Appleの機械学習によりSiriのエラー率が2分の1に削減

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Appleの機械学習によりSiriのエラー率が2分の1に削減

ジョー・ロシニョール

スティーブン・レヴィ氏は、アップル本社で上級役員のクレイグ・フェデリギ氏、エディ・キュー氏、フィル・シラー氏、そして2人のSiri科学者と会談した後、アップルの人工知能と機械学習への取り組みについて詳細な記事を公開した。

バックチャネル-Apple-機械学習
Appleは、Siriを筆頭とするAppleのソフトウェアやサービスに機械学習がどのように深く統合されているかをレヴィ氏に詳しく見せた。記事によると、Siriは2014年からニューラルネットベースのシステムで稼働しているという。Appleは、バックエンドの変更によりパーソナルアシスタントの精度が大幅に向上したと述べた。

「今回のケースは、数値の急上昇が非常に大きかったため、誰かが小数点以下の桁を落としていないか再度テストする必要があるケースの一つだ」と、アップルのインターネットソフトウェアおよびサービス担当上級副社長、エディー・キュー氏は語る。

アップルのSiri音声チームを率いるアレックス・アセロ氏は、Siriのエラー率は多くの場合2分の1以下に低下したと述べた。

「すべての言語でエラー率が2分の1に削減され、多くの場合、2分の1以上削減されました」とアセロ氏は語る。「これは主にディープラーニングと、それを最適化した方法によるものです。アルゴリズム自体だけでなく、エンドツーエンドの製品全体を考慮しています。」

Acero 氏は Levy 氏に、Apple のシリコン設計チームや iOS デバイスのファームウェアを作成するエンジニアと直接協力して、ニューラル ネットワークのパフォーマンスを最大化することができたと語り、Federighi 氏は Apple がハードウェアとソフトウェアの両方を構築していることで、この分野で「信じられないほどの優位性」が得られていると付け加えた。

「シリコンだけではありません」とフェデリギ氏は付け加える。「デバイスにマイクを何個搭載し、どこに配置するか。ハードウェアとマイク、そして音声処理を行うソフトウェアスタックをどのように調整するか。これらすべてが連携して機能するのです。ソフトウェアを開発して、あとは結果を見守るだけの人たちと比べて、これは計り知れないアドバンテージです。」

Apple の機械学習への取り組みは Siri をはるかに超えており、Levy 氏が紹介したいくつかの例からもそれが明らかです。

連絡先リストに載っていない(ただし最近メールを受け取った)発信者を電話が特定したとき、あるいは画面をスワイプして次に開く可能性の高いアプリのショートリストを表示したとき、あるいはカレンダーに入力し損ねた予定のリマインダーが表示されたとき、あるいは予約したホテルの地図上の場所が、入力する前にポップアップ表示されたとき、あるいは指示していないのに車を駐車した場所を電話が教えてくれたとき、など、こうした機能はすべてAppleのディープラーニングとニューラルネットワークの採用によって可能になった、あるいは大幅に強化された技術です。

機械学習から生まれたもう一つの製品は、スワイプ、タッチ、鉛筆入力の違いを検出できるApple Pencilです。

AppleがハイテクスタイラスペンをApple版に搭載するためには、ユーザーがデバイスに書き込む際に手の甲がタッチスクリーンに触れ、様々なデジタルトラブルを引き起こすという問題に対処する必要がありました。「パームリジェクション」用の機械学習モデルを使用することで、画面センサーはスワイプ、タッチ、そしてペンシル入力の違いを非常に高い精度で検出できるようになりました。「これが完全に機能しないなら、これはもはや私にとって書きやすい紙ではなく、ペンシル自体が良い製品とは言えません」とフェデリギ氏は言います。もしあなたがペンシルを愛用しているなら、機械学習に感謝しましょう。

iPhoneでは、ローカライズされた動的キャッシュ、つまり「ナレッジベース」によって機械学習が可能になり、そのサイズは保存される個人情報の量に応じて約200MBだとAppleは述べている。

これには、アプリの使用状況、他のユーザーとのやり取り、ニューラルネットワーク処理、音声モデラー、そして「自然言語イベントモデリング」に関する情報が含まれます。また、物体認識、顔認識、シーン分類を実現するニューラルネットワークに使用されるデータも含まれています。

「これはコンパクトながらも非常に詳細なナレッジベースで、数十万もの場所や施設が登録されています。ユーザーの現在地を把握しているため、ローカライズも可能になります」とフェデリギ氏は語る。このナレッジベースは、Spotlight検索アプリ、マップ、Safariなど、Appleのあらゆるアプリで利用されており、自動修正にも役立っている。「しかも、バックグラウンドで継続的に動作しています」と彼は言う。

たとえば、Apple はニューラル ネットワークを使用して、iPhone ユーザーが標準の QuickType キーボードを使用して入力した単語をキャプチャします。

Appleがデバイスに保存するその他の情報には、Appleが収集するデータの中でもおそらく最も個人データに近いもの、つまりiPhone標準のQuickTypeキーボードで入力された単語が含まれます。Appleは、ニューラルネットワークで学習したシステムを用いて入力中のデータを監視し、フライト情報、連絡先、予定といった重要なイベントや項目を検出します。ただし、情報自体はスマートフォン内に残ります。

Appleは、機械学習の大部分はデバイス内で完全にローカルに実行され、個人情報がサーバーに送り返されることはないと主張している。

「データがないからAIでこういうことはできないと考える人もいます」とキュー氏は言う。「しかし、私たちはプライバシーを維持しながら必要なデータを取得する方法を見つけました。それが肝心なのです。」

「機械学習が実行される最も機密性の高い機能の一部は、デバイス内で完結するようにしています」とフェデリギ氏は語る。例えば、右にスワイプすると表示されるアプリの提案アイコンなどが挙げられる。

Backchannel の完全版記事では、Apple における機械学習と人工知能の仕組みについてさらに詳しい情報が提供されています。

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