Каждый март в Кремниевой долине начинается сезон конференций. Технологические гиганты, такие как Google, Facebook, Intel и Nvidia, приветствуют тысячи разработчиков на своих технических витринах - всегда с глубоким упором на искусственный интеллект. Сегодня настала очередь Apple представить новые инструменты и программное обеспечение для машинного обучения на Всемирной конференции разработчиков (WWDC) 2018, которая проходит с 4 по 8 июня в конференц-центре McEnery в Сан-Хосе, Калифорния.

Создать ML

Apple анонсировала Create ML, новый инструмент машинного обучения, который позволяет разработчикам легко импортировать пользовательские данные и создавать модели компьютерного зрения и искусственного интеллекта на естественном языке в macOS.

«Create ML позволяет вам тренироваться, не будучи экспертом в области машинного обучения», - сказал Крейг Федериги, старший вице-президент Apple по разработке программного обеспечения.

Create ML построен на Swift, языке программирования общего назначения Apple для операционных систем и Linux. Разработчики могут использовать пользовательский интерфейс Xcode Playgrounds для обучения моделей, просто перетаскивая данные обучения в построитель моделей по умолчанию.

Создание машинного обучения ускоряет обучение моделей на внешних графических процессорах. В прошлом пользователи Mac могли проводить обучение искусственному интеллекту только с процессорами Intel и графическими процессорами Intel в ноутбуках или арендуя вычислительные мощности у поставщиков облачных сервисов, таких как AWS или Google Cloud. На прошлой неделе Apple официально добавила поддержку внешних графических процессоров в macOS, обеспечивая вычислительные возможности в играх, редактирование видео и обработку искусственного интеллекта.

Apple Metal 2, технология, выпущенная в прошлом году для оптимизации производительности, графики и вычислений для графических процессоров, также может ускорить обучение нейронной сети в macOS.

С Create ML разработчики могут значительно сэкономить время на обучении моделей AI. Федериги говорит, что время обучения модели обнаружения объектов на основе набора данных из 20 000 изображений сокращается с 24 часов до 48 минут на MacBook Pro.

Не только Apple, другие технологические гиганты также стремятся упростить доступ разработчиков в мир ИИ. Custom Vision от Microsoft и AutoML от Google также позволяют создавать сложные модели с минимальными усилиями и знаниями.

Core ML 2

В прошлом году Apple выпустила Core ML, технологию высокопроизводительного машинного обучения на устройстве, применяемую к таким продуктам Apple, как Siri, Camera и QuickType. Core ML помогает разработчикам интегрировать разрозненные модели машинного обучения в приложения. Он поддерживает обширные модели глубокого обучения с 30+ уровнями, а также стандартные ансамбли деревьев, SVM и обобщенные линейные модели.

Сегодня Apple выпустила Core ML 2, лучшую итерацию, которая может обрабатывать на 30 процентов быстрее с помощью пакетного прогнозирования , и уменьшите размер модели на 75 процентов с помощью квантования .

Растущие амбиции Apple в области искусственного интеллекта

В отличие от многих своих соседей из Кремниевой долины, Apple относительно поздно пришла в эту область. Исследователи Apple не публиковали никаких работ по машинному обучению до конца 2016 года, а его умная колонка HomePod, поступившая в продажу в январе, испытывает вялые продажи.

Пытаясь наверстать упущенное, в апреле Apple переманила руководителя Google Search и искусственного интеллекта Джона Джаннандреа, чтобы тот возглавил разработку стратегии машинного обучения и искусственного интеллекта.

Сегодня Apple объявила о крупных обновлениях Siri, включая ShortCut, функцию, которая позволяет пользователям iOS создавать собственные голосовые команды Siri для интеграции сторонних приложений. Например, заказывая кофе в Starbucks, пользователь может предварительно установить голосовую команду для «большого ледяного латте с соевым молоком и одним сахаром» и просто активировать голосом со словом «латте».

В то время как Amazon Alexa и Google Assistant лидируют в битве за умных помощников в США, Siri ShortCut - это умный, практичный и экономичный шаг Apple, который опирается на свою сильную сторону в мобильной экосистеме для изучения потенциала голосовых команд.

Apple также инвестирует в рынок автономных транспортных средств. В прошлом месяце компания зарегистрировала 55 беспилотных автомобилей в Департаменте транспортных средств Калифорнии, что делает ее вторым по величине автопарком штата.

У Apple около 20 миллионов разработчиков в AppStore, который стал крупнейшим в мире рынком приложений с ошеломляющими 500 миллионами посетителей в неделю. Разработчики, безусловно, ценят то, что Apple упрощает перенос функций искусственного интеллекта в популярные приложения. Apple может отставать в гонке за ИИ, но у нее есть ресурсы, чтобы быстро сократить дистанцию.

Журналист: Тони Пэн | Редактор: Майкл Саразен

* * *

Подпишитесь здесь, чтобы получать подробные технические новости, обзоры и аналитику!

* * *

Конкурс искусственного интеллекта ATEC - это конкурс финтех-алгоритмов, проводимый Ant Financial для ведущих мировых разработчиков алгоритмов обработки данных. Он фокусируется на важнейших отраслевых вопросах финтеха и обеспечивает призовой фонд в миллионы. Зарегистрируйся сейчас!