Apple verstärkt KI-Bemühungen auf eigene Faust

Gestern wurde eine wichtige Allianz im Bereich der künstlichen Intelligenz angekündigt. Das neu angekündigte Partnerschaft on AI wurde zwischen Google, IBM, Facebook, Microsoft und Amazon gegründet.

In dieser neuen Allianz fehlten Apple und das openAI-Team von Elon Musk. Elon Musk war wahrscheinlich zu sehr mit großen Plänen für seine Marskolonie beschäftigt, die Apple verlässt.

Hat Apple keine strategische Absicht in Bezug auf KI?

Wir denken, dass Apple schon seit geraumer Zeit hart an KI arbeitet. Es hat Anwendungen im Bereich des angewandten maschinellen Lernens untersucht und über Anwendungsfälle nachgedacht, die seine bestehenden Angebote, einschließlich und nicht beschränkt auf Siri, stärken werden.

Sie können diesen Ehrgeiz des Unternehmens erahnen, wenn Sie sich einige der Rekrutierungsbemühungen ansehen, die das Unternehmen das Unternehmen in letzter Zeit anvisiert hat, sowie die Fähigkeiten, die es durch die Übernahme von AI. erworben hat Start-ups.

Hier sind fünf Schlüsselbereiche, in denen wir bei Apple viel KI-Aktion sehen:

Deep Learning für Videoanwendungen

In einem kürzlich Stellenausschreibung für Deep Learning-Spezialisten hebt Apple einige der Fähigkeiten hervor, nach denen es sucht. Laut dem Posting wird der Deep-Learning-Spezialist als Fachexperte fungieren und verschiedenen Teams bei der Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher neuronaler Netzwerkalgorithmen helfen. Die Hauptanwendung für die Rolle konzentriert sich auf Videoanwendungen einschließlich Video- und Bildanalyse zusammen mit dem Verständnis verschiedener Sensormodalitäten, die in Apples Verbraucher integriert werden können Produkte.

Zu den bevorzugten Qualifikationen für die Rolle gehören fortgeschrittene Kenntnisse im GPU-Computing mit CUDA-Kernels. CUDA ist eine beliebte Parallel-Computing-Plattform, die von NVIDIA entwickelt wurde. Deep Learning und GPU-Computing haben die Fähigkeiten der Bilderkennungstechnologie erweitert, um übermenschliche Ebenen.

Wir denken, dass die in iOS 10 eingeführten neuen Bilderkennungsfunktionen nur ein Anfang sind. Im weiteren Verlauf können wir definitiv mehr Funktionen in iMessage, Facetime und Fotos erwarten, die auf Deep Learning basieren. Da Prozessoren und eingebettete GPUs immer leistungsfähiger werden, sieht das Potenzial rund um fortschrittliche Bild- und Videoanwendungen vielversprechender aus.

Ausrichtung auf Gesundheits- und Fitnesskategorien mithilfe von KI

Apples Vorstoß in Gesundheits- und Fitnessanwendungen über seine Produkt- und Serviceangebote ist keine Überraschung mehr. Die Partnerschaft von Apple mit großen Pharma- und Boutique-Produktunternehmen in diesem Bereich wie Writhlings drängt das Unternehmen bereits tiefer in die Bereiche Gesundheitswesen und Fitness.

Apples Watch Series 2 verspricht, die Art und Weise, wie wir an Wearables und Fitnessanwendungen denken, zu revolutionieren.

Jetzt sucht Apple Data Scientists für seine Fitness- und Gesundheitsabteilung, die über solide Kenntnisse in statistischer Modellierung und Erfahrung mit Deep-Learning- und Visualisierungstools verfügen.

Doktortitel in diesem Rolle wird Daten analysieren, Hypothesen entwickeln und beweisen, Algorithmen mit mehreren Sensoren validieren, Framing und Fahren Benutzerstudien, die mit einem multidisziplinären Team arbeiten, alle mit der Absicht, bei der Implementierung von Algorithmen im Kundenkontakt zu helfen Software.

Wie viele Doktortitel braucht es, um Siri schlauer zu machen?

Wenn man sich die Rekrutierungskampagnen ansieht, scheint es, dass es einige Doktortitel bei Apple braucht, um Siri schlauer zu machen. Jetzt, da wir Siri auf praktisch allen Apple-Geräten einschließlich des Macbooks haben, ist es nur eine Frage der Zeit, dass wir einige der fortschrittlichen Angebote dieser Plattform kennenlernen.

Apple drängt hart gegen Konkurrenten wie Amazon, wenn es um intelligente Sprachassistenten für die nächste Generation geht.

