תוכנת חיזוי מקלדת חכמה SwiftKey מייעל אופטימיזציה של אינטראקציות אנושיות-טכנולוגיות ומייעלת תקשורת סלולרית מבוססת טקסט

TL; ד”ר: בעולם ההולך וגובר ממרכזי הניידים ההולכים וגדלים, הטקסטים קיבלו את עצמם כאמצעי התקשורת לבחירתם של אנשים בדרכים. כתוצאה מכך, רבים מאיתנו משקיעים זמן רב יותר בהעברת הודעות ותיקון שגיאות הקלדה מאי פעם. וגם, SwiftKey, היזם שעומד מאחורי מקלדת ניידת חכמה יותר, כאן כדי לשנות זאת. SwiftKey משתמש בלמידה של מכונה כדי להבין ולחזות שפה בצורה מדויקת יותר ממקלדות סמארטפון רגילות. הטכנולוגיה מסתגלת לסגנון הכתיבה האישי שלך, מתקנת וממלאת את החסר בזמן שאתה כותב. עבור משתמשי SwiftKey, זה השווה לחיסכון משולב של כ- 10 טריליון מקשי מקשים ו 100,000 שנות זמן הקלדה.


לאחר שנים של גלילה בעדכוני פייסבוק, כולנו עדים למספר מגמות פרסום משעשעות. נראה כי חברים, משפחה ועמיתים תמיד קופצים על העגלה האחרונה. חודש אחד, זה חידון האישיות; הבא, זה גבול מלא אימוג’י כדי להמחיש תמונת שער.

שמתי לב פעם אחת לפוסט שבו נראה כי כמה חברים הקלידו מחרוזת של הודעות מסולסלות. עם זאת, כשציין את החוט במלואו, התברר שהם למעשה התמודדו עם אתגר לראות מי יכול להקליד את המשפטים ההומוריסטיים והמחשובים ביותר בהקלדה באמצעות תכונת המילוי האוטומטי במקלדות הניידות שלהם..

אחרי כמה צחקוקים, החלטתי לפרסם תוצאות קומיות משלי, מתפעלת מהסמיכות האירונית של חדשנות מתקדמת ומחוסר מדהים של אינטליגנציה אנושית אמיתית. “ובכן,” הסברתי, “בסך הכל הם בסך הכל מחשבים.” מלבד אספקת ערך בידור משמעותי, חסרונה זו במודיעין המקלדת אינה מעשית במיוחד. תקשורת סלולרית היא תוצר של הכרח, ומקלדות קטנות הופכות את ההקלדה המהירה ללא רבב למאתגרת הרבה יותר ללא חיזוי מדויק של שפה.

בעוד שמקלדות סלולריות רגילות אכן משתמשות באינטליגנציה חזויה – בעיקר על בסיס ביטויים נפוצים – רמת האינטליגנציה בפועל מוגבלת. לעומת זאת, מקלדות SwiftKey משתמשות ברשתות עצביות כדי לחקות בצורה מדויקת יותר דיבור אנושי.

תמונה של מקלדות SwiftKey בטלפונים ניידים

תוכנת חיזוי המקלדת של SwiftKey משתמשת ב- AI מתקדמת כדי לעזור לייעל את ההקלדה במכשירים ניידים.

SwiftKey Neural Alpha היא מקלדת מהגנים הבאים ש”למדה “לקשר בצורה מדויקת יותר מילים, ביטויים ודקדוק בנושא. Swiftkey Neural Alpha זמין בלמעלה ממאה שפות, דבר שמקל על התקשורת הניידת ברחבי העולם.

“משתמשים לפעמים אומרים לנו, ‘אתה יודע, SwiftKey פשוט קרא את דעתי!'” אמר מהנדס התוכנה של SwiftKey AI, דאג אור.

ההתחלות: הפעלה טכנית קטנה מחברת כוחות עם מיקרוסופט

SwiftKey התחילה את הרשמית בשנת 2008 בעקבות מהפכת הסמארטפונים – זמן מושלם לשפר את שיטות הקלט הניידות המוקדמות. בשנת 2010, השיקה SwiftKey את אפליקציית המקלדת הראשונה שלה להצליח בהצלחה.

בשנים שלאחר מכן, בינה מלאכותית תהפוך לנושא חם, ותדרוש את צוות SwiftKey לחקור. ובשנת 2015 הוכרז ה- SwiftKey Neural Alpha החדש. במקור שוחרר באמצעות SwiftKey Greenhouse – תוכנית בה חברי הצוות יכולים לזרוע רעיונות חדשים – הטכנולוגיה הניסיונית נבנתה בסופו של דבר באפליקציית השוק SwiftKey..

