Вештачка интелигенција постала је један од најбољих савезника великих компанија. Ова технологија се врло брзо шири и развија и уграђена је у сваки кутак система око нас. За многе је вештачка интелигенција директно повезана са виртуелним асистентима попут Сирија. Међутим, ова изјава је веома далеко од истине. Џон Ђанандреа, Апплеов шеф за вештачку интелигенцију, каже готово је немогуће пронаћи једно место у Аппле-у које не користи машинско учење. У интервјуу, Гианнандеа размишља о значају модела и снази Аппле-а захваљујући АИ.
Гианнандреа: „Бољи модел не укључује велике податке“
У интервјуу АРС Тецхница учествовао је Јохн Гианнандреа, Апплеов шеф вештачке интелигенције. У Велику јабуку стигао је 2018. године, оставивши иза себе дугу каријеру у Гоогле-у, где је радио у тиму за вештачку интелигенцију, истрагу и претраге. Поред тога, суоснивач је две компаније: Теллме Нетворкс и Метавеб Тецхнологиес. Тренутно је Потпредседник машинског учења и стратегије вештачке интелигенције.
Направили смо оловку, направили иПад, створили софтвер за обоје. То су јединствене могућности да се заиста добро ради. У чему радимо заиста добар посао? Нека неко прави белешке и буде продуктиван са својим креативним мислима на дигиталном папиру. Оно што ме занима је да се та искуства користе на глобалном нивоу.
Једна од теза коју је Гианнандреа бранила током интервјуа је важност нуђења искустава корисницима. Наглашава се важност Аппле-а да креира сопствени софтвер, хардвер и њихове везе. Овим се избегава ометање треће стране нудећи корисницима најплодније могуће искуство. Упоређује га са Гоогле-ом, његовом претходном компанијом, где се производ не нуди потрошачу који ће се користити у великој мери.
Машинско учење има широм Аппле-а
Гианнандреа је такође питао употреба машинског учења у Аппле-у данас. Вести о софтверу и хардверу које се односе на употребу АИ објављују се у свим презентацијама. Међутим, не придаје му се значај који заиста има. Сваки кутак иОС-а препун је вештачке интелигенције: од Сирија до апликације Пхотос до фотографисања или употребе Аппле Пенцил-а:
Машинско учење се користи за помоћ софтверу иПад да разликује између корисника који случајно притисне длан о екран док црта Аппле Аппле Пенцилом и намерног притиска намењеног за унос података.
Каже Апплеов шеф АИ «на иОС-у је све мање места на којима не користимо машинско учење ». А ово је стварност. С обзиром да се Аппле увелико клади на АРКит и друге оквире вештачке интелигенције, они покушавају да пренесу идеју интеграције машинског учења свим програмерима.
Коначно, покушали су Измењена реалност као још једно средство употребе вештачке интелигенције:
Машинско учење се много користи у проширеној стварности. Најтежи проблем је оно што се назива СЛАМ, односно симултана локализација и мапирање. Па покушавајући да схватите да ли имате иПад са скенером лидара и да ли се он креће, шта видите? И прављење 3Д модела онога што видите.