Tại hội nghị WWDC 2023 vừa kết thúc, Apple một lần nữa chọn cách "đối xử" thận trọng với trí tuệ nhân tạo hiện tại, so với "Artificial Intelligence" (trí tuệ nhân tạo), Apple có vẻ thiên về sử dụng "Machine learning" (máy học) hơn ), Để khôi phục lại bản chất của công nghệ...
Apple lần đầu tiên đề cập đến từ "Machine learning" trong bài phát biểu quan trọng tại WWDC 2017 vào ngày 5 tháng 6 năm 2017. Vào thời điểm đó, Craig Federighi, phó chủ tịch cấp cao của Apple đã công bố hai framework học máy là Core ML và Create ML để giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mô hình học máy trên các thiết bị của Apple. Cũng sau WWDC này, Apple đã không ngừng đẩy mạnh việc phát triển và ứng dụng công nghệ máy học.
Đối với hầu hết người tiêu dùng, khi nói đến trí tuệ nhân tạo của Apple, ứng dụng ấn tượng nhất là Siri, ứng dụng “đầy lỗi”. Kể từ khi iPhone 4S ra mắt vào năm 2011, nó đã trở thành đối tượng "trêu chọc" của mọi người, cho đến nay khả năng giao tiếp của Siri vẫn chưa phải là đứng đầu thị trường và nó trở thành một chức năng vô vị ít người quan tâm. Đối mặt với sự phát triển vượt bậc của ngành trí tuệ nhân tạo, Apple, vốn đã chậm chạp trong việc tạo ra những bước đi mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đã khiến toàn ngành tin rằng họ đã bắt đầu bước vào hàng ngũ "bị bỏ lại phía sau".
Bám chắc một góc thị trường, Apple chuộng "chính xác" hơn
Trước nhiều luồng ý kiến nghi ngại, CEO Cook của Apple cho biết Apple về bản chất vẫn là nhà sản xuất phần cứng và hãng không gặp áp lực phải cải thiện năng suất bằng cách nâng cấp phần mềm như Google hay Microsoft.
Tại WWDC 2023, Apple cũng ra mắt hệ điều hành iOS 17, mang đến cho người dùng hàng loạt tính năng và cải tiến mới, bao gồm các tính năng tương tác và cá nhân hóa cho các cuộc gọi và FaceTime, ứng dụng nhật ký mới, chế độ chờ mới và các widget động mới. , các cải tiến đối với chức năng chìa khóa ô tô kỹ thuật số CarKey, các cải tiến đối với khung API ARKit, v.v.
Dựa vào các sản phẩm và dịch vụ đơn giản, chất lượng cao, được cá nhân hóa, Apple đã giành được nhiều lời khen ngợi và lòng trung thành. Trên thị trường di động, với thị phần của mình và lợi thế của hệ sinh thái iOS khép kín và hiệu quả, nó đã thu hút nhiều người dùng hơn. Đồng thời, Apple tiếp tục đổi mới và mở rộng dòng sản phẩm của mình, tạo ra một loạt sản phẩm tự sinh thái như Mac, iPad, Apple Watch, AirPods và Apple TV.
Nói tóm lại, sức hấp dẫn thương hiệu mạnh mẽ và ảnh hưởng sinh thái của Apple khiến các sản phẩm điện tử tiêu dùng của hãng (ngoại trừ các thương hiệu xa xỉ) có thể so sánh với "trần" về giá cả, nhưng vẫn chiếm lĩnh vững chắc một góc thị trường về doanh số. Ưu điểm mạnh của sản phẩm là sự tự tin độc nhất của Apple, nhưng sức hấp dẫn mạnh mẽ của các nhà phát triển cũng là một trong những yếu tố khiến App Store của họ tiếp tục đóng góp doanh thu cho Apple, điều đó có nghĩa là nhu cầu về trí tuệ nhân tạo của các nhà phát triển tiếp tục tăng trưởng ngày nay, thái độ thận trọng của Apple không có nghĩa là rằng nó không phải đối mặt với sự phát triển và triển vọng trong tương lai của công nghệ này.
