Machine learning is snel een hot-buttononderwerp geworden in de informatietechnologie. En hoewel het het spel op dit moment enorm verandert, is het al een aantal jaren bezig in de technologie- en innovatiescene. Apple, bijvoorbeeld, bracht Siri voor het eerst in het licht in 2011, maar was jaren eerder voor het eerst begonnen te experimenteren met door de consument aangestuurde machine learning.
De iPhone en machine learning
Tegenwoordig is Siri verweven in onze dagelijkse ervaringen en hoewel we de geavanceerde technologie waarschijnlijk over het hoofd zien, zijn de aspecten van AI en machine learning echt opmerkelijk – en echt alomtegenwoordig in alle aspecten van onze favoriete virtuele assistent. Op het meest basale niveau maakt Siri het volgende mogelijk:
• Identiteit van de beller met behulp van e-mails en niet alleen een lijst met contacten
• Over het scherm vegen om een korte lijst met apps te krijgen die u waarschijnlijk zult gebruiken
• Een herinnering aan een afspraak die niet in uw agenda staat
• Kaarten met de locatie van het hotel waar u een reservering heeft voordat u erom vraagt
• Updates over waar je je auto het laatst hebt geparkeerd tot waar je je auto hebt geparkeerd
• Samengestelde nieuwsberichten
• Gezichten en locaties herkennen op basis van foto’s
• Wanneer overschakelen van een zwak wifi-signaal naar een mobiel netwerk?
• Foto’s en video gebruiken om een ongevraagde minifilm te maken
Volgens rapporten over het gebruik van AI door Apple, neemt de dynamische cache waarmee een iPhone kan leren ongeveer 200 megabyte in beslag, afhankelijk van de hoeveelheid persoonlijke informatie die ook is opgeslagen. Het systeem verwijdert altijd oudere gegevens, dus er is voldoende opslagruimte.
Bovendien gebruiken zoekmachines, waaronder Google, Google Now op uw smartphone om zoekopdrachten te verwerken. Het weet bijvoorbeeld dat je naar een bepaald nummer luistert als je vraagt: “Wie is de leadzanger?”
De apps-revolutie aangespoord door AI
Dat is slechts één toepassing: AI stimuleert ook de heruitvinding van mobiele apps als geheel. Mobiele fitness-apps met AI kunnen bijvoorbeeld continu uw activiteiten volgen zonder enige input van u. Hierdoor kunnen deze apps onmiddellijk elke stap die u zet volgen en uw hartslag continu bewaken.
Nog een snel opkomende applicatie? AI gebruiken om uw smartphone in staat te stellen uw identiteit te verifiëren, waardoor wachtwoorden en pincodes overbodig worden. Dit kan worden gedaan door gezichtsherkenning of een verscheidenheid aan andere unieke identificatiegegevens.
In deze gevallen is het proces hetzelfde: algoritmen voor machine learning worden gebruikt op apparaten met een kleiner scherm. Naarmate de technologie zich uitbreidt, is er steeds meer geheugen en batterijvermogen nodig om de verwerking uit te voeren. Als gevolg hiervan moeten gegevens worden overgedragen naar een server om de werking van de algoritmen mogelijk te maken. Het systeem verwijdert altijd oudere gegevens, dus er is voldoende opslagruimte.
