Appleが「機械学習」という言葉に初めて言及したのは、2017年6月5日のWWDC 2017の基調講演だった。当時、Apple の上級副社長である Craig Federighi は、開発者が Apple デバイスに機械学習モデルを統合しやすくするために、Core ML と Create ML という 2 つの機械学習フレームワークを発表しました。このWWDC後もAppleは機械学習技術の開発と応用を継続的に推進している。
ほとんどの消費者にとって、Apple の人工知能に関して最も印象的なアプリケーションは「バグだらけ」の Siri です。 2011年のiPhone 4Sの登場以来、Siriはみんなの“からかい”の対象となり、これまでSiriの通信能力はまだ市場の第一線に立つことができず、気にする人もほとんどいない味気ない機能となっていた。人工知能業界の爆発的な成長に直面して、アップルは人工知能分野での新たな動きを遅らせており、業界では一般に「取り残された」グループに入り始めていると思われている。
シンプルで高品質、パーソナライズされた製品とサービスに依存して、Apple は多くの賞賛と忠誠心を獲得してきました。モバイル市場では、その市場シェアと、閉鎖的で効率的な iOS エコシステムの利点により、より多くのユーザーを魅了しています。同時に、Apple は製品ラインの革新と拡大を続け、Mac、iPad、Apple Watch、AirPods、Apple TV などの一連の自己生態学的製品を生み出しています。
つまり、アップルの強力なブランド力と環境への影響力により、同社の家電製品（高級ブランドを除く）は価格の点では「天井」に匹敵するものの、売上の点では依然として市場の一角をしっかりと占めているのだ。製品の強力な利点は Apple 独自の自信ですが、開発者の強力な魅力も App Store が Apple に収益をもたらし続ける要因の 1 つです。これは、開発者が今日の人工知能の成長を要求し続ける中、Apple の慎重な姿勢が意味するものではないことを意味します。この技術の将来の発展と見通しを直視していないということです。
「国を救う曲線」サービスハードウェア、Apple は大きなモデルを作らなかっただけ
Apple はハードウェア メーカーとして、独自のチップ、サービス、システム、その他の製品を持っており、これらの製品によって形成される完全なエコロジーは、Apple に人工知能分野における強力なインフラストラクチャとプラットフォームを提供し、ハードウェアとソフトウェアの効率的な連携を実現します。最適化により、ユーザー エクスペリエンスとパフォーマンスが向上し、ユーザーのプライバシーがより適切に保護されます。
Unity China の AI テクノロジー責任者である Bao Linchao 氏は、Big Model House に対し、「人工知能はデータに飢えています。現在、データやプライバシーのセキュリティなどの問題により、人工知能の開発はある程度遅れており、企業は次のような対応を必要としています」と語った。データ アクセスの問題は、ユーザーのプライバシーが侵害されないようにしながら、人工知能の進歩を促進する方法を模索することです。
また、Apple がユーザーのプライバシーとデータセキュリティを重視していることは業界ではよく知られており、プライバシー保護機能を製品の重要なセールスポイントとさえ考えています。 Apple は、ユーザーデータの漏洩や悪用を防ぐために、暗号化、生体認証、差分プライバシーなどのさまざまな技術的手段を採用しています。同時に、これにより、Apple の人工知能ビジネスは、よりコンプライアンスに準拠してユーザーデータにアクセスして使用し、ユーザーにより正確にサービスを提供し、人工知能の応答速度と信頼性を大幅に向上させることができます。
Vision Pro は積み重ねの芸術を実行します
今後の Vision Pro 製品の展示では、Apple が「人工知能」について言及していないにもかかわらず、すべての新しいアクションが「人工知能」を中心に展開しているように見えることを見つけるのは難しくありません。
Vision Pro は、音声認識をより正確にするために、Transformer ベースの音声認識モデルも使用します。また、自然言語のシーケンスデータを効率的に処理できます。セルフアテンションメカニズムに基づく深層学習モデルとして、自動エラー修正と単語予測も実行でき、音声認識の精度が向上します。
同時に、Vision Pro は視覚生成モデリングにも依存し、フロント カメラを通じて人々の顔情報をスキャンし、機械学習テクノロジーに基づいて、システムは高度なコーディング ニューラル ネットワークを使用してユーザーの「デジタル クローン」を生成します。高度な機械学習モデルを使用して、ユーザーの視線追跡と瞳孔の状態に基づいて、現在のものに興味があるかどうか、気が散っていないか、注意が散漫になっていないかなど、ユーザーの身体と脳の状態を予測します。
