Chiến lược AI của Apple hoàn toàn khác biệt, có thể tốt hơn hoặc tệ hơn

Chiến lược thông minh nhân tạo của Apple tiếp tục tập trung vào việc chạy các khối lượng công việc cục bộ trên các thiết bị, thay vì dựa nhiều vào các nguồn tài nguyên dựa trên đám mây, như các đối thủ cạnh tranh của Google , Amazon và Microsoft .

Trong khi điều này phù hợp với các thiết bị bán hàng kinh doanh cốt lõi của Apple – và sự chú trọng của công ty đối với quyền riêng tư của người dùng, nó có thể gây bất lợi cho các nhà sản xuất ứng dụng, những người thích cách tiếp cận linh hoạt hơn từ các đối thủ cạnh tranh khi họ xem xét các tính năng AI .

Giữa các thông báo về iOS , Mac và Siri , Apple đã đưa ra hai thông báo lớn về AI tại Hội nghị phát triển toàn cầu tại San Jose tuần trước.

Bài viết nhiều người đọc 5 tính năng mới trên IOS 12 đáng để khám phá

Đầu tiên, họ giới thiệu một khung công tác mới gọi là CreateML mà các nhà sản xuất ứng dụng có thể sử dụng để đào tạo các mô hình AI trên máy Mac.

Các nhà phát triển của Apple có thể thử tạo ML trong ứng dụng mà nhiều người trong số họ đã rất quen thuộc với: Xcode, ứng dụng riêng của Apple cho các chương trình mã hóa các thiết bị. Và họ có thể sử dụng Swift, ngôn ngữ lập trình của Apple, thay vì phải chọn một ngôn ngữ liên kết chặt chẽ hơn với sự phát triển AI, như Python. Để giữ cho mọi thứ đơn giản, phần mềm thậm chí còn hỗ trợ kéo và thả để đào tạo các mô hình với một loạt dữ liệu.

Thứ hai, họ đã công bố các bản cập nhật cho phần mềm Core ML, được giới thiệu lần đầu tiên vào năm ngoái, để dễ dàng kết hợp các mô hình AI vào các ứng dụng cho iPhone và các thiết bị Apple khác. Các mô hình AI này nhỏ hơn, vì vậy, chúng sẽ chiếm ít dung lượng hơn trên các thiết bị khi chúng được nhúng vào ứng dụng.

Những ưu điểm và nhược điểm của phương pháp tiếp cận của Apple

Trong nhiều năm, nhiều nhà phát triển đã thực hiện một con đường khác nhau – lưu trữ các mô hình trong các đám mây công cộng do Amazon, Google, Microsoft và các công ty khác điều hành.

Nhiều nhà phát triển cũng chọn đào tạo mô hình của họ trên đám mây. Họ có thể trả tiền để thuê các công ty có thiết bị mạnh mẽ, miễn là họ cần để có được các mô hình hoạt động ở mức họ hài lòng.

Với Core ML, có thể tối ưu hóa một mô hình được đào tạo trên đám mây cho các thiết bị của Apple – nhưng với Create ML, Mac về cơ bản sẽ được nhân đôi như một máy chủ.

Cách tiếp cận đó có một số lợi thế, Apple tin tưởng như vậy.

“Sự riêng tư của người dùng hoàn toàn được tôn trọng”, Francesco Rossi của Apple nói với các nhà phát triển trong một phiên họp hội nghị tuần trước. “Bằng cách chạy trên các mô hình trên thiết bị, chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị của người dùng”.

Ngoài ra, các ứng dụng sử dụng Core ML sẽ không bị ảnh hưởng bởi các vấn đề về mạng – chúng sẽ tiếp tục hoạt động nhanh chóng, vì công việc tính toán xảy ra trên thiết bị của người dùng, Rossi nói.

Cách tiếp cận của Apple có một số người hâm mộ. “Nó giải quyết hai điểm lớn: đào tạo các mô hình trên đám mây là tốn kém, và làm cho chúng hoạt động trên thiết bị di động là điều khó nhất”, Alex Jaimes, phó chủ tịch AI và khoa học dữ liệu khởi động ô tô Nauto, nói với CNBC trong một email.

“Nếu Apple có thể cung cấp các công cụ cho phép đào tạo các mô hình tại địa phương với tốc độ hợp lý, nó có thể tăng thêm phần cứng bởi vì đối với các mô hình đào tạo cá nhân phát triển cục bộ trên một máy đơn lẻ hiệu quả hơn rất nhiều so với thực hiện trên đám mây.”

Hơn nữa, làm cho nó dễ dàng hơn để thêm AI vào ứng dụng cho iOS có thể dẫn đến sự tham gia nhiều hơn, “thu hút người tiêu dùng và cho vào hệ sinh thái đó”, Jaimes viết. Nó cũng có thể mang lại tăng trưởng doanh thu cho các cửa hàng ứng dụng của Apple – một phần trong kinh doanh dịch vụ đang phát triển của công ty .

Vấn đề là, Create ML sắp ra mắt nhưng đã muộn. Google giới thiệu khuôn khổ AI nguồn mở, TensorFlow, gần ba năm trước đây.

“TensorFlow hiện tại trông giống như một món đồ chơi”, Reza Zadeh, Giám đốc điều hành của Matroid, nói với CNBC qua email. Google đã bận rộn thêm hỗ trợ Swift cho TensorFlow và gần đây đã giới thiệu ML Kit, hoạt động trên cả Android và iOS và có thể hoạt động trên các thiết bị hoặc từ đám mây của Google.

Zadeh nói: “Không có nhà phát triển hay nhà nghiên cứu nghiêm túc nào đang cân nhắc nhiều về việc sử dụng công nghệ Create ML.”

Đánh giá
Ngày
Bài viết
Chiến lược AI của Apple hoàn toàn khác biệt, có thể tốt hơn hoặc tệ hơn
Thang điểm
51star1star1star1star1star
No Tags

Bài viết liên quan