ne le réalisent pas, l’apprentissage automatique (ML) et l’IA reposent sur le «classement» humain et il n’ya pas de bonne alternative en vue. Et comme Siri est fréquemment critiqué pour son retard d’un an ou deux sur ses rivaux, il ne sera pas facile pour Apple de rattraper son retard tout en protégeant notre vie privée.

Tout le monde le fait

En quoi consiste ce programme de classement Siri? En gros, chaque fois que vous dites «Hey Siri …», la commande que vous prononcez est traitée sur votre appareil, mais également semi-anonymisé et envoyé au cloud. Un petit pourcentage d’entre eux sert à former le réseau de neurones qui permet à Siri (et à la fonction de dictée d’Apple) de comprendre avec précision ce que vous dites. Quelqu'un, quelque part dans le monde, écoute certaines des commandes «Hey Siri» et note si Siri a bien compris la personne ou non.

Ensuite, le réseau d'apprentissage automatique est ajusté et réajusté et réajusté à travers des millions de permutations. Les modifications sont automatiquement testées par rapport à ces échantillons “gradués” jusqu'à ce qu'un nouvel algorithme ML produise des résultats plus précis. ensuite cette réseau de neurones devient la nouvelle ligne de base et le processus se répète.

Il n’existe aucun moyen de former des algorithmes ML (reconnaissance vocale ou photographique, ou de déterminer si votre caméra de sécurité a vu une personne ou une voiture) sans la formation d’un humain.

Il n’existe aucun moyen de former des algorithmes ML (reconnaissance de la parole ou des photos, ou de déterminer si votre caméra de sécurité a vu une personne ou une voiture) sans une formation humaine de la sorte. Si un algorithme informatique pouvait toujours déterminer avec précision si l'IA était juste ou faux, il être l'algorithme d'IA!

Apple, Google, Amazon, Microsoft et quiconque produisant des assistants d'intelligence artificielle utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour reconnaître la parole ou détecter des objets sur des photos ou des vidéos, ou presque, le font. Ils écoutent vos requêtes d'assistant, ils regardent vos photos, ils regardent vos caméras de sécurité.

Sorte de.