“אלפא עצביים היה מפגין ונבדק מוקדם עבור רשתות עצביות”, אמר דאג. “כשהוא הושק הוא תומך באנגלית בלבד. עם זאת, מאז עדכנו את הטכנולוגיה ושחררנו רשתות עצביות בשפות רבות נוספות. “

מודל השפה נבנה מחדש לחלוטין מאפס, אך המקלדת לא הייתה חייבת להיות, מכיוון ש Neural Alpha שיתף יותר מ- 99% מהקוד של SwiftKey. אבל Neural Alpha הפכה אותה שונה מכל מקלדת אחרת באותה תקופה – היא עקפה את דגם ה- n-gram לטובת רשתות עצביות. בעוד שדגם ה- n-gram ביצע תחזיות על סמך שתי המילים הקודמות שהוקלדו, גרסת הרשת העצבית הצליחה להסתכל רחוק יותר במשפט אחר הקשר נוסף..

קולאז 'תמונות של צוות SwiftKey בעבודה ומשחק

למרות ש- SwiftKey צמחה מאוד במהלך השנים, החברה עדיין שומרת על תרבות ההפעלה המוזרה שלה.

זמן קצר לפני שחרורה של Neural Alpha, מיקרוסופט הראתה עניין במיזוג. לאור הבולטות העצומה שלה בעולם הטכנולוגי, המשך ההשקעה של מיקרוסופט ב- AI אינה מפתיעה.

בהבנת ההתלהבות ההדדית של החברה מלמידה על מכונות, מיקרוסופט לקחה את SwiftKey תחת חסותה בתחילת 2016. וכ -250 מיליון דולר אחר כך, SwiftKey שמרה נאמנה ביחס ההפעלה שלה למרות שהיא יד לפתח חלק מהטכנולוגיה המסקרנת ביותר של זמננו..

“לא הרבה השתנה ב- SwiftKey מכיוון שהיינו חברה קטנה ומיומנת בתחום הטכנולוגיה”, אמר דאג. “הצלחנו לשנות ולהשתמש בטכנולוגיה האחרונה מההתחלה.”

הבאת למידה עמוקה לאפליקציות לנייד

בכל הקשור לפיתוח Neural Alpha, SwiftKey נאלצה להתגבר על מספר מכשולים כדי להפוך את התקשורת הניידת לאינטואיטיבית יותר. בהתחשב באופי המתפתח של השפה, כמו גם היקף הנתונים המעורבים, דאג אמר לנו שהפרויקט היה עבודה רבה אך מתגמל לראות זאת בידי המשתמשים..

הרשתות העצביות של SwiftKey מאומנות בהדרגה לחזות מילים, ומזכירות את האופן שבו בני האדם לומדים לדבר שפה. ולמידה זו אינה מסתיימת בפס הייצור. כדי לתת תחזיות מדויקות, אלפא עצבית חייבת ללמוד תחילה וללמוד מהרגלי השפה של המשתמש.

גרפיקה המתארת ​​את יכולות הלמידה של SwiftKey בטלפון נייד

התוכנה של SwiftKey לומדת מהרגלי ההקלדה של המשתמש ומציעה במדויק מילים כדי להקל על הטקסט.

SwiftKey שמה לה למטרה ליצור וליישם מודלים מודיעיניים חדשניים בתוך אפליקציות סלולריות תוך שמירה על ביצועים עקביים.

“דגמי הלמידה העמוקים החדשים יותר עושים הרבה עבודה מקומית במכשיר,” אמר דאג.

ככאלה, SwiftKey נאלצה לפרגן מדי פעם את המקלדת שלה כדי לרוץ טוב יותר במכשירים שונים. פיגור קלט חמור עלול להפוך מכשיר לבלתי שמיש לחלוטין, ושיקולים ליעילות הזיכרון חשובים במיוחד במכשירים נמוכים.

“זה היה אתגר מתמשך וממש מעניין כאן ב- SwiftKey,” אמר דאג.

רשתות עצביות שהופכות את התקשורת לאינטואיטיבית יותר

מודלים של למידה עמוקה, כמו אלה המשמשים את Neural Alpha, יכולים לחזות הקשות על דיוק מדהים ברגע שאומנו מספיק. ככל שנדרש ללמוד את הרגלי ההקלדה של המשתמשים, כך הוא יכול לחזות את שאר ההודעה שלהם, ולהפוך את הטקסט והודעות הדוא”ל למהירים יותר.

