El teclado predictivo de Google es mejor porque trabaja en equipo con millones de teléfonos mientras duermes

Es una herramienta que usamos en el día a día y quizás por eso pasa desapercibida, pero es realmente útil. Hablamos del texto predictivo, una funcionalidad que lleva más de una década en los smartphones gracias a su incorporación en los distintos teclados de casi todos los sistemas operativos. Y ahora Google nos explica cómo funciona su modelo.

La predicción de texto selectivo (Smart Text Selection) nos permite escribir más rápido evitando tener que teclear palabras que vienen a continuación. Para eso el sistema se encarga de realizar un estudio de nuestros hábitos, algo que Google ha potenciado por medio de un aprendizaje automático que sirve para alimentar a un algoritmo gracias a los datos que envían todos nuestros dispositivos desde el Teclado de Google. Lo llaman aprendizaje federado y gracias al mismo y según Google, se ha logrado mejorar la precisión del modelo hasta en un 20%.

No es magia, es gracias a un algoritmo

Todos nuestros teléfonos y tabletas forman una enorme red de la que se nutre el sistema de Google para mejorar la predicción automática de texto. A la hora de escribir vemos como el teclado de Google anticipa palabras que luego vamos a usar y no es magia. Es fruto del trabajo de un algoritmo que analiza los datos de millones de dispositivos.

Ahora Google explica en su blog dedicado a la Inteligencia Artificial como funciona este sistema para hacer que el autocompletado de texto sea aún más rápido y eficaz. Un algoritmo se encarga de analizar todas las palabras que se corresponden con direcciones o números, para tener claro dónde debe cortar la predicción de selección de texto.

Las mejoras logradas por Google llegan gracias al aprendizaje federado, un modelo en el que los usuarios y nuestros dispositivos sirven de sparring para que el sistema vaya aprendiendo. Todos los datos generados por los dispositivos con teclado de Google son enviados asegurando en todo momento la privacidad y su integridad: por un lado no se envía datos en bruto, sólo pequeñas actualizaciones sobre el modelo y además "los datos de esta red están protegidos por políticas que restringen su uso".

Los datos que el teclado recoge del día a día de los usuarios, son enviados a los servidores de Google cuando conectamos el teléfono, preferentemente por la noche. Así resume Google el funcionamiento:

• El servidor comienza inicializando el modelo.
• Se seleccionan los dispositivos.
• Los dispositivos seleccionados mejoran el modelo utilizando sus datos locales y luego envían sólo el modelo mejorado al servidor, que devuelve la información al dispositivo, si bien no se devuelven datos utilizados para el entrenamiento que provienen de otros teléfonos.

Según Google, el aprendizaje federado permite la privacidad del usuario, porque los datos sin procesar no están expuestos a un servidor. En cambio, el servidor solo recibe pesos de modelo actualizados. Además, según la empresa, gracias a este sistema se logra mejorar entre un 5 y un 7% el proceso de selección de varias palabras, y entre un 8 y un 20% de mejora en el caso concreto de la selección de direcciones.