Source de l'image : générée par l'outil d'IA illimitée
Lors de la conférence WWDC 2023 qui vient de s'achever, Apple a de nouveau choisi de "traiter" avec prudence l'intelligence artificielle actuelle. Par rapport à "l'Intelligence Artificielle" (intelligence artificielle), Apple semble être plus enclin à utiliser le "Machine learning" (apprentissage automatique). ), Pour restaurer l'essence de la technologie...
Apple a mentionné pour la première fois le mot "apprentissage automatique" dans le discours d'ouverture de la WWDC 2017 le 5 juin 2017. À cette époque, Craig Federighi, vice-président senior d'Apple, a annoncé deux cadres d'apprentissage automatique, Core ML et Create ML, pour faciliter l'intégration des modèles d'apprentissage automatique sur les appareils Apple par les développeurs. Après cette WWDC, Apple n'a cessé de promouvoir le développement et l'application de la technologie d'apprentissage automatique.
Pour la plupart des consommateurs, en ce qui concerne l'intelligence artificielle d'Apple, l'application la plus impressionnante est Siri, qui est "pleine de bugs". Depuis les débuts de l'iPhone 4S en 2011, il est devenu l'objet de "taquineries" de tous. Jusqu'à présent, la capacité de communication de Siri n'est toujours pas à la pointe du marché, et c'est devenu une fonction insipide dont peu de gens se soucient. Face à la croissance fulgurante de l'industrie de l'intelligence artificielle, Apple, qui a tardé à prendre de nouvelles initiatives dans le domaine de l'intelligence artificielle, a fait croire à l'industrie qu'elle commençait à entrer dans les rangs des "laissés pour compte".
Solidement ancré sur un coin du marché, Apple préfère le "précis"
Face à diverses voix de doute, le PDG d'Apple, Cook, a déclaré qu'Apple était toujours un fabricant de matériel par essence et que l'entreprise n'avait pas la pression d'améliorer sa productivité en mettant à niveau des logiciels comme Google ou Microsoft.
Lors de la WWDC 2023, Apple a également lancé le système iOS 17, qui offre aux utilisateurs une série de nouvelles fonctionnalités et améliorations, notamment des fonctionnalités personnalisées et interactives pour les appels et FaceTime, une nouvelle application de journal, un nouveau mode veille et de nouveaux widgets dynamiques. , des améliorations de la fonctionnalité de clé de voiture numérique CarKey, des améliorations du cadre de l'API ARKit, etc.
S'appuyant sur des produits et services simples, de haute qualité et personnalisés, Apple a remporté un grand nombre d'éloges et de fidélité. Sur le marché mobile, avec sa part de marché et les avantages d'un écosystème iOS fermé et efficace, il a séduit davantage d'utilisateurs. Dans le même temps, Apple continue d'innover et d'élargir sa gamme de produits, créant une série de produits auto-écologiques tels que Mac, iPad, Apple Watch, AirPods et Apple TV.
En bref, le fort attrait de la marque Apple et son influence écologique rendent ses produits électroniques grand public (à l'exception des marques de luxe) comparables au "plafond" en termes de prix, mais occupent toujours fermement une part du marché en termes de ventes. Les avantages solides du produit sont la confiance unique d'Apple, mais le fort attrait des développeurs est également l'un des facteurs pour lesquels son App Store continue de générer des revenus pour Apple, ce qui signifie que, alors que les développeurs continuent d'exiger l'intelligence artificielle. La croissance actuelle, l'attitude prudente d'Apple ne signifie pas qu'elle ne fait pas face à l'évolution future et aux perspectives de cette technologie.
Matériel de service "Curve to save the country", Apple n'a tout simplement pas fait un gros modèle
En tant que fabricant de matériel, Apple possède ses propres puces, services, systèmes et autres produits. L'écologie complète formée par ces produits fournit également à Apple une infrastructure et une plate-forme solides dans le domaine de l'intelligence artificielle, qui peuvent réaliser une collaboration efficace entre le matériel et les logiciels. Et l'optimisation, améliorer l'expérience utilisateur et les performances, et mieux protéger la confidentialité des utilisateurs.
La prochaine mise à jour d'iOS 17 utilise également le modèle de langage Transformer, qui peut prédire les mots d'entrée en fonction de la sémantique et des habitudes linguistiques de l'utilisateur, et rendre la correction automatique des erreurs plus précise ; en termes de reconnaissance vocale, iOS 17 utilise un moteur neuronal pour rendre la reconnaissance vocale plus précise.
Il convient de noter que le risque de fuite de données et de confidentialité dans le domaine de l'intelligence artificielle et la supervision de l'intelligence artificielle sont devenus des problèmes auxquels le monde doit faire face ensemble. Une série de politiques et de réglementations ont été introduites dans le pays et à l'étranger pour maintenir le développement de l'intelligence artificielle. Même Sam Altman, le père de ChatGPT, a également demandé au gouvernement la supervision d'OpenAI lors de l'audience.
