Todo lo que sabemos sobre Apple Intelligence

Hay muchas más herramientas de IA, desde el reconocimiento de direcciones y fechas en correos electrónicos para importarlos al Calendario hasta VoiceOver, pasando por la detección de puertas e incluso la aplicación Measure en los iPhones. Lo que ha cambiado es que, si bien el enfoque deliberado de Apple se había centrado en las aplicaciones de aprendizaje automático, la aparición de genAI desencadenó una nueva era en la que la comprensión contextual disponible para los modelos LLM descubrió una variedad de nuevas posibilidades.

La omnipresencia de diversos tipos de IA en los sistemas de la empresa muestra hasta qué punto los sueños de los investigadores de Stanford en la década de 1960 se están volviendo realidad hoy.

Una historia alternativa de Apple Intelligence

Puede parecer que Apple Intelligence ha avanzado a paso lento, pero, de hecho, la empresa ha estado trabajando con IA durante décadas.

¿Qué es exactamente la IA?

La IA es un conjunto de tecnologías que permiten a las computadoras y máquinas simular la inteligencia humana y sus capacidades de resolución de problemas. La idea es que el hardware se vuelva lo suficientemente inteligente como para aprender nuevos trucos en función de lo que aprende y que cuente con las herramientas necesarias para realizar dicho aprendizaje.

Para seguir la estela de la IA moderna, hay que remontarse a 1963, cuando el científico informático e inventor del LISP John McCarthy fundó el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL). Sus equipos se dedicaron a realizar importantes investigaciones en robótica, inteligencia artificial y visión artificial, entre otros ámbitos.

SAIL fue una de las tres entidades importantes que ayudaron a definir la informática moderna. Los entusiastas de Apple probablemente habrán oído hablar de las otras dos: el Centro de Investigación de Palo Alto (PARC) de Xerox, que desarrolló el Alto que inspiró a Steve Jobs y al Macintosh, y el Centro de Investigación de Aumentos de Douglas Engelbart. En este último se definió el concepto del ratón y posteriormente se licenció a Apple.

Entre las primeras luminarias de Apple que surgieron de SAIL se encuentran Alan Kay y el desarrollador de interfaz de usuario de Macintosh Larry Tesler, y algunos ex alumnos de SAIL todavía trabajan en la empresa.

“Apple ha sido líder en investigación y desarrollo de inteligencia artificial durante décadas”, me dijo el pionero informático y autor Jerry Kaplan. “Siri y el reconocimiento facial son solo dos de los muchos ejemplos de cómo han aprovechado esta inversión”.

Volviendo al Newton…

Las soluciones de inteligencia de Apple existentes incluyen cosas que probablemente damos por sentado, desde el reconocimiento de escritura a mano y la compatibilidad con lenguaje natural en Newton de 1990. Ese dispositivo se basó en la investigación que emanaba de SAIL (después de todo, Tesler dirigió el equipo). El primer asistente personal digital de Apple apareció por primera vez en un video conceptual de 1987 y se llamó Knowledge Navigator. (Puede ver ese video aquípero ten cuidado, está un poco borroso).

Lamentablemente, la tecnología no podía soportar el tipo de interacción similar a la humana que esperamos de ChatGPT y (eventualmente) de Apple Intelligence. El mundo necesitaba un hardware mejor y más rápido, una infraestructura de Internet confiable y una enorme montaña de algoritmos de inteligencia artificial que exploraran la investigación, nada de lo cual existía en ese momento.

Pero en 2010, el iPhone de la compañía estaba en ascenso, las Mac habían abandonado la arquitectura PowerPC para adoptar Intel y se había lanzado el iPad (que canibalizó el mercado de netbooks). Apple se había convertido en una empresa de dispositivos móviles. Era el momento adecuado para ofrecer ese Navegador del Conocimiento.

Cuando Apple compró Siri

En abril de 2010, Apple adquirió Siri por 200 millones de dólares. Siri es una escisión de SAIL y, al igual que Internet, la investigación que la sustenta surgió de un proyecto de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) de Estados Unidos. La tecnología de voz provino de Nuance, que Apple adquirió justo antes de que Siri estuviera disponible en dispositivos Android y BlackBerry. Apple archivó esos planes e instaló el asistente inteligente dentro del iPhone 4S (apodado por muchos como el «iPhone para Steve», dada la muerte de Steve Jobs en torno a la fecha de su lanzamiento).

Siri, que al principio fue muy apreciada, no resistió la prueba del tiempo. La investigación sobre IA se desvió y las redes neuronales, la inteligencia artificial y otras formas de IA siguieron caminos cada vez más diferentes. (Se podría decir que la renuencia de Apple a adoptar servicios basados ​​en la nube, debido a preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad del usuario, frenó la innovación).

En 2014, Apple cambió Siri por un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales; utilizó modelos de aprendizaje automático en el dispositivo, como redes neuronales profundas (DNN), n-gramas y otras técnicas, lo que le dio al asistente automatizado de Apple un poco más de inteligencia contextual. El vicepresidente de Apple, Eddy Cue Se denomina mejora resultante en la precisión “tan significativo que haces la prueba otra vez para asegurarte de que a nadie se le haya olvidado un decimal”.

Pero los tiempos cambiaron rápidamente.

¿Apple se perdió una oportunidad?

