Takvim’e içe aktarmak için e-postalardaki adres ve tarihlerin tanınmasından VoiceOver’a ve hatta iPhone’lardaki Measure uygulamasına kadar çok daha fazla AI aracı var. Değişen şey, Apple’ın kasıtlı olarak makine öğrenimi uygulamalarına odaklanmışken, genAI’nin ortaya çıkması, LLM modellerine sunulan bağlamsal anlayışın çeşitli yeni olasılıkları ortaya çıkardığı yeni bir dönemi başlattı.
Şirketin sistemlerinde çeşitli yapay zeka türlerinin her yerde bulunması, 1960’larda Stanford araştırmacılarının hayallerinin bugün ne kadar gerçek olduğunu gösteriyor.
Apple Intelligence’ın alternatif tarihi
Apple Intelligence’ın yavaş bir trenle geldiği düşünülebilir, ancak şirket aslında onlarca yıldır yapay zeka ile çalışıyor.
Peki yapay zeka tam olarak nedir?
Yapay zeka, bilgisayarların ve makinelerin insan zekasını ve problem çözme yeteneklerini simüle etmesini sağlayan bir dizi teknolojidir. Fikir, donanımın öğrendiklerine dayanarak yeni numaralar öğrenebilecek kadar akıllı hale gelmesi ve böyle bir öğrenmeye katılmak için gereken araçları taşımasıdır.
Modern AI’nın izini sürmek için, bilgisayar bilimcisi ve LISP mucidi John McCarthy’nin Stanford Yapay Zeka Laboratuvarı’nı (SAIL) kurduğu 1963’ü düşünün. Ekipleri robotik, makine görüş zekası ve daha birçok alanda önemli araştırmalar yaptı.
SAIL, modern bilişimin tanımlanmasına yardımcı olan üç önemli kuruluştan biriydi. Apple meraklıları muhtemelen diğer ikisini duymuşlardır: Steve Jobs ve Macintosh’a ilham veren Alto’yu geliştiren Xerox’un Palo Alto Araştırma Merkezi (PARC) ve Douglas Engelbart’ın Artırma Araştırma Merkezi. İkincisi, fare konseptinin tanımlandığı ve daha sonra Apple’a lisanslandığı yerdir.
SAIL’den çıkan önemli ilk Apple öncüleri arasında Alan Kay ve Macintosh kullanıcı arayüzü geliştiricisi Larry Tesler vardı; ayrıca bazı SAIL mezunları hala şirkette çalışmaktadır.
“Apple, onlarca yıldır yapay zeka araştırma ve geliştirme alanında liderdir,” dedi öncü bilgisayar bilimcisi ve yazar Jerry Kaplan bana. “Siri ve yüz tanıma, bu yatırımı nasıl işe koyduklarına dair birçok örnekten sadece ikisi.”
Newton’a geri dönelim…
Mevcut Apple Intelligence çözümleri, 1990’ların Newton’ındaki el yazısı tanıma ve doğal dil desteğine kadar uzanan, muhtemelen hafife aldığımız şeyleri içerir. Bu cihaz, SAIL’den kaynaklanan araştırmalara yaslandı – sonuçta Tesler ekibi yönetiyordu. Apple’ın ilk dijital kişisel asistanı ilk olarak 1987’deki bir konsept videosunda göründü ve Knowledge Navigator olarak adlandırıldı. (Bu videoyu izleyebilirsiniz Burada(Ama dikkat edin, biraz bulanık.)
Ne yazık ki, teknoloji ChatGPT’den ve (sonunda) Apple Intelligence’dan beklediğimiz türden insan benzeri etkileşimi destekleyemedi. Dünyanın daha iyi ve daha hızlı donanıma, güvenilir internet altyapısına ve o zamanlar hiçbiri mevcut olmayan geniş bir araştırma-keşif AI algoritmaları dağına ihtiyacı vardı.
Ancak 2010’da şirketin iPhone’u yükselişteydi, Mac’ler Intel’i kucaklamak için PowerPC mimarisini terk etmişti ve iPad (netbook pazarını ele geçirmişti) piyasaya sürülmüştü. Apple bir mobil cihaz şirketi olmuştu. Knowledge Navigator’ı sunmanın zamanı gelmişti.
