Las máquinas de Apple están aprendiendo de forma más inteligente como Bard y Bing

Hay un viejo dicho cuando se trata de Apple y las nuevas tecnologías: si la compañía no ha entregado lo que todos los demás en la industria se están enfocando actualmente, debe estar atrasado.

Esto rara vez es la verdad.

El negocio de Apple es como el proverbial iceberg: solo vemos la punta de lo que está haciendo la empresa, mientras que la gran mayoría de sus esfuerzos de investigación y desarrollo se ciernen bajo la superficie. Solo mire sus finanzas en su trimestre más reciente: gastó $ 7.7 mil millones en I + D, lo que representa más de la mitad de todos sus gastos operativos.

La última tecnología que aparece en esta historia es, por supuesto, la inteligencia artificial. ¿Cómo puede la empresa competir en este nuevo y floreciente mercado si no presenta un chatbot o un generador de imágenes a toda prisa? (No importa que todavía no haya enviado su casco de realidad virtual, ese fue el último mercado en el que la empresa claramente se estaba quedando atrás).

Pero, como siempre ocurre con esta patraña en particular, la verdad es que Apple ha estado haciendo IA a su manera particular, y no se trata de perseguir el mercado.

Pon tu aprendizaje en marcha

Una de las razones por las que el trabajo de inteligencia artificial de Apple a veces se pasa por alto es simplemente una cuestión de terminología. Si bien la empresa no suele hablar de «inteligencia artificial», dedica mucho tiempo a discutir el «aprendizaje automático» (ML), que es un pilar fundamental para muchas de las últimas tecnologías de Apple.

Aunque técnicamente el aprendizaje automático puede ser solo un subconjunto de la inteligencia artificial (y hay cierto desacuerdo incluso en eso), los dos términos a menudo se usan indistintamente, al menos de manera coloquial. Los grandes modelos de lenguaje detrás de herramientas como ChatGPT, Bard de Google y el nuevo chatbot Bing de Microsoft aprovechan las tecnologías de aprendizaje automático, al igual que los generadores de imágenes como DALL-E y Stable Diffusion. En términos generales, todas estas son tecnologías que involucran algoritmos que usan datos para aprender y mejorar.

La inversión de Apple en el aprendizaje automático es clara: en 2018, la empresa contrató al jefe de inteligencia artificial de Google, John Giannandrea, como vicepresidente sénior de aprendizaje automático y estrategia de IA, bajo las órdenes directas de Tim Cook. También ejecuta un sitio poco común de cara al público donde publica una gran cantidad de su investigación sobre aprendizaje automático y patrocina activamente Ph.D. becas, recluta pasantes y ofrece residencias. Y contribuye a proyectos de aprendizaje automático de código abierto, por ejemplo, optimizando el software Stable Diffusion para que se ejecute en su hardware.

Los núcleos del aprendizaje automático

Podría conceder que Apple es interesado en ML, pero tal vez se duplique al preguntar qué tiene realmente producido con toda esta inversión.

Infinidad. Si eres fanático de funciones como Live Text, la función que te permite seleccionar cualquier texto de fotos o videos, o la capacidad de buscar en tu biblioteca de fotos la palabra «perro» y ver todas las imágenes de perros que tienes. ha tomado, o la función beta Live Captions que puede subtitular cualquier video o audio que se reproduzca desde su dispositivo, se está beneficiando de la investigación de aprendizaje automático de Apple.

La compañía también creó un marco completo llamado CoreML para facilitar a los desarrolladores la integración del aprendizaje automático en sus productos, y si eso no es suficiente, recuerde que todos los procesadores fabricados por Apple desde el A11 Bionic de 2017 han presentado un Neural Engine dedicado, optimizado para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático: en la iteración más reciente, que cuenta con 16 núcleos, puede ejecutar la asombrosa cantidad de 17 billones de operaciones por segundo, lo que permite, al estilo típico de Apple, que los modelos de aprendizaje automático se ejecuten de forma privada en su dispositivo en lugar de depender de un servicio de almacenamiento en la nube.

Si Apple está gastando el dinero para dedicar una parte significativa de sus procesadores al aprendizaje automático, entonces ciertamente está poniendo su dinero donde está su boca.

Manzana

La punta del iceberg

¿Hay más oportunidades para que Apple aumente su huella de aprendizaje automático? Ciertamente. La respuesta simplista es que el rendimiento a menudo deslucido de Siri podría mejorarse con el tipo de IA que se ve en los chatbots recientes; sin embargo, dada la naturaleza verdaderamente extraña de algunas de las conversaciones con La reciente incursión de Microsoftparece probable que Apple no salte de inmediato al extremo profundo (aprendizaje) de la piscina.

Pero la capacidad de esos tipos de sistemas para retener el contexto y comunicarse de una manera más fluida y humana tiene ventajas que podrían y deberían abrirse paso en el asistente virtual de Apple, aunque de una manera más limitada y controlada.

Del mismo modo, las capacidades de voz a texto de Live Captions y los sistemas de dictado de Apple podrían mejorarse si Apple hiciera algunas de las mismas optimizaciones que ha hecho con Stable Diffusion en el impresionante marco de reconocimiento de voz Whisper.

Nuevamente, estos no son tan llamativos como lo que muchos de los competidores de Apple están haciendo en el mercado, pero Apple tampoco. tener para perseguir esa funcionalidad de la misma manera. Google y Microsoft, por ejemplo, están usando IA para competir en la búsqueda, un mercado en el que Apple realmente no juega (aunque difícilmente me opondría a que Apple use parte de la tecnología subyacente para mejorar su propia búsqueda en el dispositivo). capacidades).

Al final, el uso del aprendizaje automático por parte de Apple sigue siendo impulsado más por la idea de cómo puede mejorar lo que hacen los usuarios, en lugar de simplemente existir por sí mismo. Y si bien es posible que eso no capte la imaginación de la misma manera, en última instancia, puede tener un mayor impacto en la vida de los usuarios. Lo que, en mi opinión, pone a Apple adelante en el juego, no atrás.