En 2017, los investigadores de Google publicaron un artículo de investigación histórico, “La atención es todo lo que necesitas.” En este artículo se propuso una nueva arquitectura de aprendizaje profundo que se convirtió en la base para el desarrollo de genAI. (Uno de los ocho autores del artículo, Łukasz Kaiser, ahora trabaja en OpenAI).

Una forma simplificada de entender la arquitectura es la siguiente: ayuda a que las máquinas sean buenas en la identificación y el uso de conexiones complejas entre datos, lo que hace que sus resultados sean mucho mejores y más relevantes en el contexto. Esto es lo que hace que las respuestas de genAI sean precisas y «similares a las humanas» y es lo que hace que la nueva generación de máquinas inteligentes sea inteligente.

El concepto ha acelerado la investigación en IA. “Nunca había visto a la IA avanzar tan rápido como en los últimos años”, dijo Tom Gruber, uno de los cofundadores de Siri, en la conferencia Project Voice en 2023.

Sin embargo, cuando llegó ChatGPT, dando inicio a la actual fiebre del oro de genAI, Apple aparentemente no tuvo respuesta.

La ética del trabajo (ponlo a trabajar)

A Cook, de Apple, le gusta destacar que la IA ya se utiliza ampliamente en todos los productos de la empresa. “Está literalmente en todas partes en nuestros productos y, por supuesto, también estamos investigando la IA generativa, así que tenemos mucho en marcha”, afirmó.

No se equivoca. No hace falta investigar demasiado para identificar múltiples interacciones en las que los productos de Apple simulan la inteligencia humana. Pensemos en la detección de fallos, el texto predictivo, el identificador de llamadas basado en un número que no está en la libreta de contactos sino en un correo electrónico o incluso en los accesos directos a las aplicaciones que se abren con frecuencia en el iPhone. Todas estas herramientas de aprendizaje automático también son una forma de IA.

De manzana Marcos de trabajo CoreML Proporciona potentes marcos de aprendizaje automático que los desarrolladores pueden utilizar para potenciar sus productos. Esos marcos se basan en los conocimientos que tenía el cofundador de Adobe, John Warnock, cuando Descubrí cómo automatizar la animación de escenas.y veremos que esas tecnologías se utilizan ampliamente en el futuro de visionOS.

Todo esto es IA, aunque se trata de usos específicos (“limitados”) de ella. Es más inteligencia artificial que máquinas sensibles. Pero en cada aplicación de IA que ofrece, Apple crea herramientas útiles que no socavan la privacidad ni la seguridad del usuario.

La cuestión del secreto

Parte del problema de Apple es que se sabe muy poco sobre su trabajo. Y eso es deliberado. “A diferencia de muchas otras empresas, sobre todo Google, Apple tiende a no alentar a sus investigadores a publicar trabajos privados potencialmente valiosos”, dijo Kaplan.

Pero a los investigadores de IA les gusta trabajar con otros, y la necesidad de confidencialidad de Apple actúa como un desincentivo para quienes se dedican a la investigación en IA. “Creo que el principal impacto es que reduce su atractivo como empleador para los investigadores de IA”, dijo Kaplan. “¿Qué empleado de alto rendimiento quiere trabajar en un puesto en el que no puede dar a conocer su trabajo y mejorar su reputación profesional?”

Esto también significa que los expertos en inteligencia artificial que Apple contrata posteriormente se van en busca de una mayor libertad de colaboración. Por ejemplo, Apple adquirió la empresa de tecnología de búsqueda Laserlike en 2018 y, en cuatro años, Los tres fundadores de esa empresa habían renunciado.. Y el director de aprendizaje automático de Apple, Ian Goodfellow (otro exalumno de SAIL), dejó la empresa en 2022. Me imagino que la rotación de personal le dificulta la vida al exjefe de búsqueda e inteligencia artificial de Google, John Giannandrea, quien ahora es vicepresidente sénior de aprendizaje automático y estrategia de inteligencia artificial de Apple.

Esa diferencia cultural entre el enfoque tradicional de Apple y la preferencia por la colaboración y la investigación abiertas en la comunidad de desarrollo de IA podría haber causado otros problemas. El Wall Street Journal Informó que en algún momento tanto Giannandrea como Federighi estaban compitiendo por recursos en detrimento del equipo de IA.

A pesar de los reveses, la empresa ahora ha reunido un gran grupo de profesionales de IA muy respetados, incluidos Samy Bengioque lidera la investigación de la empresa en aprendizaje profundo. Apple también ha relajado mucho las cosas, Publicación de artículos de investigación y software de inteligencia artificial de código abierto y modelos de aprendizaje automático para fomentar la colaboración en toda la industria.

¿Qué sigue?

La historia siempre está en el espejo retrovisor, pero si entrecierras los ojos un poco, también puede mostrarte el mañana. Hablando en la conferencia Project Voice en 2023, El cofundador de Siri, Adam Cheyer, dijo:“La IA al estilo ChatGPT… los sistemas conversacionales… se convertirán en parte de la esencia de nuestras vidas y en los próximos 10 años la optimizaremos y nos acostumbraremos a ella. Luego surgirá un nuevo invento que se convertirá en IA”.

Al menos Un informe indica que Apple considera que esta evolución de la maquinaria inteligente es fundamental para la innovación. Si bien eso significa más herramientas y más avances en las interfaces de usuario, cada uno de esos pasos conduce inevitablemente a productos con inteligencia artificial, como gafas de realidad aumentada, robótica, tecnología de salud, incluso implantes cerebrales.

Para los usuarios de Apple, el siguiente paso, Apple Intelligence, llegará este otoño.

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