AppleはまだAIの波に乗ることができるでしょうか?

今カンファレンスで AI について話さなければ、運が悪いでしょう。今年の Google I/O カンファレンスは Google シリーズ製品 + AI になると冗談を言ったネットユーザーもいます。

Apple も同様で、近年ハードウェアに大きな革新はなく、AI によって徐々に独自の物語を語り始めています。

フルーツファン待望のリンゴコンサート記者会見で、Appleは3つの新しいiPhoneとApple Watch Series 4を発表した。

ハードウェアの改善は精彩を欠いていますが、少なくとも、多くの人が夢見ているデュアルSIMデュアルスタンバイを実現しました。まだ販売できる腎臓はありますか?

対照的に、今回のカンファレンスの最大のハイライトは、AppleのAIにおける進歩だ。

ドラゴンスレイヤーのリストのトップに立つAI搭載チップ

記者会見ではA12バイオニックチップの紹介に時間がかかった。これは史上最も強力なチップと呼ばれており、AI アプリケーションに十分なコンピューティング能力を提供します。

A12はAppleがリリースした2番目のバイオニックチップであり、前世代のチップA11がトレンドの始まりと言えます。恐ろしいのは、A12の性能が大幅に向上しており、前世代のA11に比べて約半分の性能になっているということです。

このチップの主要部品は、6 コア CPU、4 コア GPU、8 コア ニューラル ネットワーク エンジンです。

ニューラル ネットワーク エンジンの能力は、行列の乗算と浮動小数点処理を処理できることにあります。毎秒5兆回の演算能力があると言われており、これはA11をはるかに上回ります。さらに、ニューラル ネットワーク エンジンは Core ML に公開され、A12 チップの機械学習能力は従来の 9 倍に向上し、消費電力は 10 分の 1 に削減されます。

A12チップを採用した新型iPhoneは、カメラAIアプリケーション、動作計測、ショットスコアリング、選手の姿勢推定、動作軌跡の記録など、多くのブラックテクノロジー動作を実証しているが、これらのシーンからその強力なパフォーマンスのヒントを得ることができる。 。

このチップに基づいて、iPhone はより優れたタスクを処理できるようになります。では、iPhone はこれらの AI 機能をどのように実装しているのでしょうか?

これは、Apple が 2017 年に発表した機械学習フレームワークである Core ML についてです。

RenとDuをつなぐコアML

Core ML は、Accelerate、BNNS、Metal Performance Shaders などの言語に基づいて構築された機械学習フレームワークです。コンピュテーショナル ビジョンに基づく画像分析、自然言語処理 (NSLinguisticTagger クラスなど)、学習デシジョン ツリーを評価するための GameplayKit フレームワークなど、多くの AI テクノロジをサポートしています。

Apple は、昨年 5 月の iOS 11 カンファレンスで初めて Core ML を発表しました。これは、機械学習モデルをモバイル アプリに統合すると同時に、RAM とバッテリーの消費量を削減することで携帯電話の性能を向上させます。 。

Core MLの役割はAIモデルを携帯電話に適用することです

新しい AI テクノロジーを携帯電話に適用することは、克服できない問題です。しかし現在、Core MLは画像認識、言語翻訳、物体検出などのアプリ開発分野で広く使われています。それはAppleが機械学習技術を携帯電話に統合するための鍵であると言える。

Core ML の使用開始後、Apple は Core ML 2 と GPU アクセラレーション ツール Create ML (Apple コンピューター上で AI モデルをトレーニングするために使用) を連続してリリースしました。

Core ML 2 は Core ML のアップグレード バージョンで、30% よりも高速に動作し、16 ビット浮動小数点数をサポートし、モデル コンバーターが付属しています。この素晴らしいコンバーターを使用すると、Core ML を他の機械学習フレームワークなどとともに使用できるようになります。現在サポートされているのは、Keras、scikit-learn、XGBoost、LibSVM、Google の TensorFlow、Facebook の Caffe などです。これにより、彼らの力が大幅に強化されます。

ここまで言っても、よくわかりませんね。画像処理ソフトウェアの BeCasso を見て、Core ML によって AI アプリケーションが iPhone 上でどのように実行できるかを見てみましょう。

AIペインターにボーナスバフを提供

今年の WWDC カンファレンスで、Digital Masterpieces は、画像スタイルの転送を実現できるアプリ、つまり現実の画像をアンティーク スタイルの油絵に変換できる BeCasso (Picasso) のデモを行いました。 iPhone 上で動作するのは、バイオニック チップと Core ML のおかげです。

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BeCasso はディープ ニューラル ネットワークを通じてスタイルの移行を実装しますが、移行プロセスには大量の RAM とコンピューティング能力が必要であり、メモリとプロセッサに非常に負荷がかかります。条件が未熟な場合、BeCasso は低ピクセル画像に対してのみスタイル転送を実行できます。

Core ML フレームワークにより、携帯電話上で実行できるようになります。 Core を使用すると、BeCasso は実行中にメモリの最適化を実行でき、大量の利用可能なスペースを解放できます。一方、バイオニック チップは BeCasso に十分なコンピューティング パワーを提供できます。 BeCasso は、大容量の超高精細画像のスタイル転送を 1 秒で完了できます。新しいiPhoneのパフォーマンスがさらに向上するだろうと推測するのは難しくありません。

アップルはAIをターゲットにする

AIチップや機械学習フレームワークCore MLに加え、Appleは近年AI開発に力を入れている。

Siri 音声アシスタントは批判され続けてきましたが、現在では最も改良された音声アシスタントとして知られており、特に 2017 年に Apple が Workflow を買収した後は、Siri と統合され、強力な Siri ショートカット アプリケーションがリリースされました。音声でサードパーティ製アプリを開くことができ、そのインテリジェンスと操作性は驚くべきものです。

今年 2 月に遅ればせながら発売されたスマート スピーカー HomePod には、空間モニタリング技術とその「空間認識」がインテリジェントに空間を検出して音質を調整できる機能が搭載されました。

顔認識 (Face ID) は、安全で、高速で、使いやすいものです。 Apple の強力なカメラ システム、安全なエンクレーブ、Neural Engine などの洗練されたテクノロジーは、ロック解除、サインイン、支払いの新しい方法をもたらします。

さらに、このカンファレンスで披露された拡張現実開発プラットフォームである ARkit もあります。 iPhone および iPad プラットフォームに適しており、デバイス内のカメラ、CPU、GPU、モーション センサーを使用して、iOS の巨大なユーザー ベースの助けを借りて世界最大の AR プラットフォームを形成します。

もちろん、近年の Apple の最大の動きは AI 人材の確保です。

たとえば、4月にはGoogle AIの元責任者であるジョン・ジャナンドレア氏を採用した。

Apple による AI テクノロジーの継続的な導入により、携帯電話での AI モデルの開発はめざましい進歩を見せています。 AI アプリケーションの開発を制限するのは、もはやコンピューティング能力や RAM ではなく、より多くの AI モデルの不足です。この点において、Apple のクラウド サービスは、開発者が AI モデルを構築し、これらのモデルをトレーニングするために必要なデータを提供するのに役立ちます。

Apple が他に何をもたらしてくれるのかについては、次の記者会見を待つしかありません。 （来て？）

Apple の記者会見に話を戻すと、人々がどんなに文句を言っても、それは依然として豪華なショーです。ファーウェイの上司でさえ、アップルの記者会見後に意味深な微博メッセージを投稿し、「安定している」と述べた。

しかし、それでも大衆の熱狂を止めることはできません。結局のところ、彼らはやはり春祭りの祝賀行事を、ああ、アップルの記者会見を見なければなりません。

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