Dịch vụ phần cứng "đường cong cứu nước", Apple không làm mô hình lớn
Là một nhà sản xuất phần cứng, Apple có chip, dịch vụ, hệ thống và các sản phẩm khác của riêng mình. Hệ sinh thái hoàn chỉnh được hình thành bởi những sản phẩm này cũng cung cấp cho Apple cơ sở hạ tầng và nền tảng mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có thể đạt được sự hợp tác hiệu quả giữa phần cứng và phần mềm .Và tối ưu hóa, cải thiện trải nghiệm và hiệu suất của người dùng, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng tốt hơn.
Bản cập nhật sắp tới của iOS 17 cũng sử dụng mô hình ngôn ngữ Transformer, có thể dự đoán các từ đầu vào dựa trên ngữ nghĩa và thói quen ngôn ngữ của người dùng, đồng thời giúp sửa lỗi tự động chính xác hơn; về mặt nhận dạng giọng nói, iOS 17 sử dụng một công cụ thần kinh để nhận dạng giọng nói chính xác hơn.
Điều đáng chú ý là nguy cơ rò rỉ dữ liệu và quyền riêng tư trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và giám sát trí tuệ nhân tạo đã trở thành vấn đề mà thế giới phải cùng nhau đối mặt. Hàng loạt chính sách, quy định trong và ngoài nước đã được đưa ra nhằm duy trì sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, thậm chí Sam Altman, cha đẻ của ChatGPT, cũng đệ đơn lên chính phủ xin giám sát OpenAI tại phiên điều trần.
Ông Bao Linchao, người đứng đầu bộ phận công nghệ AI của Unity China, nói với Big Model House: Trí tuệ nhân tạo đang thèm khát dữ liệu, hiện tại, các vấn đề như dữ liệu và bảo mật quyền riêng tư đã làm trì hoãn sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ở một mức độ nhất định, điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải chú ý.Vấn đề truy cập dữ liệu là tìm cách thúc đẩy tiến bộ của trí tuệ nhân tạo trên cơ sở đảm bảo không xâm phạm quyền riêng tư của người dùng.
Và việc Apple nhấn mạnh đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của người dùng đã nổi tiếng trong ngành và thậm chí còn coi chức năng bảo vệ quyền riêng tư là một điểm bán hàng quan trọng của sản phẩm. Apple đã áp dụng nhiều phương tiện kỹ thuật, chẳng hạn như mã hóa, sinh trắc học, quyền riêng tư khác biệt, v.v., để bảo vệ dữ liệu người dùng không bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích. Đồng thời, điều này sẽ cho phép mảng kinh doanh trí tuệ nhân tạo của Apple truy cập và sử dụng dữ liệu người dùng một cách tuân thủ hơn, phục vụ người dùng chính xác hơn và cải thiện đáng kể tốc độ phản hồi cũng như độ tin cậy của trí tuệ nhân tạo.
Vision Pro biểu diễn nghệ thuật xếp chồng
Trong màn giới thiệu sản phẩm Vision Pro sắp tới, không khó để nhận thấy mặc dù Apple không nhắc đến "trí tuệ nhân tạo" nhưng dường như mọi hành động mới đều xoay quanh "trí tuệ nhân tạo".
Vision Pro cũng sử dụng mô hình nhận dạng giọng nói dựa trên Transformer để nhận dạng giọng nói chính xác hơn. Và nó có thể xử lý dữ liệu trình tự của ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả. Là một mô hình học sâu dựa trên cơ chế tự chú ý, nó cũng có thể thực hiện sửa lỗi tự động và dự đoán từ, cải thiện độ chính xác của nhận dạng giọng nói.
Đồng thời, Vision Pro cũng dựa vào mô hình tổng quát trực quan để quét thông tin khuôn mặt của mọi người thông qua camera trước, sau đó dựa trên công nghệ máy học, hệ thống sẽ sử dụng các mạng thần kinh mã hóa tiên tiến để tạo ra một "bản sao kỹ thuật số" cho người dùng. Sử dụng các mô hình học máy tiên tiến, dựa trên theo dõi mắt và trạng thái đồng tử của người dùng, để dự đoán trạng thái cơ thể và não bộ của người dùng, chẳng hạn như bạn có tò mò về điều hiện tại hay không, bạn có bị phân tâm hay không, liệu bạn có bị phân tán sự chú ý hay không, v.v.