Apple Siri’yi satın aldığında
Nisan 2010’da Apple, Siri’yi 200 milyon dolara satın aldı. Siri’nin kendisi SAIL’den bir yan üründür ve tıpkı internet gibi, arkasındaki araştırma da bir ABD Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) projesinden kaynaklanmıştır. Konuşma teknolojisi, Siri’nin Android ve BlackBerry cihazlarda kullanılabilir hale gelmesinden hemen önce Apple tarafından satın alınan Nuance’tan geldi. Apple bu planları rafa kaldırdı ve akıllı asistanı iPhone 4S’in içine koydu (Steve Jobs’un piyasaya sürüldüğü dönemde ölmesi nedeniyle birçok kişi tarafından “iPhone for Steve” olarak adlandırıldı).
İlk başta çok beğenilen Siri, zaman testinden geçemedi. Yapay zeka araştırmaları, sinir ağları, makine zekası ve diğer yapay zeka biçimlerinin giderek farklı yollar izlemesiyle farklılaştı. (Apple’ın kullanıcı gizliliği ve güvenliğiyle ilgili endişeler nedeniyle bulut tabanlı hizmetleri benimseme konusundaki isteksizliği, tartışmasız bir şekilde inovasyonu engelledi.)
Apple, Siri’yi 2014 yılında sinir ağı tabanlı bir AI sistemine taşıdı; derin sinir ağları (DNN), n-gramlar ve diğer teknikler gibi cihaz içi makine öğrenimi modellerini kullandı ve Apple’ın otomatik asistanına biraz daha bağlamsal zeka kazandırdı. Apple Başkan Yardımcısı Eddy Cue doğrulukta ortaya çıkan iyileştirme olarak adlandırılır “O kadar önemli ki, birinin ondalık bir basamak bile düşürmediğinden emin olmak için testi tekrar yapıyorsunuz.”
Ama zaman hızla değişti.
Apple bir hileyi mi kaçırdı?
2017 yılında Google araştırmacıları çığır açıcı bir araştırma makalesi yayınladı: “Dikkat İhtiyacınız Olan Tek Şeydir.” Bu, genAI’nin geliştirilmesinin temeli haline gelen yeni bir derin öğrenme mimarisi önerdi. (Makalenin sekiz yazarından biri olan Łukasz Kaiser, şu anda OpenAI’da çalışıyor.)
Mimariyi anlamak için aşırı basitleştirilmiş bir yol şudur: Makinelerin veriler arasındaki karmaşık bağlantıları tanımlama ve kullanma konusunda iyi olmasına yardımcı olur, bu da çıktılarını çok daha iyi ve bağlamsal olarak daha alakalı hale getirir. Bu, genAI yanıtlarını doğru ve “insan benzeri” yapan şeydir ve yeni nesil akıllı makineleri akıllı yapan şeydir.
Kavram, AI araştırmalarını hızlandırdı. Siri’nin kurucu ortaklarından Tom Gruber, 2023’teki Project Voice konferansında “AI’nın son birkaç yıldır bu kadar hızlı hareket ettiğini hiç görmedim” dedi.
Ancak ChatGPT geldiğinde ve şu anki genAI altın hücumunu başlattığında, Apple’ın buna hiçbir yanıtı yoktu.
(Bunu) iş ahlakına koyun
Apple’ın Cook’u, AI’nın şirketin ürünleri genelinde zaten yaygın olarak kullanıldığını vurgulamayı seviyor. “Ürünlerimizin her yerinde kelimenin tam anlamıyla var ve tabii ki üretken AI’yı da araştırıyoruz, bu yüzden çok fazla şey yapıyoruz,” dedi.
Yanlış değil. Apple ürünlerinin insan zekasını taklit ettiği birden fazla etkileşimi belirlemek için derinlemesine araştırma yapmanıza gerek yok. Çökme algılama, tahmini metin, kişi defterinizde olmayan ancak bir e-postadaki bir numaraya dayalı arayan kimliği veya hatta iPhone’unuzda sık açılan uygulamalara kısayollar düşünün. Tüm bu makine öğrenme araçları aynı zamanda bir AI biçimidir.
Apple’ın CoreML çerçeveleri geliştiricilerin ürünlerini güçlendirmek için kullanabilecekleri güçlü makine öğrenimi çerçeveleri sağlayın. Bu çerçeveler, Adobe’nin kurucu ortağı John Warnock’un sahnelerin animasyonunun nasıl otomatikleştirileceğini buldumve bu teknolojilerin visionOS’un geleceğinde yaygın olarak kullanıldığını göreceğiz.
