जॉन गियानंद्रिया Apple में मशीन सीखने के महत्व के बारे में बात करते हैं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बड़ी कंपनियों के सर्वश्रेष्ठ सहयोगियों में से एक बन गया है। यह तकनीक बहुत तेजी से फैलती है और विकसित होती है और यह हमारे आस-पास की प्रणालियों के प्रत्येक नुक्कड़ और क्रेन में अंतर्निहित है। कई लोगों के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीधे सिरी जैसे आभासी सहायकों से संबंधित है। हालाँकि, यह कथन सच्चाई से बहुत दूर है। जॉन Giannandrea, एप्पल के कृत्रिम बुद्धि के प्रमुख कहते हैं यह Apple में एक भी जगह खोजने के लिए लगभग असंभव है जो मशीन सीखने का उपयोग नहीं करता है। एक साक्षात्कार में, जियानंदिया एआई के लिए मॉडल और एप्पल के धन्यवाद की शक्ति के महत्व को दर्शाता है।

Giannandrea: 'एक बेहतर मॉडल में बड़ा डेटा शामिल नहीं है'

ARS Technica के इंटरव्यू में Apple के कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रमुख जॉन गियानंद्रिया को दिखाया गया। वह 2018 में बिग ऐप्पल में पहुंचे और Google में एक लंबे कैरियर को पीछे छोड़ दिया जहां उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जांच और खोज टीम में काम किया। इसके अलावा, वह दो कंपनियों: टेलमे नेटवर्क्स और मेटाएब टेक्नोलॉजीज के सह-संस्थापक हैं। वर्तमान में, यह है मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रणनीति के उपाध्यक्ष।

हमने पेंसिल बनाई, हमने आईपैड बनाया, हमने दोनों के लिए सॉफ्टवेयर बनाया। वे वास्तव में अच्छा काम करने के लिए अद्वितीय अवसर हैं। हम वास्तव में अच्छा काम क्या कर रहे हैं? किसी को नोट्स लेने दें और डिजिटल पेपर पर अपने रचनात्मक विचारों के साथ उत्पादक बनें। मेरी रुचि क्या है कि ये अनुभव वैश्विक स्तर पर उपयोग किए जाते हैं।

साक्षात्कार के दौरान Giannandrea द्वारा बचाव किए गए शोध में से एक है उपयोगकर्ताओं को अनुभव प्रदान करने का महत्व। इसने Apple के अपने सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और उनके कनेक्शन बनाने के महत्व पर जोर दिया। यह उपयोगकर्ताओं को सबसे अधिक संभव अनुभव प्रदान करके तीसरे पक्ष के हस्तक्षेप से बचता है। वह इसकी तुलना अपनी पिछली कंपनी Google से करता है, जहां एक उत्पाद को उपभोक्ता को बड़े पैमाने पर इस्तेमाल करने की पेशकश नहीं की जाती है।

मशीन लर्निंग सभी एप्पल में पाया जाता है

ज्ञानेन्द्रिया द्वारा भी पूछा गया था आज Apple में मशीन सीखने का उपयोग। सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर समाचार जो एआई के उपयोग को संदर्भित करते हैं, सभी प्रस्तुतियों में घोषित किए जाते हैं। हालांकि, यह महत्व नहीं दिया जाता है कि यह वास्तव में है। IOS के हर कोने को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से भरा गया है: सिरी से लेकर फोटो ऐप तक फ़ोटो लेने या ऐप्पल पेंसिल का उपयोग करने के लिए:

आईपैड सॉफ्टवेयर की मदद करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है, जो ऐप्पल पेंसिल के साथ ड्राइंग करते समय गलती से स्क्रीन के खिलाफ अपनी हथेली को दबाए हुए है, और इनपुट देने के इरादे से जानबूझकर दबाव डालते हैं।

एप्पल के एआई प्रमुख का कहना है «आईओएस पर कम और कम जगह हैं जहां हम मशीन सीखने का उपयोग नहीं करते हैं »। और यह एक वास्तविकता है। यह देखते हुए कि Apple ARKit और अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचे पर बहुत अधिक दांव लगा रहा है, वे सभी डेवलपर्स के लिए मशीन लर्निंग एकीकरण के विचार को व्यक्त करने का प्रयास करते हैं।

अंत में, उन्होंने कोशिश की संवर्धित वास्तविकता कृत्रिम बुद्धि के उपयोग की एक और संपत्ति के रूप में:

मशीन लर्निंग व्यापक रूप से संवर्धित वास्तविकता में उपयोग किया जाता है। सबसे कठिन समस्या जिसे SLAM कहा जाता है, वह है, एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण। तो यह पता लगाने की कोशिश की जा रही है कि क्या आपके पास लिडार स्कैनर के साथ आईपैड है और यह घूम रहा है, तो आप क्या देखते हैं? और जो आप देख रहे हैं उसका 3 डी मॉडल बना रहे हैं।


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