Dữ liệu này có thể giúp Vision Pro cung cấp trải nghiệm thông minh và cá nhân hóa hơn, chẳng hạn như cập nhật môi trường ảo dựa trên sự chú ý, thư giãn hoặc học tập của người dùng hoặc tạo phản hồi sinh học dựa trên hướng nhìn của người dùng.
Ngoài ra còn có một mạng thần kinh tích chập được trang bị với Vision Pro, giúp đạt được các chức năng phát hiện đối tượng và nhận dạng hình ảnh hiệu quả và chính xác thông qua các lớp tích chập, lớp kích hoạt, lớp tổng hợp và lớp được kết nối đầy đủ, cung cấp cho người dùng các đối tượng thực tế hỗn hợp phong phú và chân thực. đóng một vai trò quan trọng trong các lĩnh vực lái xe tự động, giám sát an ninh, phân tích hình ảnh y tế, v.v.
Điều đáng nói là Vision Pro cũng là tai nghe MR duy nhất trên thị trường có thể điều khiển mà không cần tay cầm. Do đó, nếu bạn muốn nhận ra sự tương tác giữa con người và máy tính thông qua chụp động, phân tích động, theo dõi mắt và các công nghệ khác, thì nó đặt ra yêu cầu rất cao về khả năng xử lý và tính toán của Vision Pro.
Vision Pro được tích hợp sẵn 2 con chip là M2 và R1, con chip M2 chịu trách nhiệm chạy hệ điều hành và các chương trình ứng dụng, còn con chip R1 đảm nhiệm các chức năng như định vị, cộng tác, xử lý hình ảnh trực quan hoặc truyền dẫn.
Chip R1 là chip mới của Apple được thiết kế dành riêng cho Vision Pro. Nó chuyên xử lý dữ liệu cảm biến và tính toán không gian. Nó có thể truyền hình ảnh mới đến màn hình trong 12 mili giây, nhanh hơn 8 lần so với chớp mắt. kinh nghiệm là rất quan trọng. Có thể nói, để hiện thực hóa máy học đáp ứng nhu cầu của người dùng, con chip R1 chính là “tờ đáp án” mà Apple trao cho thế giới trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Đối với Apple, có lẽ từ "Machine learning" mô tả chính xác hơn các đặc điểm kỹ thuật của Apple. Nhưng qua Vision Pro, iOS 17 và nhìn vào toàn bộ hệ sinh thái Apple, không khó để thấy rằng Apple không muốn định nghĩa một cách mơ hồ về trí tuệ nhân tạo, họ muốn sử dụng công nghệ để chuyển đổi hoặc mở rộng danh mục sản phẩm và xây dựng sản phẩm của riêng mình. thương hiệu, thay vì sử dụng từ vựng toàn ngành.
Đúng là so với những mẫu trí tuệ nhân tạo lớn như ChatGPT, tích lũy của Apple trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không cho phép hãng có khả năng “thay đổi thế giới” như iPhone, nhưng Apple dùng sản phẩm Vision Pro để thử. để giáo dục thế giới Cách kết hợp AI với bối cảnh điện toán không gian để đạt được hiệu ứng "1+1>2". Sử dụng một hình thức triển khai XR khác (hình thức trước đó là HoloLens của Microsoft), đã mở ra cánh cửa cho ngành bước vào "kỷ nguyên điện toán không gian".
So với các công ty như Microsoft và Google, Apple ít cởi mở hơn với công nghệ trí tuệ nhân tạo, nhưng dựa vào sự hỗ trợ của nhu cầu thị trường khổng lồ, Apple hy vọng sẽ duy trì trải nghiệm chất lượng cao mà sản phẩm của mình mang lại cho người dùng, cho dù đó là "máy học". " hay "trí tuệ nhân tạo". "Bản chất cốt lõi của nó vẫn là những gì nó có thể mang lại cho người dùng. Big Model House tin rằng dù là phần cứng hay phần mềm thì người dùng chỉ quan tâm đến việc sản phẩm có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu của họ khi sử dụng hay không, khả năng tính toán cao bao nhiêu và bao nhiêu thông số dữ liệu, cuối cùng điểm số của sản phẩm chỉ có thể là sự hài lòng của người tiêu dùng. ở một mức độ nhất định, tôi tin rằng hình thức phát triển trí tuệ nhân tạo cuối cùng sẽ đi theo hướng dân sự hóa và hàng ngày hóa.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Apple không thổi phồng trí tuệ nhân tạo? họ chỉ không tạo ra một mô hình
Nguồn/ Nhà mẫu lớn
Tác giả/ Vương Hạo Đạt
Tại hội nghị WWDC 2023 vừa kết thúc, Apple một lần nữa chọn cách "đối xử" thận trọng với trí tuệ nhân tạo hiện tại, so với "Artificial Intelligence" (trí tuệ nhân tạo), Apple có vẻ thiên về sử dụng "Machine learning" (máy học) hơn ), Để khôi phục lại bản chất của công nghệ...