M. Bao Linchao, responsable de la technologie d'intelligence artificielle d'Unity China, a déclaré à Big Model House : "L'intelligence artificielle a soif de données. À l'heure actuelle, des problèmes tels que la sécurité des données et de la confidentialité ont retardé le développement de l'intelligence artificielle dans une certaine mesure, ce qui oblige les entreprises à Le problème de l'accès aux données est de rechercher des moyens de promouvoir les progrès de l'intelligence artificielle en s'assurant que la vie privée des utilisateurs n'est pas violée.
Et l'accent mis par Apple sur la confidentialité des utilisateurs et la sécurité des données est bien connu dans l'industrie, et considère même sa fonction de protection de la vie privée comme un argument de vente important du produit. Apple a adopté une variété de moyens techniques, tels que le cryptage, la biométrie, la confidentialité différentielle, etc., pour protéger les données des utilisateurs contre les fuites ou les utilisations abusives. Dans le même temps, cela permettra à l'activité d'intelligence artificielle d'Apple d'accéder et d'utiliser les données des utilisateurs de manière plus conforme, de servir les utilisateurs avec plus de précision et d'améliorer considérablement la vitesse de réponse et la fiabilité de l'intelligence artificielle.
Vision Pro réalise l'art de l'empilement
Dans le prochain affichage du produit Vision Pro, il n'est pas difficile de constater que bien qu'Apple n'ait pas mentionné "l'intelligence artificielle", il semble que toutes les nouvelles actions tournent autour de "l'intelligence artificielle".
Vision Pro utilise également un modèle de reconnaissance vocale basé sur Transformer pour rendre la reconnaissance vocale plus précise. Et il peut traiter efficacement les données de séquence du langage naturel. En tant que modèle d'apprentissage en profondeur basé sur le mécanisme d'auto-attention, il peut également effectuer une correction automatique des erreurs et une prédiction de mots, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance vocale.
Dans le même temps, Vision Pro s'appuie également sur la modélisation générative visuelle pour scanner les informations faciales des personnes via la caméra frontale, puis sur la base de la technologie d'apprentissage automatique, le système utilisera des réseaux neuronaux de codage avancés pour générer un "clone numérique" pour l'utilisateur. Utilisation de modèles d'apprentissage automatique avancés, basés sur le suivi des yeux et l'état de la pupille de l'utilisateur, pour prédire l'état du corps et du cerveau de l'utilisateur, par exemple si vous êtes curieux de la chose actuelle, si vous êtes distrait, si votre attention est distraite, etc.
Ces données peuvent aider Vision Pro à offrir une expérience plus personnalisée et intelligente, comme la mise à jour de l'environnement virtuel en fonction de l'attention, de la relaxation ou de l'apprentissage de l'utilisateur, ou la création d'un biofeedback basé sur la direction du regard de l'utilisateur.
Il existe également un réseau neuronal convolutif équipé de Vision Pro, qui réalise des fonctions efficaces et précises de reconnaissance d'image et de détection d'objets grâce à des couches convolutives, des couches d'activation, des couches de regroupement et des couches entièrement connectées, offrant aux utilisateurs des objets de réalité mixte riches et réalistes. joue un rôle important dans les domaines de la conduite automatique, de la surveillance de sécurité, de l'analyse d'images médicales, etc.
Il convient de mentionner que Vision Pro est également le seul casque MR sur le marché qui peut être contrôlé sans aucune poignée. Par conséquent, si vous souhaitez réaliser une interaction homme-ordinateur via la capture dynamique, l'analyse dynamique, le suivi des yeux et d'autres technologies, cela impose des exigences extrêmement élevées aux capacités de calcul et de traitement de Vision Pro.
Vision Pro dispose de deux puces intégrées, M2 et R1. La puce M2 est responsable de l'exécution du système d'exploitation et des programmes d'application, tandis que la puce R1 est responsable de fonctions telles que le positionnement, la collaboration, le traitement ou la transmission d'images visuelles.
La puce R1 est la nouvelle puce d'Apple conçue spécifiquement pour Vision Pro. Elle est dédiée au traitement des données des capteurs et aux calculs spatiaux. Elle peut diffuser de nouvelles images sur l'écran en 12 millisecondes, soit 8 fois plus vite qu'un clin d'œil. Une réalité mixte immersive l'expérience est essentielle. On peut dire que pour réaliser l'apprentissage automatique pour répondre aux besoins des utilisateurs, la puce R1 est la "feuille de réponses" qu'Apple a remise au monde à l'ère de l'intelligence artificielle.
