Когато големите технологични компании използват машинно обучение за подобряване на техния софтуер, процесът обикновено е силно централизиран. Компании като Google и Apple събират информация за това, как използваме техните приложения; тя се събира на едно място и след това да се оформят нови алгоритми, които използват тази обобщени данни. Крайният резултат за нас, потребителите, е по-добри снимки от камерата на телефона ни, подобрена функция за търсене в електронната ни поща и др.

Този метод е ефективен, но новите актуализации на приложенията и събирането на обратна връзка отнема време. И от това страда нашата поверителност, тъй като компаниите трябва да съхраняват данните ни на своите сървъри. За да се опита да се справи с тези проблеми, Google експериментира с нов метод на машинно обучение, наречен Federated Learning.

Както подсказва името, „федералното обучение“ децентрализира работата на изкуствения интелект. Вместо да събира данни за потребителите на едно място в сървърите си и алгоритмите за обучение, учебният процес се случва директно в устройството на всеки потребител. По същество процесорът на телефона съдейства за обучението на изкуствения интелект на Google.

Google тества „федералното обучение“ с помощта на приложението си Gboard на Android устройства. Повече можете да научите тук.