Apple lần đầu tiên đề cập đến từ "Machine learning" trong bài phát biểu quan trọng tại WWDC 2017 vào ngày 5 tháng 6 năm 2017. Vào thời điểm đó, Craig Federighi, phó chủ tịch cấp cao của Apple đã công bố hai framework học máy là Core ML và Create ML để giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các mô hình học máy trên các thiết bị của Apple. Cũng sau WWDC này, Apple đã không ngừng đẩy mạnh việc phát triển và ứng dụng công nghệ máy học.
Bám chắc một góc thị trường, Apple chuộng "chính xác" hơn
Trước nhiều luồng ý kiến nghi ngại, CEO Cook của Apple cho biết Apple về bản chất vẫn là nhà sản xuất phần cứng và hãng không gặp áp lực phải cải thiện năng suất bằng cách nâng cấp phần mềm như Google hay Microsoft.
Dựa vào các sản phẩm và dịch vụ đơn giản, chất lượng cao, được cá nhân hóa, Apple đã giành được nhiều lời khen ngợi và lòng trung thành. Trên thị trường di động, với thị phần của mình và lợi thế của hệ sinh thái iOS khép kín và hiệu quả, nó đã thu hút nhiều người dùng hơn. Đồng thời, Apple tiếp tục đổi mới và mở rộng dòng sản phẩm của mình, tạo ra một loạt sản phẩm tự sinh thái như Mac, iPad, Apple Watch, AirPods và Apple TV.
Nói tóm lại, sức hấp dẫn thương hiệu mạnh mẽ và ảnh hưởng sinh thái của Apple khiến các sản phẩm điện tử tiêu dùng của hãng (ngoại trừ các thương hiệu xa xỉ) có thể so sánh với "trần" về giá cả, nhưng vẫn chiếm lĩnh vững chắc một góc thị trường về doanh số. Ưu điểm mạnh của sản phẩm là sự tự tin độc nhất của Apple, nhưng sức hấp dẫn mạnh mẽ của các nhà phát triển cũng là một trong những yếu tố khiến App Store của họ tiếp tục đóng góp doanh thu cho Apple, điều đó có nghĩa là nhu cầu về trí tuệ nhân tạo của các nhà phát triển tiếp tục tăng trưởng ngày nay, thái độ thận trọng của Apple không có nghĩa là rằng nó không phải đối mặt với sự phát triển và triển vọng trong tương lai của công nghệ này.
Dịch vụ phần cứng "đường cong cứu nước", Apple không làm mô hình lớn
Là một nhà sản xuất phần cứng, Apple có chip, dịch vụ, hệ thống và các sản phẩm khác của riêng mình. Hệ sinh thái hoàn chỉnh được hình thành bởi những sản phẩm này cũng cung cấp cho Apple cơ sở hạ tầng và nền tảng mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có thể đạt được sự hợp tác hiệu quả giữa phần cứng và phần mềm .Và tối ưu hóa, cải thiện trải nghiệm và hiệu suất của người dùng, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của người dùng tốt hơn.
Điều đáng chú ý là nguy cơ rò rỉ dữ liệu và quyền riêng tư trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và giám sát trí tuệ nhân tạo đã trở thành vấn đề mà thế giới phải cùng nhau đối mặt. Hàng loạt chính sách, quy định trong và ngoài nước đã được đưa ra nhằm duy trì sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, thậm chí Sam Altman, cha đẻ của ChatGPT, cũng đệ đơn lên chính phủ xin giám sát OpenAI tại phiên điều trần.
