Apple, yapay zeka alanındaki eksikliklerini gidermek için farklı teknolojilerden yararlanıyor olabilir, ancak bu durum şirketin araştırmacılarının Siri'yi fark edilir derecede iyileştirme yollarını keşfetmesini engellemiyor. Yeni bir araştırma makalesi, Siri'den daha hızlı ve doğal ses veren yanıtlar alınmasını hedefliyor.
Yapay zeka modelleri genellikle konuşmaları milisaniyeler süren 'token'lar veya kısa fonetik ses parçacıkları üzerinden üretir. Model, bu fonetik sesleri belirlemek için otoregresyon kullanır. Ancak bu yaklaşım, kullanılan fonetik parçacıkların sınırlı olmasından dolayı doğası gereği bir yanıt gecikmesi ve zaman zaman tuhaf sesler ortaya çıkmasına neden olabilir.
Yeni bir çalışmada, Apple araştırmacıları mevcut token eşleştirme sisteminin yerine 'Akustik Benzerlik Grupları' (ASG'ler) kullanan bir sistemin, daha hızlı ve doğal ses veren yanıtlar sağlayabileceğini savunuyor. ASG'ler, fonetik olarak birbirine benzeyen ses token'larını bir araya getirir. Ardından, ASG'ler içinde olasılıksal arama ve otoregresyon kullanarak, yapay zeka modeli çok daha hızlı bir şekilde en uygun ses token'ını belirleyebilir.
Bu gelişme çığır açıcı olmasa da, Apple'ın kendi yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerini geliştirme konusundaki sürekli odağını gösteriyor. Bu çaba aynı zamanda Apple'ın cihazları için tamamen kendi geliştirdiği yapay zeka çözümlerini benimseme ve Google'ın modelleri gibi üçüncü taraf çözümlere olan bağımlılığını azaltma yönündeki genel hedeflerinin de bir kanıtı niteliğinde.