הבלוג של SwiftKey נותן את הדוגמא של משתמש שהקליד לפני כן “בוא ניפגש בשדה התעופה.” מתוך הכרה בביטוי זה, הרשת העצבית הצליחה להסיק שמקומות מפגש נפוצים אחרים – במיוחד אלה הקשורים לנסיעות – עשויים לשמש במקום המילה “שדה תעופה” – למשל “מלון” ו- “משרד”.

תמונה של מקלדות SwiftKey בטלפונים של iOS ואנדרואיד

המקלדות החדשניות של SwiftKey זמינות לשימוש במכשירי iOS ו- Adroid.

מודלים של למידה עמוקה מסתמכים על מספר פעולות של נקודה צפה כדי לנתח את כמות הנתונים הגדולה הטמונה בשפה. המקלדת של SwiftKey משתמשת במודלים סטטיים ומותאמים למשתמש לצורך חיזוי. מודלים סטטיים מספרים ל- SwiftKey פרטים בסיסיים על השפה המשמשת, כמו למשל איך היא נראית, ואילו דגמים מותאמים אישית לומדים מהרגלי המשתמש..

“דגמים חושבים בונים תמונה של השפה האישית הייחודית שלך על ידי התבוננות בדברים כמו שמות אנשי קשר,” אמר דאג. “זה מתערבב עם המודל הכללי כדי לקבל את התחזיות הטובות ביותר והתיקונים שאנחנו יכולים בכל פעם.”

אפליקציית הדגל של SwiftKey מאפשרת למשתמשים לחסוך זמן על ידי צמצום הקשות והימנעות מהקלדת הקלדה. כתוצאה מכך, משתמשים מנהלים שיחות משמעותיות יותר ונטולות בלבול. באופן קולקטיבי, משתמשי SwiftKey חסכו 10 הקשות משולבות של טריליון מאז הקמתן, המתורגמות ליותר מ 100,000 שנה שנחסכו בזמן ההקלדה.

חובבי טכנולוגיה התחייבו לספק את המקלדת הניידת המושלמת

המשימה של SwiftKey היא לשפר את האופן שבו אנשים מתקשרים עם טכנולוגיה על ידי הפיכתה להתאמה יותר. כתוצאה מכך, SwiftKey אחראית לאחת משיטות הקלט הנייד האינטואיטיביות ביותר בעולם. הטכנולוגיה רחוקה מלהיות סטטית, וההחלטה של ​​SwiftKey היא ליצור את טכנולוגיית המקלדת המושלמת אל מול שינויים.

“המטרה מספר 1 שלנו על בסיס הנדסי היא להפוך את המקלדת הטובה ביותר להקלדה במכשירים ניידים,” אמר דאג. “אנו רוצים להמשיך לחדש ולכלול טכנולוגיות חדשות – כל דבר שישפר את חווית המשתמש.”

מאחורי הקלעים של המחקר העמוק של SwiftKey נמצא צוות חובבי טק להוטים, כולל דאג וצוות ההנדסה שלו. מאז הקמתה בשנת 2008, SwiftKey שמרה על אמיתות שורשי ההתחלה שלה, תוך שהיא משתפת פעולה גם עם חברות טק בולטות כמו מיקרוסופט..

“דבר אחד שנוצר מתרבות החברה שלנו הוא שהרעיונות מגיעים ממפתחים רבים ונשפטים על סמך כוחם,” אמר דאג.

הוא אמר לנו שהרעיונות הטובים ביותר נידונים במהלך שבועות החדשנות, שם הם הופכים בסופו של דבר לחלק מתיק הטכנולוגיה החדשני של SwiftKey. בנוסף, SwiftKey Greenhouse מאפשר לצוות לספק אבות טיפוס חדשים ולאפשר למשתמשים לבדוק אותם באמצעות הפורום. האפליקציות המוצגות כוללות את ShakeSpeak – מקלדת חיזוי ממוקדת בשייקספיר בצורה משעשעת – כמו גם אפליקציית הסיוע הלא מילולית SwiftKey סמלים.

המקלדות של ימינו עברו כברת דרך ממקשי המקשים החוזרים על עצמן וכפתורים קטנים באופן לא מעשי של פעם. שליחת טקסט או אימייל ממושכים לוקח הרבה פחות זמן עם הטכנולוגיה המעודנת שמציע SwiftKey. לא רק שהתוכנה של SwiftKey חכמה יותר מהמקלדת הממוצעת, אלא שהאינטליגנציה שלה היא תוצאה של מסת קוד המבקשת לחקות את ההמצאה האנושית..

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me