Appleはそれ自体でAIの取り組みを強化

昨日は、人工知能の分野での主要な同盟の発表をマークしました。 新たに発表された パートナーシップ on AIは、Google、IBM、Facebook、Microsoft、Amazonの間で結成されました。

この新しい提携には、AppleとElonMuskのopenAIチームが欠けていました。 イーロン・マスクはおそらく、アップルを離れる火星の植民地の壮大な計画で忙しすぎたのでしょう。

コンテンツ

  • AppleはAIに関する戦略的意図を持っていませんか?
  • ビデオアプリケーションのディープラーニング
  • AIを使用して健康とフィットネスのカテゴリをターゲットにする
  • Siriをよりスマートにするために何人の博士号が必要ですか?
  • AppleのEliteAdvanced Computation Group
  • 買収によるAI機能の獲得
  • 要約すれば、
  • 関連記事:

AppleはAIに関する戦略的意図を持っていませんか?

Appleはかなり前からAIに熱心に取り組んできたと思います。 応用機械学習の分野でのアプリケーションを模索しているだけでなく、Siriを含むがこれに限定されない既存の製品を強化するユースケースについても考えています。

採用活動の一部を検討すると、会社側でこの野心を感じることができます。 同社は最近、AIの買収を通じて獲得した機能だけでなく、ターゲットを絞っています スタートアップ。

Appleで多くのAIアクションが見られる5つの重要な領域は次のとおりです。

ビデオアプリケーションのディープラーニング

最近では 求人情報 ディープラーニングのスペシャリストのために、Appleは探しているスキルのいくつかを強調しています。 投稿によると、深層学習のスペシャリストは対象分野の専門家として機能し、高度なニューラルネットワークアルゴリズムの設計と実装で多様なチームを支援します。 この役割の主なアプリケーションは、ビデオおよび画像分析を含むビデオアプリケーションに焦点を当てています Appleの消費者に組み込むことができるさまざまなセンサーモダリティを理解するとともに 製品。

この役割に適した資格には、CUDAカーネルを使用したGPUコンピューティングに関する高度な知識が含まれます。 CUDAは、NVIDIAによって開発された人気のある並列コンピューティングプラットフォームです。 ディープラーニングとGPUコンピューティングは、画像認識テクノロジーの機能を次のように進化させました 超人間レベル.

iOS10で導入された新しい画像認識機能はほんの始まりに過ぎないと思います。 今後、ディープラーニングを活用したiMessage、Facetime、Photosの機能が増えることは間違いありません。 プロセッサと組み込みGPUがより強力になるにつれて、高度な画像およびビデオアプリケーションの可能性はより有望に見えます。

AIを使用して健康とフィットネスのカテゴリをターゲットにする

アップルの製品とサービスの提供を通じて健康とフィットネスのアプリケーションに参入することは、もはや驚くべきことではありません。 アップルは、大手製薬会社や、Writhlingsなどのこの分野のブティック製品会社とのパートナーシップにより、すでにヘルスケアとフィットネスに深く関わっています。

人工知能を使用したApple

AppleのWatchSeries 2は、ウェアラブルとフィットネスアプリケーションの考え方に革命をもたらすことを約束します。

現在、Appleは、統計モデリングの確かなバックグラウンドとディープラーニングおよび視覚化ツールの経験を持つフィットネスおよび健康部門のデータサイエンティストを探しています。

この中の博士号 役割 データの分析、仮説の考案と証明、複数のセンサーを使用したアルゴリズムの検証、フレーミングと運転を行います ユーザー調査、顧客対応でのアルゴリズムの実装を支援することを目的とした学際的なチームとの協力 ソフトウェア。

Siriをよりスマートにするために何人の博士号が必要ですか?