Bunların hepsi AI’dır, ancak odaklanmış (“dar”) kullanımları vardır. Duyarlı makinelerden daha çok makine zekasıdır. Ancak Apple, sunduğu her AI uygulamasında kullanıcı gizliliğini veya güvenliğini baltalamayan kullanışlı araçlar yaratır.
Gizlilik meselesi
Apple için sorunun bir kısmı, çalışmaları hakkında çok az şey bilinmesidir. Bu kasıtlıdır. Kaplan, “Başta Google olmak üzere diğer birçok şirketin aksine, Apple araştırmacılarını potansiyel olarak değerli tescilli çalışmalarını kamuya açık olarak yayınlamaya teşvik etme eğiliminde değildir” dedi.
Ancak AI araştırmacıları başkalarıyla çalışmayı sever ve Apple’ın gizlilik ihtiyacı AI araştırmalarında bulunanlar için caydırıcı bir etki yaratır. Kaplan, “Bence asıl etki, AI araştırmacıları için bir işveren olarak çekiciliklerini azaltması,” dedi. “Hangi üst düzey performans gösteren kişi çalışmalarını duyuramayacağı ve profesyonel itibarını artıramayacağı bir işte çalışmak ister?”
Bu ayrıca Apple’ın işe aldığı AI uzmanlarının daha fazla iş birliği özgürlüğü için daha sonra ayrıldığı anlamına gelir. Örneğin, Apple 2018’de arama teknolojisi firması Laserlike’ı satın aldı ve dört yıl içinde, o şirketin üç kurucusu da istifa etmiştiVe Apple’ın makine öğrenimi direktörü Ian Goodfellow (bir diğer SAIL mezunu) 2022’de şirketten ayrıldı. Personel değişiminin, şu anda Apple’ın makine öğrenimi ve yapay zeka stratejisi kıdemli başkan yardımcısı olan eski Google Arama ve Yapay Zeka Şefi John Giannandrea için hayatı zorlaştırdığını düşünüyorum.
Apple’ın geleneksel yaklaşımı ile yapay zeka geliştirme topluluğundaki açık işbirliği ve araştırmaya yönelik tercih arasındaki kültürel fark, başka sorunlara da yol açmış olabilir. Wall Street Dergisi Bir noktada Giannandrea ile Federighi’nin AI ekibinin zararına olacak şekilde kaynaklar için rekabet ettikleri bildirildi.
Şirket, aksiliklere rağmen şu anda aralarında aşağıdakilerin de bulunduğu çok sayıda saygın AI uzmanından oluşan bir grup oluşturdu: Samy BengioDerin öğrenmede şirket araştırmalarına öncülük eden Apple da büyük ölçüde rahatladı, araştırma makaleleri yayınlamak ve sektör genelinde iş birliğini teşvik etmek için açık kaynaklı yapay zeka yazılımları ve makine öğrenimi modelleri.
Sırada ne var?
Tarih her zaman dikiz aynasındadır, ancak birazcık kısarsanız, size yarını da gösterebilir. 2023’te Project Voice konferansında konuşan Siri’nin kurucu ortağı Adam Cheyer şöyle diyor:: “ChatGPT tarzı AI… konuşma sistemleri… hayatlarımızın dokusunun bir parçası olacak ve önümüzdeki 10 yıl içinde onu optimize edip alışacağız. Sonra yeni bir icat ortaya çıkacak ve bu AI olacak.”
En azından bir rapor Apple’ın bu akıllı makine evrimini inovasyonun temeli olarak gördüğünü gösteriyor. Bu daha fazla araç ve kullanıcı arayüzlerinde daha fazla ilerleme anlamına gelse de, bu adımların her biri kaçınılmaz olarak AR gözlükleri, robotik, sağlık teknolojisi gibi AI konusunda bilgili ürünlere doğru yol açıyor – hatta beyin implantları.
Apple kullanıcıları için bir sonraki adım olan Apple Intelligence bu sonbaharda geliyor.
Lütfen beni takip edin Mastodonveya bana katılın AppleHolic’in bar & ızgarası Ve Elma Tartışmalar MeWe’deki gruplar.