Cómo aprendizaje automático revolucionará la experiencia móvil

No vamos a entrar en los detalles sobre lo que la máquina de aprendizaje está, basta con decir que se trata de máquinas que comparten datos, hacer predicciones, y aprender a mejorar en ellos sin ser programado de forma explícita. Si desea una explicación completa, a continuación, echa un vistazo a nuestro post ¿Qué es el aprendizaje de las máquinas?

Lo que queremos explorar aquí es sólo la forma en la máquina de aprendizaje va a cambiar la experiencia móvil. El auge de los teléfonos inteligentes es un serio impulso para el aprendizaje de la máquina porque está produciendo una enorme cantidad de datos útiles que pueden ser extraído, analizado, y se utiliza para hacer predicciones.

Sueños de IA de Google son representaciones visuales de una forma de aprendizaje automático

Vamos a empezar con una mirada a lo que el aprendizaje de máquina ya está haciendo por nosotros.

Gracias a las máquinas

Pocas empresas han hecho más que poner la máquina de aprendizaje en el centro de atención de Google. La compañía ha invertido fuertemente en el desarrollo de modelos de software que se puede aprender y aplicarlas a montañas de datos en constante crecimiento. Todos los servicios de Google se benefician de este enfoque. Gmail puede acabar con precisión el spam sin enterrar correos reales, reconocimiento de voz en Android ha mejorado de manera espectacular, y el reconocimiento de imágenes utilizado en Fotos, Mapas, y la búsqueda de imágenes está creciendo más y más preciso.

Google quiere llevar las cosas más lejos con las capacidades predictivas de Google ahora. Las capacidades contextuales de Ahora en portada se basan en el aprendizaje automático. Se puede recurrir a enorme base de conocimiento de Google para averiguar lo que está pasando en la aplicación que está utilizando y responder a una pregunta contextual. El ejemplo que se muestra fuera en la I / O fue alguien tocando una canción de Skrillex en Spotify y preguntando "¿Cuál es su verdadero nombre?" Ahora en portada dio la respuesta correcta (Sonny John Moore).

El aprendizaje automático se utiliza también para mejorar aún más con correo electrónico Bandeja de entrada. La idea de una bandeja de entrada de correo electrónico más inteligente que se puede resaltar los mensajes realmente importantes, crear automáticamente recordatorios y mensajes de grupo pertinentes juntos no es nada nuevo, pero ¿quién más puede basarse en el tipo de datos que Google tiene?

Hay muchos otros ejemplos - cuando escribe una búsqueda en Google y obtener la "Quiso decir ...?" Sugerencia, resultados en general se basan en parte en el aprendizaje automático, y la mayoría de la publicidad que ves es determinada totalmente por máquinas .

Por supuesto, no es sólo Google aprovechar la potencia de la máquina de aprendizaje, todas las grandes empresas de tecnología son. Así que echemos un vistazo a algunas de las cosas interesantes que puede ofrecer.

Increíble cosas aprendizaje automático podría traer

Hay un gran potencial para la máquina de aprendizaje para mejorar nuestras vidas. Debido a que es un método para el análisis de grandes volúmenes de datos y puede hacer predicciones y luego perfeccionar el modelo en base a lo sucedido, se puede aplicar a cualquier cosa que los datos se recogen dentro y continuamente debe mejorarse a sí misma. Aquí hay algunas cosas que podría ofrecer para mejorar nuestra experiencia móvil. Esto de ninguna manera es una lista exhaustiva:

