애플은 여전히 AI 열풍을 따라잡을 수 있을까?

요즘 컨퍼런스에서 AI에 대해 이야기하지 않는다면, 시대에 뒤떨어지게 될 것입니다. 일부 네티즌들은 올해의 구글 I/O 컨퍼런스는 구글 시리즈 제품 + AI가 될 것이라고 농담을 한 적이 있다.

애플도 마찬가지입니다. 최근 몇 년 동안 하드웨어 분야에서 큰 혁신은 없었지만, AI를 통해 천천히 이야기를 전하고 있습니다.

애플 팬들이 간절히 기다리는 애플콘서트애플은 기자 회견에서 새로운 아이폰 3종과 애플 워치 시리즈 4를 동시에 출시했습니다.

하드웨어의 개선은 눈에 띄지 않지만, 적어도 많은 사람이 꿈꾸는 듀얼 SIM 듀얼 스탠바이 기능은 구현했습니다. 겸손하게 물어보겠습니다. 아직도 팔 신장이 남아 있나요?

이에 비해 이번 컨퍼런스의 가장 큰 하이라이트는 애플의 AI 발전이다.

용을 죽이는 목록의 선두에 오른 AI 기반 칩

기자 회견에서는 A12 Bionic 칩을 소개하는 데 많은 시간을 할애했습니다. 역사상 가장 강력한 칩으로 알려진 이 칩은 AI 애플리케이션에 충분한 컴퓨팅 성능을 제공합니다.

A12는 Apple이 출시한 두 번째 바이오닉 칩입니다. 이전 세대 칩인 A11이 트렌드의 시작이라고 할 수 있다. 무서운 점은 A12가 이전 세대인 A11의 약 절반에 해당하는 엄청난 성능 개선을 이루었다는 점입니다.

이 칩의 주요 부품은 6코어 CPU, 4코어 GPU, 옥타코어 신경망 엔진입니다.

신경망 엔진의 힘은 행렬 곱셈과 부동 소수점 처리를 처리하는 능력에 있습니다. 초당 5조 회의 연산이 가능하다고 하는데, 이는 A11을 훌쩍 뛰어넘는 수치입니다. 또한, 신경망 엔진은 Core ML에 개방되고, A12 칩의 머신러닝 성능은 기존 대비 9배 향상되고, 에너지 소비량은 1/10로 줄어들게 됩니다.

A12 칩을 탑재한 새로운 iPhone은 AI 사진 촬영 애플리케이션, 동작 측정, 슛 점수 계산, 운동선수 자세 추정, 동작 궤적 기록 등 다양한 첨단 기능을 보여줍니다. 이러한 장면에서 우리는 그 강력한 성능을 엿볼 수 있습니다.

이 칩을 기반으로 아이폰은 더욱 멋진 작업을 처리할 수 있습니다. 그렇다면 아이폰은 어떻게 그러한 AI 기능을 구현하는가?

여기서는 Apple이 2017년에 출시한 머신러닝 프레임워크인 Core ML에 대해 살펴보겠습니다.

Core ML은 Ren과 Du 경락을 엽니다.

Core ML은 Accelerate, BNNS, Metal Performance Shaders 등의 언어를 기반으로 구축된 머신 러닝 프레임워크입니다. 컴퓨터 비전 기반 이미지 분석, 자연어 처리(예: NSLinguisticTagger 클래스), 학습된 의사결정 트리를 평가하기 위한 GameplayKit 프레임워크 등 다양한 AI 기술을 지원합니다.

Apple은 지난 5월 iOS 11 출시 이벤트에서 처음으로 Core ML을 출시했습니다. 이 기술은 모바일 앱에 머신 러닝 모델을 통합하여 앱의 실행 안정성을 개선하고 RAM과 배터리 소모를 줄이며, 모바일 폰에서 AI 애플리케이션을 더 잘 실행할 수 있도록 합니다.

Core ML의 역할은 AI 모델을 모바일 폰에 적용하는 것입니다.

새로운 AI 기술을 휴대폰에 적용하는 것은 극복하기 어려운 문제입니다. 하지만 현재 Core ML은 이미지 인식, 언어 번역, 객체 감지 등 앱 개발 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이는 애플이 머신러닝 기술을 모바일폰에 통합하는 데 있어 핵심적인 역할을 했다고 할 수 있다.

Core ML이 실용화된 후, Apple은 Core ML 2와 GPU 가속 도구인 Create ML(Apple 컴퓨터에서 AI 모델을 훈련하는 데 사용)을 차례로 출시했습니다.

Core ML 2는 Core ML의 업그레이드 버전으로, 30%보다 더 빠르게 실행되고, 16비트 부동 소수점 숫자를 지원하며, 모델 변환기가 함께 제공됩니다. 이 놀라운 변환기를 사용하면 Core ML을 다른 머신 러닝 프레임워크 등과 함께 사용할 수 있습니다. 현재 지원되는 프레임워크는 Keras, scikit-learn, XGBoost, LibSVM, Google의 TensorFlow, Facebook의 Caffe 등입니다. 이를 통해 해당 프레임워크의 성능이 크게 향상됩니다.

