Apple упрекают в том, что она игнорирует ИИ-революцию, в которую ударились Microsoft, Google и разработчики плеяды нейронок, умеющих рисовать какие-то картинки. Однако в издании Macworld считают, что Apple далеко не отстающий игрок на этом рынке, Купертино действует просто изящнее и умнее.

...Бизнес Apple подобен пресловутому айсбергу: мы видим только верхушку того, что делает компания, в то время как подавляющее большинство ее исследований и разработок скрывается под поверхностью. Только взгляните на ее финансы в последнем квартале: компания потратила 7,7 млрд долларов на R&D, что составляет более половины всех ее операционных расходов...

...Одна из причин, по которой работу Apple в области ИИ иногда упускают из виду, заключается в терминологии. Хотя компания не часто говорит об "искусственном интеллекте", она уделяет много времени обсуждению "машинного обучения" (ML), которое является важнейшей основой многих новейших технологий Apple.

Хотя машинное обучение технически может быть только подмножеством искусственного интеллекта (и даже в этом вопросе есть некоторые разногласия), эти два термина часто используются как взаимозаменяемые, по крайней мере, на разговорной основе. Большие языковые модели, стоящие за такими инструментами, как ChatGPT, Google Bard и новый чатбот Bing от Microsoft, используют преимущества технологий машинного обучения, как и генераторы изображений, такие как DALL-E и Stable Diffusion.

Инвестиции Apple в машинное обучение очевидны: в 2018 году компания наняла главу отдела машинного интеллекта Google Джона Джаннандреа на должность старшего вице-президента по машинному обучению и стратегии ИИ, подчиняясь непосредственно Тиму Куку. Компания также имеет сайт с открытым доступом, где публикует большой объем своих исследований в области машинного обучения и активно спонсирует стипендии для докторов наук, набирает стажеров и предлагает стажировки. Кроме того, компания участвует в проектах машинного обучения с открытым исходным кодом.

Вы можете согласиться с тем, что Apple заинтересована в ML, но, возможно, вы удвоите свой интерес, спросив, что же она на самом деле произвела с помощью всех этих инвестиций.

Множество. Live Text — функция, позволяющая выделять любой текст из фотографий или видео, или возможность искать в библиотеке Фото слово "собака" и видеть все сделанные вами фотографии собак, или бета-версия функции Live Captions, позволяющей создавать субтитры к любому видео или аудио, воспроизводимому с вашего устройства, то вы пользуетесь результатами исследований Apple в области машинного обучения.

Компания также создала целую структуру под названием CoreML, чтобы разработчики могли легко интегрировать машинное обучение в свои продукты. А еще каждый процессор Apple, начиная с A11 Bionic 2017 года, оснащён специальным нейронным движком, оптимизированным для работы алгоритмов машинного обучения. В последней версии процессора, оснащённой 16 ядрами, он может выполнять поразительные 17 триллионов операций в секунду, что позволяет, в типичной для Apple манере, запускать модели машинного обучения в частном порядке на вашем устройстве, а не полагаться на облачный сервис.

Есть ли еще возможности для Apple расширить сферу применения машинного обучения? Безусловно. В качестве ответа можно сказать, что часто недостаточная производительность Siri может быть улучшена с помощью искусственного интеллекта, который вы видите в недавних чат-ботах — хотя, учитывая действительно странный характер некоторых разговоров с недавней вылазкой Microsoft, кажется вероятным, что Apple не собирается немедленно прыгать в глубокий (обучающий) конец бассейна.

В конечном итоге, использование компанией Apple машинного обучения по-прежнему обусловлено скорее идеей о том, как оно может улучшить работу пользователей, а не просто существовать ради самого себя. И хотя это может не так сильно поражать воображение, в конечном итоге это может оказать большее влияние на жизнь пользователей. Что, на мой взгляд, делает Apple впереди, а не позади.

3 минуты

28 февраля 2023