Google тестирует новый метод обучения искусственного интеллекта в вашем телефоне

Когда технические корпорации используют для улучшения ПО машинное обучение, весь процесс обычно централизован. Такие компании, как Google или Apple, собирают информацию о пользовательском опыте, составляют единую базу, а затем обучают новые алгоритмы на основе полученных данных. Этот метод эффективен, но довольно длителен, да и не очень надёжен с точки зрения безопасности данных, поскольку информация об использовании приложения конкретным пользователем хранится на сервере компании. Для решения этих проблем компания Google запустила экспериментальный метод обучения ИИ под названием “федеративное машинное обучение” (Federated Learning). 

Суть нового подхода

Федеративное машинное обучение подразумевает распределение работы искусственного интеллекта. Вместо сбора и хранения информации в одном месте, на серверах Google, для последующей работы с новыми алгоритмами, процесс обучения происходит непосредственно на мобильном устройстве каждого пользователя. По сути, процессор телефона используется как вспомогательное средство обучения ИИ от Google.

Сейчас идёт тестирование федеративного машинного обучения при помощи клавиатуры Gboard, используемой на Android-устройствах. В приложение Gboard встроены некоторые возможности программы машинного обучения TensorFlow, что и позволяет проводить подобное тестирование. Информация о выборе среди предложенных вариантов поиска собирается и затем используется для персонализации алгоритмов приложения конкретного пользователя. Информация об изменениях возвращается в Google, затем выпускаются обновления для всех пользователей. Более наглядно процесс можно увидеть на этой схеме.

Каковы же основные плюсы нового метода?

В своём блоге специалисты Google объясняют многочисленные преимущества нового подхода. Среди них более безопасное хранение данных, поскольку данные по внесению улучшений в приложение не выходят за рамки устройства; кроме того, пользователям больше не нужно ждать выхода обновления, чтобы начать пользоваться улучшенными персональными алгоритмами. При этом команда Google постаралась сделать так, чтобы система не влияла на заряд батареи телефона или его производительность. Процесс обучения идёт только в неактивном режиме телефона, во время зарядки и при бесплатном Wi-Fi подключении.

Поскольку подобный подход обеспечивает получение пользовательских данных одновременно с сохранением высокого уровня защиты информации, в будущем компании будут прибегать к нему всё чаще.