그렇게 많은 말을 했는데도 아직도 잘 이해하지 못하시는군요.이미지 처리 소프트웨어인 BeCasso부터 시작하여 Core ML이 어떻게 AI 애플리케이션을 iPhone에서 실행할 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI 화가에게 보너스 버프를 제공합니다.

올해의 WWDC 컨퍼런스에서 Digital Masterpieces는 이미지 스타일을 전송하는 앱인 BeCasso를 시연했습니다. BeCasso는 실제 이미지를 앤틱 스타일의 유화로 변환할 수 있습니다. 그리고 이 제품은 Bionic 칩과 Core ML 덕분에 iPhone에서 실행됩니다.

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BeCasso는 딥 신경망을 통해 스타일 전송을 달성하지만, 마이그레이션 프로세스에는 많은 RAM과 컴퓨팅 파워가 소모되므로 메모리와 프로세서에 대한 요구 사항이 높아집니다. 조건이 성숙되지 않은 경우 BeCasso는 저픽셀 이미지에 대해서만 스타일 전송을 수행할 수 있습니다.

Core ML 프레임워크를 사용하면 모바일에서도 실행할 수 있습니다. Core를 통해 BeCasso는 실행 중에 메모리를 최적화하여 사용 가능한 공간을 크게 늘릴 수 있으며, 바이오닉 칩은 BeCasso에 충분한 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. BeCasso를 사용하면 대형 HD 이미지의 스타일을 1초 안에 완료할 수 있습니다. 새로운 iPhone의 성능이 더욱 좋아질 것이라는 것은 추측하기 어렵지 않습니다.

애플의 AI 야망

Apple은 최근 몇 년 동안 AI 칩과 머신 러닝 프레임워크인 Core ML 외에도 AI 개발에 많은 노력을 기울여 왔습니다.

Siri 음성 비서는 비판을 받던 서비스에서 오늘날 가장 개선된 음성 비서로 불리게 되었는데, 특히 Apple이 2017년에 Workflow를 인수하고 Siri와 통합하여 강력한 Siri Shortcuts 앱을 출시한 이후로 더욱 그렇습니다. 타사 앱을 음성으로 열 수 있으며, 그 지능성과 조작성이 놀랍습니다.

올해 2월, 오랫동안 기다려온 스마트 스피커 HomePod에 공간 모니터링 기술과 Siri 어시스턴트가 탑재되었습니다. "공간 인식" 기능은 지능적으로 공간을 감지하고 오디오 품질을 조절합니다.

얼굴 인식(Face ID)은 새로운 것이 아닙니다. 안전하고 빠르며 사용하기 쉽습니다. 강력한 카메라 시스템, 안전한 인클레이브, 신경 엔진을 포함한 Apple의 정교한 기술은 잠금 해제, 로그인, 결제를 위한 새로운 방법을 제공합니다.

이번 기자 회견에서는 증강 현실 개발 플랫폼 ARkit도 선보였습니다. 이 플랫폼은 iPhone 및 iPad 플랫폼에 적합하며, 기기의 카메라, CPU, GPU 및 모션 센서를 사용하고, 방대한 iOS 사용자 기반을 바탕으로 세계 최대의 AR 플랫폼을 형성합니다.

물론, 최근 몇 년 동안 애플의 가장 큰 움직임은 AI 인재 확보였습니다.

예를 들어, 4월에는 구글 AI의 전 책임자인 존 지아난드레아를 영입했습니다.

Apple이 지속적으로 AI 기술을 선보이면서, 모바일폰에서 AI 모델을 개발하는 데 있어서도 긍정적인 진전이 나타났습니다. 앞으로 AI 애플리케이션 개발을 제한할 것은 컴퓨팅 파워와 RAM이 아니라, 더 많은 AI 모델이 부족하다는 것입니다. 이런 측면에서 Apple의 클라우드 서비스는 개발자가 AI 모델을 구축하고, 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

애플이 또 어떤 신제품을 선보일지는 다음 기자회견에서 확인할 수 있을 것입니다. (계속 불평하세요?)

애플의 기자 회견으로 돌아가서, 사람들이 어떻게 불평하든 그것은 여전히 멋진 쇼였습니다. 애플의 기자회견 이후 화웨이의 최고경영자도 웨이보에 의미심장한 게시물을 올려 "안정적이다"라고 말했습니다.

하지만 이는 일반 대중의 열광을 막을 수는 없습니다. 그래도 그들은 여전히 춘절 갈라를 보고 싶어하고, 아, 애플 컨퍼런스를 보고 싶어합니다.

원래 WeChat 공식 계정에 게시됨: HyperAI