• Traducción - Olvídate de pegar un babelfish en su oído, aprendizaje automático podría entregar la traducción de voz en tiempo real. Echa un vistazo a Skype Traductor de Microsoft Vista previa. Hay un retraso y que no funciona a la perfección, pero seguramente no habrá demasiado tiempo antes de que podamos tener conversaciones en diferentes idiomas traducidos con precisión mientras hablamos. Y no estamos hablando de voces robóticas tampoco, aprendizaje de máquina también tiene el potencial de transmitir la entonación y el énfasis.
• Aptitud - Un montón de gente utiliza vestibles fitness y aplicaciones, pero pocos entienden cómo aplicar los datos que producen. ¿Qué pasa si usted podría conseguir ideas reales y consejos prácticos desde su móvil? ¿Qué pasa si otros datos sobre su horario y la dieta se incluyó en determinar cuándo debe elaborar y qué actividad le daría el mayor impulso en la salud y la forma física? Aprendizaje automático también se puede utilizar para analizar el ejercicio que está recibiendo, reconocer las actividades distintas de forma automática, y mejorar su forma.
• Batería - La mayoría de nosotros todavía están frustrados en la vida de la batería de nuestros smartphones y vestibles. Aprendizaje automático podría ofrecer genuinas ideas sobre lo que está ávida de que el jugo, y acciones prácticas que extenderían la batería de forma espectacular.
• Automatización y predicción - Imagina Tasker, pero sin tener que crear perfiles. Aprendizaje automático podría poner el inteligente en su smartphone, al aprender el modo de usar y automáticamente desencadenar ciertas cosas específicas. Eso podría alimentar a la duración de la batería que acabamos de mencionar. Podría también ser correctamente sobre la predicción de lo que necesita. Echa un vistazo a los ejemplos en esta patente Google, presentada en 2012, que abarca cosas como el ajuste del volumen inteligente, vomitando un contacto sugerido en el marcador como un conductor de limusina cuando estás en el aeropuerto, o la creación automática de nombres de álbumes de fotos y títulos de fotos que son relevantes.
• Recomendaciones - Ya nos vemos mucho de esto, pero la máquina de aprendizaje debemos mejorar aún más. Si usted quiere comprar un nuevo teléfono inteligente, descargar un nuevo juego, o escuchar un poco de música, hay espacio para los algoritmos para encontrar las cosas que le gustará la base de sus acciones pasadas y datos de otras personas. Esto también enlaza con predicciones sobre lo que usted quiere en un momento dado sobre la base de las acciones pasadas, hora, lugar, horario, y todo lo demás las máquinas saben acerca de usted.

Los miedos y fracasos

Realmente no podemos obtener los beneficios de aprendizaje automático sin grandes cantidades de datos, pero que tiende hacia una visión del mercado de masas generalizada de lo que es posible que desee. Para el aprendizaje de máquina para conseguir realmente específico tiene que ser templado con datos personales. La utilidad potencial está muy bien destacado por algo como Google Now - si usted no deje que Google recopile datos sobre ti y te pista, entonces Google Ahora no es muy bueno en lo que sugiere cosas.

Si usted tiene preocupaciones acerca de la privacidad, es posible que decida el daño potencial supera los beneficios potenciales.

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También hay un montón de espacio para el error aquí. Hace poco, Google Fotos recientes gente negra como gorilas. También puede ser un problema cuando los modelos se encuentran con situaciones desconocidas o datos. Sin supervisión humana hay riesgos que se tomará la acción equivocada. Algunas personas temen una catástrofe si las máquinas están automatizando la conducción, vuelos, o incluso la bolsa de comercio, a pesar de que los seres humanos con frecuencia causan catástrofes cuando en el control de estas cosas ahora mismo.

Aprendizaje automático también nos podría conducir hacia una economía robot, introduciendo eficiencias que ponen a los seres humanos sin trabajo. ¿Seremos capaces de disfrutar de un futuro utópico libre de trabajo o se mueren de hambre a los desempleados como las mejoras se utilizan para impulsar ganancias para unos pocos cada vez más altos? No podemos vivir para preocuparse por ello si el movimiento AI amplio impulsado por la máquina de aprendizaje sigue mejorando y la singularidad se produce. No podemos predecir con exactitud lo que las máquinas van a hacer cuando se vuelven más inteligentes que nosotros. Ojalá, no estamos mirando por el cañón de una situación Skynet.

La combinación adecuada

Esa cuestión de cómo autónoma las máquinas son está en el corazón del movimiento de aprendizaje automático. En tu móvil Google sugiere cosas y trata de predecir, pero en general no llega a hacer de forma automática algo. Descuido humano es visto como algo deseable, incluso si hubiéramos potencialmente obtenemos más beneficios de la máquina de aprendizaje si se aplicaran automáticamente predicciones. Como toda buena tecnología, aprendizaje de máquina podría hacer la vida más fácil, pero mucho depende de cómo se aplica.