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, künstliche Intelligenz über NLP, auch bekannt als Natural Language Processing, in Siri zu übertragen. Apple hat ein eigenes Siri Natural Language-Team eingerichtet.

Das Ziel des Natural Language-Teams von Siri ist es, den Sprachassistenten von Apple mithilfe fortschrittlicher statistischer Techniken auf die nächste Stufe der Intelligenz und Genauigkeit zu bringen.

Apple möchte sowohl proaktive Intelligenz als auch fortschrittliches maschinelles Lernen verwenden, um ein robustes Siri zu entwickeln, das kann verschiedene komplexe Probleme erleichtern und lösen, wenn es um Anwendungen wie Musik, Karten und. geht Homekit.

Diese Position beinhaltet eine Vielzahl von Fähigkeiten und Innovationen und ist eine einzigartige Gelegenheit, die auf dem neuesten Stand des maschinellen Lernens und der Softwareentwicklung liegt

Die Elite Advanced Computation Group bei Apple

Dies ist eine Elitegruppe innerhalb von Apple, die seit ihrer Gründung an der Spitze einiger Spitzenforschung steht. Berühmte akademische Forscher wie Richard Crandall leiteten einst diese Elitegruppe bei Apple.

Das in Portland ansässige Team verstärkt sein KI-Talent durch die Einstellung zahlreicher Doktoranden für Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens. Sie möchten die Signalverarbeitung, Computer Vision und andere Bereiche der angewandten Technik erweitern. Viele der von dieser Elite-Apple-Gruppe entwickelten Forschungspatente haben als Produktmerkmale in den heutigen iPhones und anderen Apple-Produkten Gestalt angenommen.

Wenn die ACG-Abteilung von Apple KI und maschinelles Lernen vorantreibt, bedeutet dies, dass Apple ernsthaft versucht, die Konkurrenz zu schlagen.

Erwerb von KI-Fähigkeiten durch Akquisition

Apple hat durch die 200-Millionen-Dollar-Übernahme von Turi viele neue Tools in sein KI-Arsenal aufgenommen. Die maschinelle Lernplattform Turi hat einige Pionierarbeit rund um Anwendungen von KI im Zusammenhang mit Verbraucheranwendungsfällen geleistet. Einer der Bereiche, in denen Turi sehr interessante Arbeit geleistet hat, war der Bereich der Stimmungsanalyse.

Die Stimmungsanalyse kann dabei helfen, die Bedürfnisse der Nutzer zu verfolgen und die Produkte und Dienstleistungen entsprechend anzupassen. Für diese Art der Analyse gibt es viele Anwendungen:

• Forumsdaten: Finden Sie heraus, wie Menschen über verschiedene Produkte und Funktionen denken.
• Restaurant- und Filmkritiken: Wovon schwärmen die Leute? Was hassen die Leute?
• Social Media: Wie ist die Stimmung zu einem Hashtag, z.B. für ein Unternehmen, Politiker usw.?
• Callcenter-Transkripte: Loben oder beschweren sich Anrufer über bestimmte Themen?

Angesichts der großen Transformation von Apples iMessage-Plattform in iOS 10 ist mit großen Veränderungen zu rechnen. Bei all dem Gerede über intelligente KI-basierte Bots von heute können Sie sich Messaging-Bots von vorstellen Apple, das die Deep-Learning-Plattform von Turi nutzen kann, um wertvolle Dienste zu leisten Angebote. Wenn Sie noch keinen Messaging-basierten Bot verwendet haben, können Sie Luka gerne für eine Probefahrt mitnehmen. Es ist in iTunes als iOS-App verfügbar.

Zusammenfassend,

Apples Lone-Ranger-Haltung ist keine Überraschung, wenn es um neue Technologien geht. Es war immer sehr verschwiegen in Bezug auf seine Produkt- und Serviceabsichten. Wir sind nicht überrascht, dass Apple sich nicht verpflichtet hat, dieser neuen KI-Partnerschaft beizutreten.

Mit dem Fortschritt dieser Technologie und der Etablierung der neuen Allianz als Vordenker der Branche in der Bereich der KI könnte Apple einspringen und zum Gemeinwohl beitragen, wenn es um ethische Entscheidungen geht Herstellung.

KI wird definitiv ein sehr stark beobachteter Bereich in der Technologie sein, wenn wir 2017 und darüber hinaus gehen. Als Apple-Fan ist es gut zu sehen, dass Apple hart an dieser Technologie gearbeitet hat, um seinen Benutzern einen zusätzlichen Mehrwert zu bieten.