蘋(píng)果公司名下的博客《機(jī)器學(xué)習(xí)雜志》的最近更新內(nèi)容暗示了蘋(píng)果QuickType預(yù)測(cè)鍵盤(pán)在未來(lái)可能會(huì)有進(jìn)一步的改進(jìn)，現(xiàn)階段最大的挑戰(zhàn)在于：如何讓機(jī)器利用文檔內(nèi)容來(lái)猜測(cè)用戶(hù)接下來(lái)要輸入的詞語(yǔ)。

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蘋(píng)果利用AI讀取文檔，讓預(yù)測(cè)鍵盤(pán)學(xué)會(huì)“思考”

蘋(píng)果公司名下的博客《機(jī)器學(xué)習(xí)期刊》的最近更新內(nèi)容暗示了蘋(píng)果QuickType預(yù)測(cè)鍵盤(pán)在未來(lái)可能會(huì)有進(jìn)一步的改進(jìn)，現(xiàn)階段最大的挑戰(zhàn)在于：如何讓機(jī)器利用文檔內(nèi)容來(lái)猜測(cè)用戶(hù)接下來(lái)要輸入的詞語(yǔ)。

目前，預(yù)測(cè)鍵盤(pán)是通過(guò)有限的局部語(yǔ)境和用戶(hù)的輸入來(lái)猜測(cè)用戶(hù)接下來(lái)可能會(huì)輸入的內(nèi)容，比如，當(dāng)用戶(hù)將光標(biāo)定位在“I”和“you”兩個(gè)詞語(yǔ)中間并輸入“L”時(shí)，鍵盤(pán)就會(huì)合理猜測(cè)用戶(hù)接下來(lái)要輸入的這個(gè)單詞為“l(fā)ove”。

蘋(píng)果的框架自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)指出，增添額外的“整體語(yǔ)義語(yǔ)境”可以產(chǎn)生更好的效果：當(dāng)機(jī)器查閱文檔的全部?jī)?nèi)容后，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)“l(fā)ove”與文檔的整體語(yǔ)境沒(méi)有聯(lián)系，于是會(huì)提供像“l(fā)isten to”這種更加合理的選項(xiàng)。

然而事實(shí)上，全文檔處理并不容易實(shí)現(xiàn)，蘋(píng)果公司正在探索利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的潛在解決方案。原型系統(tǒng)可以查閱給定詞匯左側(cè)和右側(cè)的所有上下文，分析文本每個(gè)部分的潛在相關(guān)性并進(jìn)行比較，最終提供最合理的內(nèi)容作為參考選項(xiàng)。用以做機(jī)器訓(xùn)練的目錄字?jǐn)?shù)多達(dá)1千萬(wàn)到50億，不過(guò)研究人員發(fā)現(xiàn)最小目錄與最大目錄起到的訓(xùn)練效果并無(wú)明顯差異。

目前該項(xiàng)目尚未完成，因?yàn)樘O(píng)果還要繼續(xù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)會(huì)在更大的整體語(yǔ)境中處理單詞與短語(yǔ)，但是已經(jīng)取得了很大進(jìn)展。預(yù)計(jì)在未來(lái)，蘋(píng)果的預(yù)測(cè)鍵盤(pán)不管在局部語(yǔ)境還是整體語(yǔ)境中都能完成對(duì)文本輸入的預(yù)測(cè)，如此一來(lái)，機(jī)器將更有效地根據(jù)用戶(hù)已經(jīng)輸入的內(nèi)容而“猜測(cè)”用戶(hù)的想法，提供下一個(gè)將要輸入的詞語(yǔ)選項(xiàng)。