Stratégie par intérim d’Apple se distingue du reste du big tech, pour le meilleur ou le pire

Intelligence artificielle la stratégie d’Apple continue de se concentrer sur l’exécution des charges de travail localement sur les appareils, plutôt que de dépendre fortement des ressources basé sur un nuage, comme des concurrents de Google, Amazon et Microsoft ne.
Bien que cela s’inscrit dans les activités de base d’Apple–vente appareils–et mettant l’accent la compagnie sur la confidentialité des utilisateurs, il pourrait le mettre dans une situation désavantageuse avec beaucoup de fabricants de app, qui préfèrent l’approche plus souple de concurrents comme ils regardent à ajouter des fonctionnalités de AI.
Entre les annonces sur iOS, Mac et Siri, Apple a fait deux grandes annonces sur IA à son Worldwide Developer Conference à San Jose la semaine dernière.

Tout d’abord, il introduit un nouveau cadre appelé CreateML à thé app utilisable pour former les modèles AI sur Mac.
Les développeurs d’Apple peuvent essayer de créer ML à l’intérieur de l’app que beaucoup d’entre eux sont déjà très familiers avec : Xcode, app Apple propre pour le codage des programmes pour ses appareils. Et ils peuvent utiliser Swift, langage de programmation d’Apple, plutôt que d’avoir à ramasser un qui a plus étroitement associé avec le développement de l’IA, comme Python. Pour garder les choses simples, le logiciel supporte même glisser / déposer quand vient le temps de former des modèles avec un tas de données.
Deuxièmement, il a annoncé des mises à jour de son logiciel de Core ML, introduite l’an dernier, pour intégrer facilement des modèles AI applications pour iPhones et autres appareils Apple. Ces modèles d’AI sont plus petits, donc ils prendront moins de place sur les appareils, une fois qu’elles ont été incorporées dans apps.

Pendant des années, beaucoup de développeurs ont pris un chemin différent–modèles dans les clouds publics exploités par Amazon, Google, Microsoft et autres sociétés d’hébergement.
De nombreux développeurs choisissent de former leurs modèles dans les nuages, trop. Ils peuvent payer à louer rives de machines puissantes pour tant qu’ils doivent afin d’obtenir des modèles fonctionnant à un niveau qu’ils sont satisfaits.
Avec Core ML, il est possible d’optimiser un modèle Nuage formé pour appareils Apple–mais créer ml, le Mac fondamentalement se double d’un serveur.
Que l’approche a quelques avantages, estime Apple.
« La confidentialité des utilisateurs est pleinement respectée » Apple Francesco Rossi dit les développeurs dans la session de l’une conférence la semaine dernière. « En exécutant sur la machine learning modèles sur l’appareil, nous garantissons que les données ne quittent jamais l’appareil des utilisateurs. »
En outre, des applications en utilisant Core ML ne sera pas affectées par les problèmes de réseau – ils vont continuer à travailler vite, car le travail informatique arrive sur les appareils des utilisateurs, Rossi a déclaré.
Approche d’Apple a quelques fans. « Il aborde deux points majeurs de la douleur : formation des modèles sur le nuage est cher, et les amener à travailler sur des appareils mobiles sont difficile, au mieux, » Alex Jaimes, vice-président de la science IA et de données au démarrage automobile Nauto, dit CNBC dans un e-mail. » Si Apple peut fournir les outils qui font qu’il est possible de former des modèles localement à une vitesse raisonnable, elle pourrait augmenter son empreinte matériel parce que pour les développeurs indépendants, modèles de formation localement sur une seule machine est beaucoup plus rentable que de faire ainsi de suite le nuage ».
De plus, rend plus facile ajouter AI aux applications pour iOS pourrait conduire à un engagement, plus « leurre consommateurs et nourrir cet écosystème, » écrit Jaimes. Elle pourrait également apporter croissance des revenus pour app store Apple–partie des entreprise de services en pleine croissance revenus de le.
Le problème, c’est créer ML va sortir tard. Google a introduit son framework open-source de AI, TensorFlow, il y a près de trois ans.
« TensorFlow est ligues et des ligues devant [créer ML], qui actuellement ressemble à un jouet par rapport à elle, » Reza Zadeh, CEO de démarrage matroïdes, dit CNBC au-dessus d’email. Google n’a pas chômé ajoutant Swift appui aux TensorFlow, et il introduit récemment Kit ML, qui fonctionne sur Android et iOS et peut fonctionne sur des appareils ou de nuage de Google.
« Aucun développeur grave ou le chercheur n’envisage même » utilisant la technologie créer ML, Zadeh a dit.

Source : CNBC

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