Gli strumenti CoreML di Apple portano A.I. Il futuro dei telefoni offline, rimodellante

15 FANTASTICHE FUNZIONI PER IL TELEFONINO DI CUI NON SAPEVI L’ESISTENZA

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Anonim

I nuovi strumenti di intelligenza artificiale dell'iPhone trasformeranno i telefoni nei prossimi 10 anni prendendo A.I. fuori dal cloud e sfruttando tutta la potenza dell'apprendimento automatico offline.

CoreML, un nuovo framework incluso nell'aggiornamento software iOS 11 rilasciato a settembre, consente agli sviluppatori di accedere al processore telefonico per funzioni di apprendimento automatico, invece di inviare i dati su un server da qualche parte per l'analisi. Ciò consente alle app di fornire risposte in un istante, secondo uno dei primi sviluppatori a sfruttare le offerte di Apple.

"A.I. offline Penso che sarà la nuova parola d'ordine per il prossimo decennio ", racconta Borui Wang, CEO di Polarr e sviluppatore dell'app" Plus " Inverso. "Avrà quasi la stessa importanza del 'cloud computing'."

Album Plus è un'applicazione gratuita per iPhone che utilizza la funzionalità CoreML per ordinare e modificare le foto di un utente in modo intelligente.

Aziende come Google e Amazon hanno optato per un approccio in gran parte basato sulla cloud per le loro offerte di intelligenza artificiale. L'idea è che i dispositivi invieranno dati a un server da qualche parte per l'analisi, fornendo suggerimenti come come rispondere a una e-mail o come è il tempo all'esterno. Apple, con un software progettato per sfruttare i suoi processori mobili di fascia alta, vuole lavorare su queste cose senza trasmettere dati su Internet.

"Questa è una proposta molto diversa da tutte le altre società e penso che le persone dovrebbero esserne consapevoli", afferma Wang.

CoreML, introdotto quest'anno alla conferenza annuale degli sviluppatori di giugno della società, si basa sugli strumenti di grafica Metal di Apple e lo applica a una gamma più ampia di attività. Apple sta utilizzando i processori grafici nell'iPhone 6 e versioni successive per fornire questi strumenti di apprendimento automatico. Non è la prima azienda a riutilizzare i chip in questo modo: Nvidia ha iniziato a sviluppare computer per auto autonome basate sulla sua esperienza in questo campo.

"CoreML consente agli sviluppatori di incorporare le tecnologie di apprendimento automatico nelle loro app, con tutte le elaborazioni eseguite direttamente sul dispositivo, in modo tale che rispetti i dati e la privacy dei nostri clienti", ha detto Tim Cook agli investitori durante la chiamata di guadagni dell'azienda in agosto.

I risultati sono impressionanti. I benchmark di Inception V3 mostrano che l'iPhone 7 in esecuzione su CoreML riconosce sei volte più immagini al minuto rispetto a Google Pixel e Samsung Galaxy S8. Con l'iPhone 8 e l'iPhone X, CoreML dovrebbe funzionare ancora più velocemente grazie al chip A11 Bionic specificamente progettato per le attività di machine learning.

Un certo numero di sviluppatori sta già lavorando con CoreML nelle sue app.Pinterest lo sta usando per fornire una ricerca visiva, mentre PadMapper sta analizzando le foto per aiutare gli utenti ad affittare la loro casa. VisualDX può aiutare i medici utilizzando la fotocamera per identificare le condizioni della pelle.

Album Plus ha lo scopo di organizzare la raccolta di foto di un utente. Può migliorare e modificare automaticamente le foto, identificare le persone, classificare le ricevute, classificare le foto in base all'estetica e altro ancora. Tutto questo viene fatto offline, utilizzando gli strumenti di Apple per assicurarsi che i dati non lascino il dispositivo.

Polarr crede offline A.I. sarà una grande parte dei prossimi anni:

Nessuno vuole caricare le proprie foto su un server che potrebbe perdere i loro modelli comportamentali per le società pubblicitarie, ma la maggior parte delle persone ha ancora bisogno dei servizi di elaborazione forniti dal cloud, come la classificazione delle immagini e le categorie di ricerca. La soluzione? Sposta l'A.I. servizi offline ai dispositivi dell'utente.

L'approccio di Apple ha un vantaggio per gli sviluppatori come Wang, che hanno solo alcuni modelli di telefono di cui preoccuparsi per raggiungere un pubblico di circa il 15% degli utenti di smartphone globali. Android, dove gli sviluppatori hanno molti più componenti e configurazioni di cui preoccuparsi, rende più complicato garantire un'esperienza senza intoppi per l'A.I. offline. app.

"Come sviluppatore, è un rompicapo capire come applicare il tuo modello a 1.000 telefoni", afferma Wang.

Le soluzioni offline significano anche che gli utenti non avranno bisogno di una connessione Internet per ottenere risposte intelligenti alle query e gli sviluppatori non avranno bisogno di mantenere un server per fornire risposte. Sono i primi tempi, ma CoreML potrebbe mostrare un percorso diverso in avanti verso unità più intelligenti.

"Ci credo davvero", dice Wang. "A.I. offline sarà sicuramente la prossima grande novità nello sviluppo mobile."