Ông Bao Linchao, người đứng đầu bộ phận công nghệ AI của Unity China, nói với Big Model House: Trí tuệ nhân tạo đang thèm khát dữ liệu, hiện tại, các vấn đề như dữ liệu và bảo mật quyền riêng tư đã làm trì hoãn sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ở một mức độ nhất định, điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải chú ý.Vấn đề truy cập dữ liệu là tìm cách thúc đẩy tiến bộ của trí tuệ nhân tạo trên cơ sở đảm bảo không xâm phạm quyền riêng tư của người dùng.
Vision Pro biểu diễn nghệ thuật xếp chồng
Trong màn giới thiệu sản phẩm Vision Pro sắp tới, không khó để nhận thấy mặc dù Apple không nhắc đến "trí tuệ nhân tạo" nhưng dường như mọi hành động mới đều xoay quanh "trí tuệ nhân tạo".
Vision Pro cũng sử dụng mô hình nhận dạng giọng nói dựa trên Transformer để nhận dạng giọng nói chính xác hơn. Và nó có thể xử lý dữ liệu trình tự của ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả. Là một mô hình học sâu dựa trên cơ chế tự chú ý, nó cũng có thể thực hiện sửa lỗi tự động và dự đoán từ, cải thiện độ chính xác của nhận dạng giọng nói.
Dữ liệu này có thể giúp Vision Pro cung cấp trải nghiệm thông minh và cá nhân hóa hơn, chẳng hạn như cập nhật môi trường ảo dựa trên sự chú ý, thư giãn hoặc học tập của người dùng hoặc tạo phản hồi sinh học dựa trên hướng nhìn của người dùng.
Ngoài ra còn có một mạng thần kinh tích chập được trang bị với Vision Pro, giúp đạt được các chức năng phát hiện đối tượng và nhận dạng hình ảnh hiệu quả và chính xác thông qua các lớp tích chập, lớp kích hoạt, lớp tổng hợp và lớp được kết nối đầy đủ, cung cấp cho người dùng các đối tượng thực tế hỗn hợp phong phú và chân thực. đóng một vai trò quan trọng trong các lĩnh vực lái xe tự động, giám sát an ninh, phân tích hình ảnh y tế, v.v.
Điều đáng nói là Vision Pro cũng là tai nghe MR duy nhất trên thị trường có thể điều khiển mà không cần tay cầm. Do đó, nếu bạn muốn nhận ra sự tương tác giữa con người và máy tính thông qua chụp động, phân tích động, theo dõi mắt và các công nghệ khác, thì nó đặt ra yêu cầu rất cao về khả năng xử lý và tính toán của Vision Pro.
Chip R1 là chip mới của Apple được thiết kế dành riêng cho Vision Pro. Nó chuyên xử lý dữ liệu cảm biến và tính toán không gian. Nó có thể truyền hình ảnh mới đến màn hình trong 12 mili giây, nhanh hơn 8 lần so với chớp mắt. kinh nghiệm là rất quan trọng. Có thể nói, để hiện thực hóa máy học đáp ứng nhu cầu của người dùng, con chip R1 chính là “tờ đáp án” mà Apple trao cho thế giới trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Đối với Apple, có lẽ từ "Machine learning" mô tả chính xác hơn các đặc điểm kỹ thuật của Apple. Nhưng qua Vision Pro, iOS 17 và nhìn vào toàn bộ hệ sinh thái Apple, không khó để thấy rằng Apple không muốn định nghĩa một cách mơ hồ về trí tuệ nhân tạo, họ muốn sử dụng công nghệ để chuyển đổi hoặc mở rộng danh mục sản phẩm và xây dựng sản phẩm của riêng mình. thương hiệu, thay vì sử dụng từ vựng toàn ngành.
Đúng là so với những mẫu trí tuệ nhân tạo lớn như ChatGPT, tích lũy của Apple trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo không cho phép hãng có khả năng “thay đổi thế giới” như iPhone, nhưng Apple dùng sản phẩm Vision Pro để thử. để giáo dục thế giới Cách kết hợp AI với bối cảnh điện toán không gian để đạt được hiệu ứng "1+1>2". Sử dụng một hình thức triển khai XR khác (hình thức trước đó là HoloLens của Microsoft), đã mở ra cánh cửa cho ngành bước vào "kỷ nguyên điện toán không gian".