Apple pratar om hur maskininlärning gör sina produkter bättre

Apple pratar om hur maskininlärning gör sina produkter bättre

Vilken teknik har Apple marknadsfört den längsta och mest aktiva för massorna? Om jag fick denna fråga skulle jag utan att tveka kalla för augmented reality. Trots att företaget inte har visat sig särskilt på detta område, har hela högsta ledningen tvingat AR under lång tid, vid varje presentation pratat om vilka enorma möjligheter denna teknik kan erbjuda oss. Men maskininlärning i Cupertino av någon anledning nämner inte flitigt, även om det faktiskt ligger till grund för nästan varje Apple-produkt, vilket gör det bättre.

Apple använder maskininlärningsteknik i ett stort antal av sina funktioner och ökar ständigt sin närvaro. John Giannandrea, senior vice president för företaget för utveckling av maskininlärning och artificiell intelligens, berättade för Ars Technica om detta. Han gick till jobbet för Apple från Google och tog faktiskt praktiken att använda AI till en kvalitativt ny nivå. Trots att laboratorieintelligens och maskininlärning användes i Cupertino och före honom var det Giannandrea som kunde standardisera deras användning och styra dem i rätt riktning.

Maskininlärning på iOS

N√§r jag kom till Apple anv√§nde jag redan en iPad, och jag gillade verkligen pennan. S√• hela tiden skulle jag f√•nga n√•gon fr√•n mjukvaruutvecklingsteamet och s√§ga, “Okej, var √§r utvecklingsgruppen som utvecklar maskininl√§rning som f√∂rb√§ttrar handskriftsigenk√§nningen?” Det visade sig att det inte var jag som inte kunde hitta dem, utan de fanns helt enkelt inte d√§r. Det var konstigt f√∂r mig att inse att Apple har s√• m√•nga omr√•den d√§r det kan till√§mpa maskininl√§rning, men av n√•gon anledning g√∂r det inte det. Under de senaste 3-4 √•ren har situationen f√∂r√§ndrats dramatiskt, och jag tror att det under de kommande √•ren inte kommer att finnas n√•got fragment i iOS som inte anv√§nder maskininl√§rning, s√§ger Giannandrea.

Apple anv√§nder idag maskininl√§rning f√∂r en m√§ngd olika behov. Med dess hj√§lp utf√∂rs spr√•k√∂vers√§ttning, diktering k√§nns igen, s√∂mnkvalitet √∂vervakas och andra mekanismer fungerar som registrerar anv√§ndarens h√§lsa. √Ąnnu fler Apple-projekt som anv√§nder maskininl√§rning p√•verkar dock anv√§ndarna endast indirekt. Detta √§r bildandet av kartor och panorama baserade p√• lidarer och tr√§ningsbilar f√∂r autonom k√∂rning, vilket inte kr√§ver n√§rvaron av en levande f√∂rare.

Varför artificiell intelligens i smartphones

√Ąrligt talat, medgav Giannandrea, tog Apple aktivt upp utvecklingen av maskininl√§rning och artificiell intelligens f√∂rst 2015. Dessf√∂rinnan ans√•g f√∂retaget att denna metod f√∂r att f√∂rb√§ttra sina system inte var tillr√§ckligt konfidentiell. Faktum √§r att maskininl√§rning bygger p√• att den studerar beteendet hos m√•nga anv√§ndare och, baserat p√• den mottagna informationen, l√§r sig sj√§lv. Giannandreas erfarenhet har dock gjort det m√∂jligt att dra full nytta av maskininl√§rning utan att offra kundernas integritet.

Kanske det b√§sta av allt √§r att utvecklingen av maskininl√§rning och artificiell intelligens m√§rks p√• exemplet med kamerorna i smartphone-linjen iPhone 11. Idag √§r det bara de som erbjuder anv√§ndarna m√∂jlighet att skapa nattbilder i utm√§rkt kvalitet, vilka speciella algoritmer lyser upp, vilket ger intrycket att skjutningen utf√∂rdes p√• professionell utrustning. Ett annat exempel √§r Deep Fusion-tekniken. Den bearbetar ramen efter skapandet f√∂r att f√∂rb√§ttra alla dess aspekter, baserat p√• sj√§lva tekniken f√∂r maskininl√§rning. Maskininl√§rning √§r kanske inte helt r√§ttvist. √Ąnd√• √§r den h√§r tekniken inriktad p√• att f√∂rb√§ttra allt som den ber√∂r. Men elektricitet ans√•gs en g√•ng vara ett fusk.