Apple’ın Neural Engine’i ve üretken AI oyunu

Apple’ın bu haftaki yardımcı teknoloji duyuruları önemli olsa da, şirketin güçlü Neural Engine’ine ne kadar güvendikleri ise yanıtsız kalan soru.

Neural Engine, Apple Silicon yongalarında bulunan özel hesaplama çekirdeklerinin bir koleksiyonunu içerir. İşlem çip üzerinde gerçekleştiğinden, makine/yapay zeka işlevlerini hızlı ve büyük bir verimlilikle yürütmek için tasarlandılar.

şirket var adanmış büyük kaynaklar Apple Wiki, iPhone 14’ün içindeki A16 çipin saniyede 17 trilyon işlem gerçekleştirdiğini belirtiyor.

Peki, Apple Neural Engine’i nasıl kullanıyor?

Apple, Neural Engine’i nasıl kullanır?

• FaceID’yi, animasyonlu Memoji’leri veya cihazda Fotoğraflar’da köpek resimleri gibi öğeleri aramayı düşünün. Geliştiriciler, destekleyen uygulamalar oluştururken Neural Engine’i kullanır. CoreMLBecasso veya Style Art gibi. Ancak Neural Engine daha fazlasını yapabilir. Ve bu ne Apple’ın erişilebilirlik geliştirmeleri gösteriyor.
• Büyüteç’teki Algılama Modunu düşünün. Bu modda, iPhone’unuz evinizdeki öğelerin üzerindeki düğmeleri tanıyacak, bu düğmenin işlevinin ne olduğunu size söyleyecek ve elinizi yönlendirmenize yardımcı olacaktır. Bu, kameraya, LiDAR tarayıcıya, makine öğrenimine ve işlemcideki Neural Engine’e dayanan güçlü bir teknolojidir.
• Kullanıcıların kendi seslerine benzeyen bir ses çıkarmasına olanak tanıyan ve daha sonra cihazlarının yazdıkları sözcükleri söylemek için kullanabileceği yeni Kişisel Ses özelliğini düşünün. Bu sesini kaybetmek üzere olan insanlar için yararlıancak bir kez daha cihaz üzerinde konuşma analizine ve Neural Engine’de gömülü olan akıllı becerilere güveniyor.

Bunların tümü, hesaplama açısından yoğun görevlerdir ve her ikisi de bulut yerine aygıt zekasına dayanır ve gizliliği korumak ve her Apple aygıtının içindeki özel yapay zeka döngülerinden yararlanmak için tasarlanmıştır.

Neural Engine çok daha fazlasını yapabilir

Bu görevlerin, Neural Engine’in yapabileceği her şeye gerçekten dokunduğunu düşünmüyorum. Çünkü bu tür bir yapay zekanın tüm vaatlerine rağmen, onu uç cihazlarda yerel olarak çalıştıracak oyun çoktan başladı ve Apple, Neural Engine’i oluşturmak için o kadar çok çalıştı ki, birkaç kartı olmasaydı garip görünürdü. oynamak.

Yine de nihai hedef, bu teknolojileri veri merkezinin dışına sunmak olacak ve olmalıdır. Üretken Yapay Zeka ile ilgili daha az paylaşılan gerçeklerden biri de şudur: koşmak için ne kadar enerji gerekir. Karbon emisyonlarını sınırlamak ve iklim hedeflerini karşılamak isteyen herhangi bir şirket, bu görevleri bir sunucu grubu yerine cihazda çalıştırmak isteyecektir. Ve Apple, gereksinimleri karşılamaya kararlıdır. iklim hedefleri. Benzer teknolojiyi kullanırken bunlara ulaşmanın en iyi yolu, Neural Engine’de bir yeri olan cihaz üzerinde yapay zeka geliştirmektir.

Eğer bu Apple bunu böyle görüyoryalnız değil. Google’ın PaLM 2’si şirketin ilgisini kanıtlar. Qualcomm bkz. bu tür görevlerin kenar işlemesi maliyetleri veya teknolojiyi azaltmanın temel bir yolu olarak. Şu anda, üretici yapay zeka özellikleri sağlayabilen çok sayıda açık kaynaklı dil modeli bulunmaktadır; Stanford Üniversitesi zaten bir tane yapabildi bir Google Pixel telefonda çalıştırın (halüsinasyonlar eklenmiş olsa da), bu yüzden onları iPhone’da çalıştırmak çocuk oyuncağı olmalı.

Halihazırda Mac’lerde, iPad’lerde ve (yakında) Reality Pro’da kullanılanlar gibi bir M2 çipinde Irt daha da kolay olacaktır.

Bu tür bir yapay zekanın maliyetini düşürmenin bir yolu, dil modelinin boyutunu küçültürken ve yapay zeka tarafından oluşturulan “alternatif gerçeklere” karşı koruma sağlayarak doğruluğu artırmanın bir yolu, teknolojiyi belirli alan adlarıyla sınırlamaktır. Bunlar, önemli ofis üretkenlik uygulamalarında olabilir, ancak aynı zamanda erişilebilirlik, gelişmiş kullanıcı arabirimi bileşenleri veya arama deneyimlerini artırma amaçlarıyla da kullanılabilir.

Zoom gibi geliştiriciler, dağınık silah yaklaşımını benimsemek yerine AI’yı mevcut ürünlere değerli yollarla entegre etmenin yollarını bulduklarından, sektörde gördüğümüz yaklaşım bu gibi görünüyor. Apple’ın yaklaşımı aynı zamanda önemli sektörlere odaklandığını gösteriyor.

Apple’ın kendi AI teknolojilerini nasıl geliştirmeyi planladığı açısından, son on yıldaki arama çalışmaları aracılığıyla toplamış olabileceği verileri görmezden gelmek son derece akıllıca gelmiyor. Sahip olmak elma robotu gerçekten Google ile anlaşma yapmakla ilgili miydi? Bu veriler, Apple’ın kendi LLM tarzı modelinin geliştirilmesine katkıda bulunabilir mi?

WWDC’de, yapay zekayı kullanma niyetinin bir yolunun AR cihazları için görüntü oluşturma modellerini güçlendirmek olup olmadığını görmek ilginç olabilir. Bu kodsuz/düşük kodlu yapay zeka odaklı deneyim biçimi, daha önce Apple planlarını duyduğumuz süper kolay geliştirme ortamının bir bileşeni mi?

İdeal bir dünyada kullanıcılar, bu yeni makine zekası modellerinin gücünden kendi cihazlarında ve minimum enerjiyle özel olarak yararlanabilecektir. Ve Apple’ın Neural Engine’i tam olarak bunu başarmak için geliştirdiği göz önüne alındığında, belki de aptal Siri sadece daha büyük bir bütünün ön ucu – poker suratlı, takip eden bir at. Bu cevapların hiçbirini henüz bilmiyoruz, ancak Kaliforniya güneşi battığında herkesin bildiği bir şey olabilir. 5 Haziran’da Apple Park’ta özel Apple geliştirici etkinliği.

lütfen beni takip et Mastodonveya bana katılın AppleHolic’in barı ve ızgarası Ve Apple Tartışmaları MeWe’deki gruplar.