OVERTON, LO STRUMENTO SVILUPPATO DA APPLE PER MIGLIORARE SIRI

Apple ha rilasciato i dettagli di uno strumento di sviluppo interno chiamato "Overton". 
È un sistema per il monitoraggio e il miglioramento dell'apprendimento automatico, che consente a Siri di determinare i risultati delle singole query e gestire le attività di livello inferiore.
​Grazie alle sue funzionalità, Overton consente agli ingegneri Apple di concentrarsi maggiormente sulle funzionalità di alto livello di Siri.
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono spesso difficili da gestire perché consentono ad altri sistemi di comprendere appieno le domande di un utente, ma anche di riconoscere un'immagine (vedi l'iPhone con la sua fotocamera) o gestire sistemi di guida autonomi come "Project Titan" di Apple. 
Il vero problema con lo sviluppo dell'apprendimento automatico è che gli ingegneri devono considerare attentamente come vengono analizzati i dati e come gestire le eccezioni in base ai risultati. 
Questo sta diventando sempre più difficile man mano che i sistemi diventano più grandi e più sofisticati.
È proprio per questo motivo che Apple ha creato Overton, come dimostrato da un documento interno realizzato dagli ingegneri dell'azienda. 
Overton è progettato per automatizzare il miglioramento dei sistemi di intelligenza artificiale gestendo abstract di alto livello forniti dagli ingegneri.
Ad esempio, Overton potrebbe generare un modello per rispondere a una domanda che può essere difficile per gli assistenti digitali come Siri, come "Quanto è alto il presidente degli Stati Uniti? " Questo tipo di query richiede l'analisi di diverse categorie di dati, con diversi elementi da verificare prima di creare la risposta desiderata.
In genere, gli ingegneri impiegano la maggior parte del loro tempo a monitorare la qualità dei sottoinsiemi di dati e devono anche supportare pipeline multi-componente. 
​Con Overton, Apple intende limitare il lavoro che un ingegnere deve eseguire automatizzando molte di queste attività di monitoraggio dei dati.

"L'obiettivo è spostare gli ingegneri verso attività di livello superiore anziché verso l'apprendimento automatico di livello inferiore" , afferma il documento. 
​"Overton può automatizzare molte scelte di modellazione tradizionali, inclusa l'architettura di deep learning, e consente agli ingegneri di creare, gestire e monitorare la propria applicazione manipolando i file di dati . "
Inoltre, Overton è progettato per interagire "senza scrivere alcun codice". 
Overton crea uno schema di payload di dati che descrive gli input utilizzati per formare il modello di intelligenza artificiale, nonché quelli per altre attività che descrivono ciò che il modello deve fare.
Lo schema definisce inoltre input, output e flusso di dati del modello desiderato. 
Overton compila vari framework di sviluppo dell'intelligenza artificiale, tra cui TensorFlow, CoreML e PyTorch, per determinare l'architettura più appropriata per il modello di apprendimento.
Overton è anche in grado di utilizzare tecniche come la suddivisione del modello per identificare sottoinsiemi e ridurre le anomalie, nonché gestire il multitasking per prevedere tutte le attività che un modello può richiedere.
Finora, Overton è stata una risorsa preziosa per gli ingegneri Apple, con errori ridotti da 1,7 a 2,9 volte rispetto ai sistemi di produzione.
"In sintesi, Overton rappresenta un sistema di gestione del ciclo di vita dell'apprendimento automatico incentrato sul monitoraggio e sul miglioramento della qualità delle applicazioni, unico nel suo genere", si legge nel documento. 
"Un'idea chiave è quella di separare il modello e i dati, il tutto gestito da un approccio senza codice per il deep learning" .
Il lavoro di Apple sull'apprendimento automatico coinvolge diversi dispositivi e sistemi, ma il più importante e noto è sicuramente Siri.