Siri, big data i polityka prywatności

Kilka dni temu zespół Siri w Apple poznał swojego nowego szefa — jest nim John Giannandrea, ekspert od sztucznej inteligencji i architekt Asystenta Google, który pracował dla technologicznego giganta z Mountain View ponad siedem lat. W tym czasie udało mu się zintegrować w ramach systemu Google różne elementy big data i sztucznej inteligencji, dzięki czemu możliwe stało się stworzenie inteligentnego asystenta. Teraz Apple ma nadzieję zrobić to samo z Siri.

Siri wciąż dwa kroki za Alexą i Google Assistant

Nie ma wątpliwości, że firma z Cupertino ma już wszystkie narzędzia, by pobić dotychczasowego lidera na rynku inteligentnych systemów — Asystenta Google. Jednak do ich pełnego wykorzystania jest jeszcze daleko. Siri w dalszym ciągu nie potrafi bowiem robić rzeczy, które konkurencyjne produkty już dawno opanowały. Mowa tu między innymi o aktywnym uczestnictwie w różnego rodzaju grach czy efektywnym rozpoznawaniu głosów i języków.

Zakres dostępu do danych a wykorzystanie potencjału big data

Największym problemem przy rozwijaniu możliwości Siri nie są kłopoty ze sprzętem (choć i w tym zakresie pojawiają się trudności związane z integracją systemu na różnych urządzeniach), a zaangażowanie firmy w ochronę danych użytkowników. Wyzwanie dla Apple’a wynika bowiem z tego, że cały mechanizm machine learningu wykorzystywanego w inteligentnych asystentach oparty jest na dostępie do zagregowanych baz danych.
Tam jednak, gdzie Google i Amazon używają do budowania algorytmów uczenia maszynowego informacji bezpośrednio pozyskanych od konkretnego użytkownika, Apple do nauczania Siri wykorzystuje dane znacznie bardziej zabezpieczone. Oznacza to, że osobiste interakcje z Siri pozostają tylko na wybranym telefonie, a wszelkie dane zbierane centralnie przez Apple są mieszane z losowym „hałasem”, który sprawia, że poszczególne informacje stają się anonimowe. Dzięki temu niemożliwe jest zidentyfikowanie konkretnego użytkownika na podstawie informacji pobranych z baz Siri.

W efekcie jednak system Apple 

ciągle pozostaje w ogonie technologicznego wyścigu. Systemy Google’a czy Amazona dostają bowiem stałą porcję danych, na których mogą ćwiczyć swoje sieci neuronowe i stosunkowo szybko „uczyć” inteligentnych asystentów nowych umiejętności, Apple zaś ma w tym zakresie zdecydowanie bardziej utrudnione zadanie. Firma z Cupertino podkreśla jednak, że mimo większych trudności tworzenie mechanizmów uczenia maszynowego na zabezpieczonych danych nie jest niemożliwe. Jeśli bowiem wiele osób przesyła te same dane, hałas, który został dodany, może zostać uśredniony względem dużej liczby punktów danych, zaś Apple może zidentyfikować, kiedy pojawiają się ważne informacje.

W przypadku Asystenta Google dopóki nie zostanie wystosowana wyraźna prośba o zabezpieczenie danych, firma może dowolnie wykorzystywać interakcje z Asystentem w celu uczynienia go bardziej inteligentnym. Gdy się weźmie ten aspekt pod uwagę, nie dziwi fakt, że produkt Google jest na bardziej zaawansowanym etapie wdrożenia niż inteligentny asystent Apple.
Głównym wyzwaniem dla Giannandrei na nowym stanowisku staje się zatem stworzenie systemu, w ramach którego big data będą umiejętnie wykorzystywane w uczeniu maszynowym, przy zachowaniu jednocześnie wysokich standardów ochrony danych użytkowników Apple.
Autorem tekstu jest Jędrzej Fulara — architekt i lider zespołu programistów w firmie Sparkbit, odpowiedzialny za definiowanie założeń technologicznych firmy oraz projektowanie architektury dla kluczowych klientów.
Ekspercką wiedzę i doświadczenie zdobywał, pracując dla polskich dostawców oprogramowania oraz jako konsultant dla klientów brytyjskich i niemieckich. Zajmował się projektami obejmującymi obszary przetwarzania języka naturalnego, sieci semantycznych i monitorowania danych w czasie rzeczywistym. Pracował również na Uniwersytecie Warszawskim, uczestnicząc w kilku europejskich oraz polskich projektach badawczych i grantach. Doktor informatyki Uniwersytetu Warszawskiego w dziedzinie analizy statycznej kodu i weryfikacji oprogramowania.
Artykuł pojawił się  oryginalnie w nr 4/2018 Mój Mac Magazynu.