Сири от Apple
Apple, возможно, не так ярко, как другие компании, внедряет функции искусственного интеллекта. Тем не менее, в iOS уже есть много умных возможностей.
Apple не изо всех сил старается осмысленно отказаться от названия «искусственный интеллект» или ИИ, но компания не избегает этой технологии. Машинное обучение стало универсальным инструментом Apple для ее инициатив в области искусственного интеллекта.
Apple использует искусственный интеллект и машинное обучение в iOS несколькими заметными способами. Вот краткое описание того, где вы его найдете.
Что такое машинное обучение?
Прошло несколько лет с тех пор, как Apple начала использовать машинное обучение в iOS и других платформах. Первым реальным примером использования была программная клавиатура Apple на iPhone.
Apple использовала прогнозное машинное обучение, чтобы понять, какую букву нажимает пользователь, что повысило точность. Алгоритм также стремился предсказать, какое слово пользователь наберет следующим.
Машинное обучение, или ML, — это система, которая может обучаться и адаптироваться без четких инструкций. Его часто используют для выявления закономерностей в данных и получения конкретных результатов.
Эта технология стала популярной областью искусственного интеллекта. Apple также внедряет эти функции уже несколько лет.
Места с машинным обучением
В 2023 году Apple будет использовать машинное обучение практически во всех уголках iOS. Он присутствует в том, как пользователи ищут фотографии, взаимодействуют с Siri, видят предложения о мероприятиях и многое, многое другое.
Системы машинного обучения на устройстве приносят пользу конечному пользователю в плане безопасности и конфиденциальности данных. Это позволяет Apple хранить важную информацию на устройстве, а не полагаться на облако.
Чтобы ускорить машинное обучение и все другие ключевые автоматизированные процессы в iPhone, Apple создала Neural Engine. Он был запущен с процессором iPhone A11 Bionic, который помогает с некоторыми функциями камеры, а также с Face ID.
Сири
Технически Siri не является искусственным интеллектом, но в своей работе она опирается на системы искусственного интеллекта. Siri использует глубокую нейронную сеть устройства (DNN) и машинное обучение для анализа запросов и предоставления ответов.
Сири передает привет
Siri может обрабатывать различные голосовые и текстовые запросы, от простых вопросов до управления встроенными приложениями. Пользователи могут попросить Siri воспроизвести музыку, установить таймер, проверить погоду и многое другое.
Камера TrueDepth и Face ID
Apple представила камеру TrueDepth и Face ID вместе с выпуском iPhone X. Аппаратная система может проецировать 30 000 инфракрасных точек для создания карты глубины лица пользователя. Точечная проекция также сочетается с 2D-инфракрасным сканированием.
Эта информация хранится на устройстве, и iPhone использует машинное обучение и DNN для анализа каждого скана лица пользователя, когда он разблокирует свое устройство.
Фото
Это выходит за рамки iOS, поскольку приложение Stock Photos доступно также на macOS и iPadOS. Это приложение использует несколько алгоритмов машинного обучения, чтобы помочь с ключевыми встроенными функциями, включая курирование фотографий и видео.
Приложение Apple Photos использует машинное обучение
Распознавание лиц на изображениях возможно благодаря машинному обучению. Альбом «Люди» позволяет искать идентифицированных людей и редактировать изображения.
График знаний на устройстве, основанный на машинном обучении, может узнать часто посещаемые человеком места, связанных с ним людей, события и многое другое. Он может использовать собранные данные для автоматического создания тщательно подобранных коллекций фотографий и видео под названием «Воспоминания».
Приложение «Камера»
Apple регулярно работает над улучшением качества камеры для пользователей iPhone. Частично эта цель достигается с помощью программного обеспечения и машинного обучения.
Apple Deep Fusion оптимизирует детализацию и низкий уровень шума на фотографиях.
Neural Engine расширяет возможности камеры благодаря таким функциям, как Deep Fusion. Он был запущен вместе с iPhone 11 и присутствует в новых iPhone.
