Apple débauche une pointure de l'intelligence artificielle de Google, Réactions à la publication du 04/04/2018

[Lionel]

John Giannandrea était jusqu'à hier le chef de la division recherche sur l'intelligence artificielle chez Google. Il avait ce poste depuis 2010 mais a annoncé son départ de la société.
On sait maintenant qu'il ira chez Apple tenir un poste similaire.

La recherche sur l'intelligence artificielle ou plutôt les systèmes experts capables d'apprentissage est devenue cruciale pour l'avenir, en particulier au niveau des assistants comme Siri, qui se doivent de devenir plus pertinents et dans ce domaine Apple a un retard significatif sur Google ou même Amazon.

Lien vers le billet original

[Hebus]

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Donc voyant experimentalement que certains cas de figure n’étaient pas correctement calculés, que la fonction d’erreur choisie (le modèle) ne suffisait pas, ils ont sans doute récupéré de nouvelles données, ont refais le processus de détermination du modèle qui marche statistiquement le mieux... et ont mis à jour le modèle utilisé par FaceID
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Justement "qui marche statistiquement le mieux", qu'est-ce à dire, as-tu des chiffres, une étude sur FaceID avant et après?!?

Là, tu supputes (en un seul mot, je reste poli ).

Je suppose au vu de l'experience que j'ai dans mon boulot sur un projet de reduction de False Positive justement... J'ai suivi une formation et je suis de loin ce que font ces fameux data scientists sur ce projet...

En simplifiant. Le processus normal/classique dans l'approche ML de ce type, c'est à partir d'un échantillonnage donné dont on connait la réponse espéré (ML supervisé), et d'un ensemble de modèles potentiels (espace de fonctions)... de prendre 60% de l'échantillon, de calculer les minimums correspondants dans chaque modèle... ensuite d'appliquer les fonctions d'erreurs trouvées à 20% de l'échantillonnage pour decider quel modele semble le plus approprié... Et à la fin pour qualifier le modele choisi on l'applique au 20% restant de l'échantillonnage, et on mesure le taux de réussite.

De fait un algo ML se caractérise/qualifie de manière assez precise... la question est ailleurs... le plus important, les data, les nettoyer, leur coller des mesures/attributs/features qui aient du sens et qui ne soit pas corrélées, et ensuite tâtonner pour trouver un modele qui va bien.

Et donc quelles études as-tu sur FaceID avant et après?
Quels sont les chiffres?

Ça c'est important, ainsi que le groupe étudié. Là tu continues à te remuer le poireau.

Vu la supposition faite par OLM, je precise que si amelioration il y a eu, ça n'a pu se faire que par une mise à jour du ou des modèle(s) utilisé(s) par FaceID, ça a très peu de chances d'avoir été fait au sein de l'iphone isolé... les données restants dans l'enclave securisé... Et qu'il n'y a rien de magique la dedans...

Sinon je te laisse à tes obsessions sexuelles/scatologiques... c'est ton affaire très personelle.

[iAPX]

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Sinon je te laisse à tes obsessions sexuelles/scatologiques... c'est ton affaire très personelle.

Ce que je lis m'en raconte beaucoup, pas juste les termes

Pour le reste, FaceID n'a pas fait de progrès réel, si c'était le cas cas (oups!), Apple s'en vanterait comme c'est pas possible.
Peut-être moins de faux-positif, mais peut-être plus de faux-négatif. Je n'en sais rien et apparemment personne non plus.

Quand à l'IA (Imbécilité Artificielle), elle n'a pas fini de nous compliquer la vie, sous prétexte de la rendre plus simple...

Certains ont déjà réussi à trouver des phrases qui marchent avec Siri ou Alexa ou d'autres, en prenant du temps pour ça, sans savoir exploiter leurs assistants "intelligents" au maximum, puisque visiblement pour exploiter un assistant "intelligent" faut d'abord apprendre, puis essayer (ou l'inverse), puis mémoriser, reproduire et en loupant la plupart de ses fonctions.

Je ne sais pas si ces assistants sont "intelligents" mais en voyant les efforts fait pour les utiliser, ça demande certainement de l'"intelligence", mais pas sur que ça soit si "intelligent" de passer autant de temps pour obtenir de si médiocre résultats...

Ce message a été modifié par iAPX - 5 Apr 2018, 22:53.

[Hebus]

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Sinon je te laisse à tes obsessions sexuelles/scatologiques... c'est ton affaire très personelle.

Ce que je lis m'en raconte beaucoup, pas juste les termes

Ne te raconte pas trop d'histoire quand même, c'est pas bon pour ce que tu as

Pour le reste, FaceID n'a pas fait de progrès réel, si c'était le cas cas (oups!), Apple s'en vanterait comme c'est pas possible.
Peut-être moins de faux-positif, mais peut-être plus de faux-négatif. Je n,en sais rien et apparemment personne non plus.

On peut imaginer des ameliorations à la marge en terme de FPR oui, sur les cas limites.

De toute façon, on s'en fout un peu, ça marche très bien... Manifestement le taux d'erreur est très faible, car vu le nombre de X vendus, on aurait eu bcp plus de cas médiatisés dans le cas contraire.

Les ameliorations qui vaudront le coup d'être claironnés seront sans doute plus liées à la capacité de d'identification sur un angle plus large et surtout lorsque le système sera capable de fonctionner en mode paysage également.

Ce message a été modifié par Hebus - 5 Apr 2018, 22:51.

[iAPX]

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Sinon je te laisse à tes obsessions sexuelles/scatologiques... c'est ton affaire très personelle.

Ce que je lis m'en raconte beaucoup, pas juste les termes

Ne te raconte pas trop d'histoire quand même, c'est pas bon pour ce que tu as
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Calme-toi, ça se voit