Pour Apple, peut-être que le mot "Machine learning" décrit plus précisément les caractéristiques techniques d'Apple. Mais à travers Vision Pro, iOS 17, et en regardant l'ensemble de l'écosystème Apple, il n'est pas difficile de voir qu'Apple ne veut pas définir vaguement l'intelligence artificielle.Ils sont désireux d'utiliser la technologie pour transformer ou élargir leurs catégories de produits et construire leur propre marques, plutôt que d'utiliser un vocabulaire à l'échelle de l'industrie.
Il est vrai que, par rapport aux grands modèles d'intelligence artificielle tels que ChatGPT, l'accumulation d'Apple dans le domaine de l'intelligence artificielle ne lui permet pas d'avoir la capacité de "changer le monde" comme l'iPhone, mais Apple utilise le produit Vision Pro pour essayer pour éduquer le monde Comment combiner l'IA avec la scène de l'informatique spatiale pour obtenir l'effet "1+1>2". L'utilisation d'une autre forme d'implémentation XR (la précédente était HoloLens de Microsoft) a ouvert la porte à l'industrie pour entrer dans "l'ère de l'informatique spatiale".
Par rapport à des entreprises telles que Microsoft et Google, Apple est moins ouvert à la technologie de l'intelligence artificielle, mais s'appuyant sur le soutien d'une énorme demande du marché, Apple espère maintenir l'expérience de haute qualité que ses produits apportent aux utilisateurs, qu'il s'agisse de " machine learning " ou " intelligence artificielle ". " Son essence principale est toujours ce qu'elle peut apporter aux utilisateurs. Big Model House estime que, qu'il s'agisse de matériel ou de logiciels, les utilisateurs ne se soucient que de savoir si le produit peut mieux répondre à leurs propres besoins lors de son utilisation, de la puissance de calcul et du nombre de paramètres de données qui marquent finalement le produit. Dans une certaine mesure, je crois que la forme finale du développement de l'intelligence artificielle ira dans le sens de la civilisation et de la journalisation.
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Apple ne fait pas la promotion de l'intelligence artificielle ? ils n'ont tout simplement pas fait de maquette
Source/ Grande maison modèle
Auteur / Wang Haoda
Lors de la conférence WWDC 2023 qui vient de s'achever, Apple a de nouveau choisi de "traiter" avec prudence l'intelligence artificielle actuelle. Par rapport à "l'Intelligence Artificielle" (intelligence artificielle), Apple semble être plus enclin à utiliser le "Machine learning" (apprentissage automatique). ), Pour restaurer l'essence de la technologie...
Apple a mentionné pour la première fois le mot "apprentissage automatique" dans le discours d'ouverture de la WWDC 2017 le 5 juin 2017. À cette époque, Craig Federighi, vice-président senior d'Apple, a annoncé deux cadres d'apprentissage automatique, Core ML et Create ML, pour faciliter l'intégration des modèles d'apprentissage automatique sur les appareils Apple par les développeurs. Après cette WWDC, Apple n'a cessé de promouvoir le développement et l'application de la technologie d'apprentissage automatique.
Solidement ancré sur un coin du marché, Apple préfère le "précis"
Face à diverses voix de doute, le PDG d'Apple, Cook, a déclaré qu'Apple était toujours un fabricant de matériel par essence et que l'entreprise n'avait pas la pression d'améliorer sa productivité en mettant à niveau des logiciels comme Google ou Microsoft.
S'appuyant sur des produits et services simples, de haute qualité et personnalisés, Apple a remporté un grand nombre d'éloges et de fidélité. Sur le marché mobile, avec sa part de marché et les avantages d'un écosystème iOS fermé et efficace, il a séduit davantage d'utilisateurs. Dans le même temps, Apple continue d'innover et d'élargir sa gamme de produits, créant une série de produits auto-écologiques tels que Mac, iPad, Apple Watch, AirPods et Apple TV.
En bref, le fort attrait de la marque Apple et son influence écologique rendent ses produits électroniques grand public (à l'exception des marques de luxe) comparables au "plafond" en termes de prix, mais occupent toujours fermement une part du marché en termes de ventes. Les avantages solides du produit sont la confiance unique d'Apple, mais le fort attrait des développeurs est également l'un des facteurs pour lesquels son App Store continue de générer des revenus pour Apple, ce qui signifie que, alors que les développeurs continuent d'exiger l'intelligence artificielle. La croissance actuelle, l'attitude prudente d'Apple ne signifie pas qu'elle ne fait pas face à l'évolution future et aux perspectives de cette technologie.
Matériel de service "Curve to save the country", Apple n'a tout simplement pas fait un gros modèle
En tant que fabricant de matériel, Apple possède ses propres puces, services, systèmes et autres produits. L'écologie complète formée par ces produits fournit également à Apple une infrastructure et une plate-forme solides dans le domaine de l'intelligence artificielle, qui peuvent réaliser une collaboration efficace entre le matériel et les logiciels. Et l'optimisation, améliorer l'expérience utilisateur et les performances, et mieux protéger la confidentialité des utilisateurs.