採用活動を見ると、Siriをよりスマートにするには、Appleでかなりの数の博士号を取得する必要があるようです。 Macbookを含む実質的にすべてのAppleデバイスにSiriが搭載されたので、このプラットフォームの高度な製品のいくつかを体験できるのは時間の問題です。

アップルと人工知能

Appleは、次世代のインテリジェントな音声アシスタントに関して、Amazonなどの競合他社に強く反対しています。

これを実行しようとしている1つの方法は、NLP(別名自然言語処理)を介して人工知能をSiriにプッシュすることです。 Appleは、専用のSiri NaturalLanguageチームを設立しました。

Siriの自然言語チームの目標は、高度な統計手法を使用して、Appleの音声アシスタントを次のレベルのインテリジェンスと精度に導くことです。

Appleは、プロアクティブなインテリジーンと高度な機械学習の両方を使用して、堅牢なSiriを作成することを目指しています。 音楽、地図、 ホームキット。

このポジションには、さまざまなスキルとイノベーションが含まれ、機械学習とソフトウェアエンジニアリングの最先端に位置するユニークな機会です。

AppleのEliteAdvanced Computation Group

これはApple内のエリートグループであり、創業以来、最先端の研究の最前線に立ってきました。 リチャードクランドルなどの有名な学術研究者は、かつてアップルでこのエリートグループを率いていました。

Apple Advanced Computation Group
出典:Experimentalmath

ポートランドを拠点とするチームは、機械学習の分野で研究開発のために多数の博士号を取得することで、AIの才能を強化しています。 彼らは、信号処理、コンピュータービジョン、その他の応用工学分野の拡大を目指しています。 このエリートアップルグループによって開発された研究特許の多くは、今日のiPhoneやその他のアップル製品の製品機能として形作られています。

AppleのACG部門がAIと機械学習を推進している場合、それはAppleが真剣に競争に打ち勝つことを目指していることを意味します。

買収によるAI機能の獲得

Appleは、Turiの2億ドルの買収を通じて、AIの兵器庫に多くの新しいツールを手に入れることになりました。 Turi機械学習プラットフォームは、消費者のユースケースに関連するAIのアプリケーションに関するいくつかの先駆的な作業を行いました。 トゥリが非常に興味深い仕事をした分野の1つは、感情分析の分野でした。

AppleがMachineLearningStartupを買収

感情分析は、ユーザーのニーズを把握し、それに応じて製品とサービスを適応させるのに役立ちます。 このタイプの分析には、多くのアプリケーションが存在します。

  • フォーラムデータ:さまざまな製品や機能について人々がどのように感じているかを調べます。
  • レストランと映画のレビュー:人々は何を絶賛していますか? 人々は何が嫌いですか?
  • ソーシャルメディア:ハッシュタグについての感情は何ですか? 会社、政治家などのために?
  • コールセンターの記録:発信者は特定のトピックについて賞賛または不満を言っていますか?

iOS 10でのAppleのiMessageプラットフォームの大きな変革を考えると、大きな変化が進むことが期待できます。 今日のインテリジェントなAIベースのボットをめぐるすべてのおしゃべりで、メッセージングボットを想像することができます Turiディープラーニングプラットフォームを利用して価値のあるサービスを提供できるApple オファリング。 メッセージングベースのボットを使用したことがない場合は、Lukaを試乗してください。 iTunesでiOSアプリとして利用できます。

要約すれば、

アップルの唯一のレンジャーの態度は、新しいテクノロジーに関しては驚くことではありません。 それは常にその製品とサービスの意図について非常に秘密にされてきました。 Appleがこの新しいAIパートナーシップに参加することを約束していないことは驚くことではありません。

このテクノロジーが進歩し、新しいアライアンスが業界の思想的リーダーとしての地位を確立するにつれて、 AIの分野では、Appleは倫理的な決定に関して、飛び込み、より大きな利益に貢献する可能性があります 作る。

2017年以降に移行するにつれ、AIは間違いなくテクノロジーの分野で非常に注目されている分野になるでしょう。 Appleのファンとして、Appleがユーザーに付加価値をもたらすために、このテクノロジーに懸命に取り組んでいるのを見るのは良いことです。

sudz-アップル
SK( 編集長 )

AppleにA / UXが早くから登場して以来、テクノロジーに夢中になっているSudz(SK)は、AppleToolBoxの編集方向を担当しています。 彼はカリフォルニア州ロサンゼルスを拠点としています。

Sudzは、macOSのすべてをカバーすることを専門としており、長年にわたって数十のOSXおよびmacOSの開発をレビューしてきました。

以前の生活では、Sudzは、フォーチュン100企業のテクノロジーとビジネス変革の目標を支援するために働いていました。