このデータは、Vision Pro が、ユーザーの注意、リラックス、学習に基づいて仮想環境を更新したり、ユーザーの視線の方向に基づいてバイオフィードバックを作成したりするなど、よりパーソナライズされたインテリジェントなエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。
Vision Pro は、ハンドルをまったく使わずに制御できる市場で唯一の MR ヘッドセットでもあることは言及する価値があります。したがって、ダイナミック キャプチャ、ダイナミック分析、視線追跡などのテクノロジを通じて人間とコンピュータのインタラクションを実現したい場合、Vision Pro のコンピューティングおよび処理能力に対して非常に高い要件が求められます。
R1 チップは、Vision Pro 用に特別に設計された Apple の新しいチップです。センサー データの処理と空間計算に特化しています。新しい画像を 12 ミリ秒でディスプレイにストリーミングできます。まばたきの 8 倍の速さです。没入型複合現実経験が重要です。 R1チップは、ユーザーのニーズに応える機械学習を実現するために、アップルが人工知能時代に世界に渡した「解答用紙」であると言えます。
Apple にとっては、おそらく「機械学習」という言葉が Apple の技術的特徴をより正確に言い表すでしょう。しかし、Vision Pro、iOS 17、そして Apple エコシステム全体を見てみると、Apple が人工知能を曖昧に定義したくないことは明らかであり、テクノロジーを活用して自社の製品カテゴリーを変革または拡大し、独自の製品を構築することに熱心であることがわかります。業界全体の語彙を使用するのではなく、ブランドを理解する必要があります。
確かに、ChatGPT のような大規模な人工知能モデルと比較すると、Apple の人工知能分野での蓄積により、iPhone のような「世界を変える」能力を持つことはできませんが、Apple は Vision Pro 製品を使用して、世界を教育する AI と空間コンピューティングのシーンを組み合わせて「1+1>2」の効果を実現する方法。別の形式の XR 実装 (以前のものは Microsoft の HoloLens) を使用することで、業界が「空間コンピューティング時代」に入る扉が開かれました。
Microsoft や Google などの企業と比較すると、Apple は人工知能技術に対してオープンではありませんが、市場の巨大な需要のサポートに依存して、Apple は、「機械学習」かどうかにかかわらず、自社製品がユーザーにもたらす高品質なエクスペリエンスを維持したいと考えています。 " または "人工知能"。" その核心となる本質は、依然としてそれがユーザーにもたらすことができるものです。 Big Model House は、ハードウェアであれソフトウェアであれ、ユーザーが気にするのは、製品を使用する際にその製品が自分のニーズによりよく適合するかどうか、どれだけ高いコンピューティング能力と最終的に製品のスコアを獲得するデータパラメータの数だけが消費者の満足であると考えています。人工知能開発の最終形態は、ある程度、民生化、日常化の方向に進むだろうと私は考えています。
Appleは人工知能を誇大宣伝していないのか？彼らはモックアップを作らなかっただけだ
出典/ ビッグモデルハウス
著者/王皓達
終了したばかりのWWDC 2023カンファレンスで、Appleは現在の人工知能を慎重に「扱う」ことを改めて選択し、「Artificial Intelligence」（人工知能）と比較して、Appleは「Machine Learning」（機械学習）を使用する傾向が強いようです）、テクノロジーの本質を取り戻すために…。
Appleが「機械学習」という言葉に初めて言及したのは、2017年6月5日のWWDC 2017の基調講演だった。当時、Apple の上級副社長である Craig Federighi は、開発者が Apple デバイスに機械学習モデルを統合しやすくするために、Core ML と Create ML という 2 つの機械学習フレームワークを発表しました。このWWDC後もAppleは機械学習技術の開発と応用を継続的に推進している。
市場の一角をしっかりと踏まえ、Apple は「正確さ」を好む
さまざまな疑問の声がある中、アップルのクック最高経営責任者（ＣＥＯ）は、アップルは依然として本質的にハードウェアメーカーであり、同社にはグーグルやマイクロソフトのようにソフトウェアをアップグレードして生産性を向上させなければならないというプレッシャーはない、と述べた。
シンプルで高品質、パーソナライズされた製品とサービスに依存して、Apple は多くの賞賛と忠誠心を獲得してきました。モバイル市場では、その市場シェアと、閉鎖的で効率的な iOS エコシステムの利点により、より多くのユーザーを魅了しています。同時に、Apple は製品ラインの革新と拡大を続け、Mac、iPad、Apple Watch、AirPods、Apple TV などの一連の自己生態学的製品を生み出しています。