Il convient de noter que le risque de fuite de données et de confidentialité dans le domaine de l'intelligence artificielle et la supervision de l'intelligence artificielle sont devenus des problèmes auxquels le monde doit faire face ensemble. Une série de politiques et de réglementations ont été introduites dans le pays et à l'étranger pour maintenir le développement de l'intelligence artificielle. Même Sam Altman, le père de ChatGPT, a également demandé au gouvernement la supervision d'OpenAI lors de l'audience.
M. Bao Linchao, responsable de la technologie d'intelligence artificielle d'Unity China, a déclaré à Big Model House : "L'intelligence artificielle a soif de données. À l'heure actuelle, des problèmes tels que la sécurité des données et de la confidentialité ont retardé le développement de l'intelligence artificielle dans une certaine mesure, ce qui oblige les entreprises à Le problème de l'accès aux données est de rechercher des moyens de promouvoir les progrès de l'intelligence artificielle en s'assurant que la vie privée des utilisateurs n'est pas violée.
Vision Pro réalise l'art de l'empilement
Dans le prochain affichage du produit Vision Pro, il n'est pas difficile de constater que bien qu'Apple n'ait pas mentionné "l'intelligence artificielle", il semble que toutes les nouvelles actions tournent autour de "l'intelligence artificielle".
Vision Pro utilise également un modèle de reconnaissance vocale basé sur Transformer pour rendre la reconnaissance vocale plus précise. Et il peut traiter efficacement les données de séquence du langage naturel. En tant que modèle d'apprentissage en profondeur basé sur le mécanisme d'auto-attention, il peut également effectuer une correction automatique des erreurs et une prédiction de mots, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance vocale.
Ces données peuvent aider Vision Pro à offrir une expérience plus personnalisée et intelligente, comme la mise à jour de l'environnement virtuel en fonction de l'attention, de la relaxation ou de l'apprentissage de l'utilisateur, ou la création d'un biofeedback basé sur la direction du regard de l'utilisateur.
Il existe également un réseau neuronal convolutif équipé de Vision Pro, qui réalise des fonctions efficaces et précises de reconnaissance d'image et de détection d'objets grâce à des couches convolutives, des couches d'activation, des couches de regroupement et des couches entièrement connectées, offrant aux utilisateurs des objets de réalité mixte riches et réalistes. joue un rôle important dans les domaines de la conduite automatique, de la surveillance de sécurité, de l'analyse d'images médicales, etc.
Il convient de mentionner que Vision Pro est également le seul casque MR sur le marché qui peut être contrôlé sans aucune poignée. Par conséquent, si vous souhaitez réaliser une interaction homme-ordinateur via la capture dynamique, l'analyse dynamique, le suivi des yeux et d'autres technologies, cela impose des exigences extrêmement élevées aux capacités de calcul et de traitement de Vision Pro.
La puce R1 est la nouvelle puce d'Apple conçue spécifiquement pour Vision Pro. Elle est dédiée au traitement des données des capteurs et aux calculs spatiaux. Elle peut diffuser de nouvelles images sur l'écran en 12 millisecondes, soit 8 fois plus vite qu'un clin d'œil. Une réalité mixte immersive l'expérience est essentielle. On peut dire que pour réaliser l'apprentissage automatique pour répondre aux besoins des utilisateurs, la puce R1 est la "feuille de réponses" qu'Apple a remise au monde à l'ère de l'intelligence artificielle.
Pour Apple, peut-être que le mot "Machine learning" décrit plus précisément les caractéristiques techniques d'Apple. Mais à travers Vision Pro, iOS 17, et en regardant l'ensemble de l'écosystème Apple, il n'est pas difficile de voir qu'Apple ne veut pas définir vaguement l'intelligence artificielle.Ils sont désireux d'utiliser la technologie pour transformer ou élargir leurs catégories de produits et construire leur propre marques, plutôt que d'utiliser un vocabulaire à l'échelle de l'industrie.
Il est vrai que, par rapport aux grands modèles d'intelligence artificielle tels que ChatGPT, l'accumulation d'Apple dans le domaine de l'intelligence artificielle ne lui permet pas d'avoir la capacité de "changer le monde" comme l'iPhone, mais Apple utilise le produit Vision Pro pour essayer pour éduquer le monde Comment combiner l'IA avec la scène de l'informatique spatiale pour obtenir l'effet "1+1>2". L'utilisation d'une autre forme d'implémentation XR (la précédente était HoloLens de Microsoft) a ouvert la porte à l'industrie pour entrer dans "l'ère de l'informatique spatiale".