Deep Fusion — это тип нейронной обработки изображений. При фотосъемке камера делает в общей сложности девять кадров. Непосредственно перед нажатием кнопки спуска затвора делается две серии по четыре кадра, за которыми следует один снимок с более длинной выдержкой при нажатии кнопки.
Процесс машинного обучения, работающий на базе Neural Engine, запустится и найдет наилучшие возможные снимки. Результат больше склоняется к резкости и точности цветопередачи.
Портретный режим также использует машинное обучение. В то время как модели iPhone высокого класса полагаются на аппаратные элементы, помогающие отделить пользователя от фона, iPhone SE 2020 года полагался исключительно на машинное обучение, чтобы получить правильный эффект размытия портрета.
Календарь
Алгоритмы машинного обучения помогают клиентам автоматизировать и общие задачи. Машинное обучение позволяет получать умные предложения относительно потенциальных событий, которые могут заинтересовать пользователя.
Например, если кто-то отправляет iMessage, содержащее дату или даже просто предложение что-то сделать, iOS может предложить событие для добавления в приложение «Календарь». Все, что требуется, — это несколько нажатий, чтобы добавить событие в приложение, чтобы его было легко запомнить.
В iOS 17 появится больше функций, основанных на машинном обучении:
Стандартная клавиатура и iOS 17
Одним из первых примеров использования машинного обучения Apple была клавиатура и автозамена, и в iOS 17 они стали лучше. В 2023 году Apple объявила, что стандартная клавиатура теперь будет использовать «языковую модель-трансформер», что значительно улучшит прогнозирование слов.
Языковая модель трансформера — это система машинного обучения, которая повышает точность прогнозирования по мере ввода пользователем текста. Программная клавиатура также запоминает часто набираемые слова, в том числе нецензурные слова.
Новое приложение «Журнал» и iOS 17
Apple представила совершенно новое приложение Journal, когда анонсировала iOS 17 на WWDC 2023. Это новое приложение позволит пользователям размышлять о прошлых событиях и вести дневник столько, сколько они хотят, в собственном приложении.
Стандартное приложение Apple Journal
Apple использует машинное обучение, чтобы вдохновлять пользователей при добавлении записей. Эти предложения можно получить из различных ресурсов, включая приложение «Фото», данные о недавних действиях, недавних тренировках, людях, местах и т. д.
Ожидается, что эта функция появится с запуском iOS 17.1.
Apple также улучшит диктовку и языковой перевод с помощью машинного обучения.
Примечательные упоминания и за пределами iOS
Машинное обучение также присутствует в watchOS с функциями, которые помогают отслеживать сон, мытье рук, здоровье сердца и многое другое.
Как упоминалось выше, Apple уже много лет использует машинное обучение. Это означает, что компания технически использует искусственный интеллект уже много лет.
Люди, которые думают, что Apple отстает от Google и Microsoft, рассматривают только ChatGPT и другие подобные системы. На переднем крае общественного мнения относительно ИИ в 2023 году будут Bing от Microsoft и Bard от Google.
Apple собирается продолжать полагаться на машинное обучение в обозримом будущем. В будущем компания найдет новые способы внедрения системы и расширения пользовательских функций.
Также ходят слухи, что Apple разрабатывает собственный чат, похожий на GPT, который может значительно улучшить Siri в какой-то момент в будущем. В феврале 2023 года Apple провела саммит, полностью посвященный искусственному интеллекту, что является явным признаком того, что компания не отходит от этой технологии.
Рендер автомобиля Apple
Apple может положиться на системы, которые она представила с iOS 17, такие как языковая модель трансформера для автозамены, расширяющая функциональность за пределы клавиатуры. Siri — это лишь один из способов, где продолжающаяся работа Apple в области машинного обучения может иметь ценность для пользователей.
Работа Apple в области искусственного интеллекта, вероятно, приведет к созданию Apple Car. Независимо от того, выпустит ли компания автомобиль на самом деле, автономной системе, предназначенной для автомобилей, понадобится мозг.
[yuzo id=820442 ]