[发明专利]电子装置及其控制方法

说明书

提供了一种电子装置及其控制方法。电子装置的控制方法包括：分别从第一外部电子装置和第二外部电子装置接收第一外部电子装置和第二外部电子装置所使用的第一人工智能模型和第二人工智能模型，以及存储在第一外部电子装置和第二外部电子装置中的多个学习数据；在从第一外部电子装置接收的学习数据之中识别与从第二外部电子装置接收的第二学习数据对应的第一学习数据；基于第一学习数据训练第二外部电子装置所使用的第二人工智能模型；以及并将训练后的第二人工智能模型发送至第二外部电子装置。

技术领域

本公开涉及电子装置和控制方法。更具体地，本公开涉及一种基于存储在多个外部电子装置中的学习数据来训练多个外部电子装置中的至少一个外部电子装置的人工智能模型的方法。

此外，本公开涉及一种利用机器学习算法模拟人脑的诸如认知和确定等功能的人工智能(AI)系统及其应用。

背景技术

人工智能(AI)系统是实现人类水平的智能的计算机系统，并且是机器自身学习、确定并变得更智能的系统，这与基于规则的智能系统不同。人工智能系统随着其被更多地使用而显示出更高的识别率，并且变得能够更正确地理解用户偏好。为此，基于规则的智能系统逐渐被基于深度学习的人工智能系统所取代。

AI技术包括机器学习(深度学习)和利用机器学习的元技术。

机器学习是指对输入数据本身的特征进行分类/学习的算法技术。同时，元技术是指利用诸如深度学习的机器学习算法的技术，并且包括诸如语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表示和操作控制的技术领域。

应用人工智能技术的各种领域的例子如下。语言理解是指识别人类的语言/字符并应用/处理它们的技术，并且包括自然语音处理、机器翻译、通信系统、查询和应答、语音识别/合成等。视觉理解是指以与人类视觉类似的方式识别对象并处理对象的技术，并且包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解、图像改进等。推理/预测是指确定信息然后进行逻辑推理和预测的技术，包括基于知识/概率的推理、优化预测、基于偏好的规划、推荐等。知识表示是指将人类体验的信息自动处理成知识数据的技术，包括知识构建(数据生成/分类)、知识管理(数据利用)等。操作控制是指控制车辆自主驾驶和机器人运动的技术，包括运动控制(导航、碰撞、驾驶)、操作控制(行为控制)等。

同时，最近正在讨论在具有诸如用户设备这样的小资源的设备中使用AI模型的各种方法。此外，还讨论了一种通过用存储在用户设备中的数据作为学习数据来训练AI模型，从而构建个性化AI模型的方法。

最近，用户具有各种类型的用户设备。各种用户设备，例如智能电话、人工智能扬声器、数字电视、冰箱等可以包括AI模型。然而，存在这样的问题，即，由一些用户设备收集的学习数据量不够，并且不足以训练AI模型，或者学习水平对于每个用户设备是不同的，因此，即使相同的用户使用用户设备，也不能保持相同的最终性能值。

上述信息仅作为背景信息来呈现，以帮助理解本公开。没有作出任何确定，并且没有作出关于上述中的任何一项是否可以作为关于本公开的现有技术适用的断言。

发明内容

解决方法

本公开的方面在于解决至少上述问题和/或缺点，并提供至少下述优点。因此，本公开的一个方面在于解决上述问题，并且涉及在多个外部电子装置之间共享学习数据的方法。

另外的方面将部分地在随后的描述中阐述，并且部分地将从描述中显而易见，或者可以通过所呈现的实施例的实践来获知。