つまり、アップルの強力なブランド力と環境への影響力により、同社の家電製品（高級ブランドを除く）は価格の点では「天井」に匹敵するものの、売上の点では依然として市場の一角をしっかりと占めているのだ。製品の強力な利点は Apple 独自の自信ですが、開発者の強力な魅力も App Store が Apple に収益をもたらし続ける要因の 1 つです。これは、開発者が今日の人工知能の成長を要求し続ける中、Apple の慎重な姿勢が意味するものではないことを意味します。この技術の将来の発展と見通しを直視していないということです。
「国を救う曲線」サービスハードウェア、Apple は大きなモデルを作らなかっただけ
Apple はハードウェア メーカーとして、独自のチップ、サービス、システム、その他の製品を持っており、これらの製品によって形成される完全なエコロジーは、Apple に人工知能分野における強力なインフラストラクチャとプラットフォームを提供し、ハードウェアとソフトウェアの効率的な連携を実現します。最適化により、ユーザー エクスペリエンスとパフォーマンスが向上し、ユーザーのプライバシーがより適切に保護されます。
人工知能分野におけるデータやプライバシーの漏洩リスクと人工知能の監視は、世界が共に直面しなければならない課題となっている点は注目に値します。人工知能の発展を維持するために国内外で一連の政策や規制が導入されており、ChatGPTの父であるサム・アルトマン氏も公聴会でOpenAIの監督を政府に申請した。
Unity China の AI テクノロジー責任者である Bao Linchao 氏は、Big Model House に対し、「人工知能はデータに飢えています。現在、データやプライバシーのセキュリティなどの問題により、人工知能の開発はある程度遅れており、企業は次のような対応を必要としています」と語った。データ アクセスの問題は、ユーザーのプライバシーが侵害されないようにしながら、人工知能の進歩を促進する方法を模索することです。
Vision Pro は積み重ねの芸術を実行します
今後の Vision Pro 製品の展示では、Apple が「人工知能」について言及していないにもかかわらず、すべての新しいアクションが「人工知能」を中心に展開しているように見えることを見つけるのは難しくありません。
Vision Pro は、音声認識をより正確にするために、Transformer ベースの音声認識モデルも使用します。また、自然言語のシーケンスデータを効率的に処理できます。セルフアテンションメカニズムに基づく深層学習モデルとして、自動エラー修正と単語予測も実行でき、音声認識の精度が向上します。
このデータは、Vision Pro が、ユーザーの注意、リラックス、学習に基づいて仮想環境を更新したり、ユーザーの視線の方向に基づいてバイオフィードバックを作成したりするなど、よりパーソナライズされたインテリジェントなエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。
また、Vision Proを搭載した畳み込みニューラルネットワークもあり、畳み込み層、活性化層、プーリング層、全結合層を通じて効率的かつ正確な画像認識と物体検出機能を実現し、リッチでリアルな複合現実オブジェクトをユーザーに提供します。自動運転、セキュリティ監視、医療画像解析などの分野で重要な役割を果たしています。
Vision Pro は、ハンドルをまったく使わずに制御できる市場で唯一の MR ヘッドセットでもあることは言及する価値があります。したがって、ダイナミック キャプチャ、ダイナミック分析、視線追跡などのテクノロジを通じて人間とコンピュータのインタラクションを実現したい場合、Vision Pro のコンピューティングおよび処理能力に対して非常に高い要件が求められます。
R1 チップは、Vision Pro 用に特別に設計された Apple の新しいチップです。センサー データの処理と空間計算に特化しています。新しい画像を 12 ミリ秒でディスプレイにストリーミングできます。まばたきの 8 倍の速さです。没入型複合現実経験が重要です。 R1チップは、ユーザーのニーズに応える機械学習を実現するために、アップルが人工知能時代に世界に渡した「解答用紙」であると言えます。
Apple にとっては、おそらく「機械学習」という言葉が Apple の技術的特徴をより正確に言い表すでしょう。しかし、Vision Pro、iOS 17、そして Apple エコシステム全体を見てみると、Apple が人工知能を曖昧に定義したくないことは明らかであり、テクノロジーを活用して自社の製品カテゴリーを変革または拡大し、独自の製品を構築することに熱心であることがわかります。業界全体の語彙を使用するのではなく、ブランドを理解する必要があります。
確かに、ChatGPT のような大規模な人工知能モデルと比較すると、Apple の人工知能分野での蓄積により、iPhone のような「世界を変える」能力を持つことはできませんが、Apple は Vision Pro 製品を使用して、世界を教育する AI と空間コンピューティングのシーンを組み合わせて「1+1>2」の効果を実現する方法。別の形式の XR 実装 (以前のものは Microsoft の HoloLens) を使用することで、業界が「空間コンピューティング時代」に入る扉が開かれました。