Яку технологію Apple просуває в маси найдовше і найактивніше? Якби мені поставили це питання, я б без роздумувань назвав доповнену реальність. Незважаючи на те що компанія ніяк особливо не проявила себе в цій області, весь топ-менеджемент вже давно форсить AR, на кожній презентації розповідаючи про те, які великі можливості може нам запропонувати ця технологія. А ось машинне навчання в Купертіно чомусь старанно не згадують, хоча насправді воно лежить в основі майже кожного продукту Apple, роблячи його кращим.
Apple використовує технології машинного навчання у великій кількості своїх функцій і постійно нарощує їх присутність. Про це Джон Джаннандреа, старший віце-президент компанії з розвитку машинного навчання та штучного інтелекту, розповів Ars Technica. Він перейшов на роботу в Apple з Google і фактично вивів практику застосування ШІ на якісно новий рівень. Незважаючи на те що в Купертіно і до нього використовували лабораторний розум і машинне навчання, саме Джаннандреа зумів стандартизувати їх застосування і направити в потрібне русло.
Машинне навчання в iOS
Сьогодні Apple використовує машинне навчання для різних потреб. За його допомогою проводиться мовний переклад, розпізнається диктовка, відстежується якість сну і функціонують інші механізми, що фіксують стан здоров'я користувача. Однак ще більше проектів Apple, які задіють машинне навчання, зачіпають користувачів лише побічно. Це формування карт і панорам на основі лідарів і навчання автомобілів автономному водінню, для якого не потрібна присутність живого водія.
Навіщо штучний інтелект у смартфонах
Відверто кажучи, зізнався Джаннандреа, Apple активно взялася за розвиток машинного навчання і штучного інтелекту тільки в 2015 році. До цього в компанії вважали цю методику вдосконалення своїх систем недостатньо конфіденційною. Справа в тому, що машинне навчання будується на тому, що вивчає поведінку безлічі користувачів і на основі отриманої інформації навчає сама себе. Однак досвід Джаннандреа дозволив зробити так, щоб скористатися всіма перевагами машинного навчання і при цьому не жертвувати конфіденційністю своїх клієнтів.
Мабуть, найкраще розвиток машинного навчання та штучного інтелекту помітний на прикладі камер лінійки смартфонів iPhone 11. На сьогоднішній день тільки вони пропонують користувачам можливість створення нічних фотографій у відмінній якості, які спеціальні алгоритми висвітлюють, створюючи враження, ніби зйомка велася на професійне обладнання. Інший приклад - технологія Deep Fusion. Вона обробляє кадр вже після створення для поліпшення всіх його аспектів, ґрунтуючись на тих самих технологіях машинного навчання. Можливо, машинне навчання - це не зовсім чесно. Все-таки ця технологія спрямована на поліпшення всього того, до чого вона торкається. Але ж і електрика колись вважалася читом.