Apple zwiększa znaczenie swoich działań w dziedzinie sztucznej inteligencji, sygnalizując silne zaangażowanie w podejście zorientowane na AI w nadchodzącym systemie iOS 18. Gigant technologiczny dokonał strategicznego kroku, przejmując firmę Datakalab, francuską firmę znana z profesjonalizmu w zakresie kompresji algorytmów oraz technologii AI w urządzeniach.
To przejęcie, zrealizowane w grudniu 2023 roku, dowodzi zaangażowania Apple’a w doskonalenie zdolności AI, ze szczególnym naciskiem na efektywne przetwarzanie wewnątrz urządzeń mobilnych, uwzględniając aspekty związane z prywatnością. Datakalab, przed dołączeniem do giganta z Cupertino, słynęła z tworzenia algorytmów uczenia maszynowego, które kładły nacisk na wydajność wykonania, prywatność użytkownika oraz płynne działanie na smartfonach bez konieczności korzystania z chmury.
Społeczność technologiczna żyje nadzieją na potencjał AI systemu iOS 18. Tim Cook, dyrektor generalny Apple’a, delikatnie zapowiedział rok zorientowany na AI z oczekiwaniami na wprowadzenie większej ilości uczenia maszynowego i inteligentnych funkcji bezpośrednio na urządzeniach Apple. Dodatkowo, Mark Gurman z Bloomberga podkreślił zamiar Apple’a, aby zapewnić swoim użytkownikom szybkie i bezpieczne doświadczenia AI, które nie są zależne od przetwarzania w chmurze, co może odróżnić ich od konkurentów, takich jak Google i Microsoft.
Chociaż niektóre obawy sugerują, że AI on-device może nie posiadać tej samej mocy co alternatywy oparte na chmurze, Apple jest gotowy, aby odwrócić przewagę poprzez szybkie czasy reakcji oraz zwiększoną ochronę i prywatność. Pomimo że Apple nie ujawnił wszystkich nowych funkcji AI, szumy sugerują, że iOS 18 na pewno nie będzie brakować innowacji i integracji inteligentnych technologii.
Nadchodzące przejęcie Datakalab przez Apple jest istotne, ponieważ współgra z długotrwałym naciskiem firmy na przywiązanie do prywatności użytkowników i strategią przeniesienia przetwarzania AI na urządzenia, unikając potencjalnych zagrożeń dla prywatności związanych z AI opartym na chmurze. W odniesieniu do ambicji Apple’a w dziedzinie AI, istnieją kilka istotnych pytań i kwestii do rozważenia, w tym:
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
1. Jak technologia Datakalabu wzmocni istniejące zdolności AI Apple’a?
Oczekuje się, że specjalizacja Datakalabu w tworzeniu efektywnych algorytmów uczenia maszynowego polepszy wydajność i zdolności AI Apple’a na urządzeniach z systemem iOS poprzez optymalizację wydajności algorytmów i realizację zaawansowanych procesów AI bez konieczności pobierania nadmiernego prądu lub korzystania z mocy obliczeniowej chmury.
2. Jakie są konsekwencje dla prywatności użytkowników?
Poprzez skupienie się na przetwarzaniu AI wewnątrz urządzeń, Apple wzmacnia swoje zaangażowanie w prywatność użytkowników, unikając transmisji danych do i z chmury, które mogą być podatne na przechwycenie lub nadużycie.
3. Czy ograniczenia przetwarzania on-device wpłyną na wydajność AI w porównaniu do AI opartego na chmurze?
Chociaż AI on-device może nie dorównać mocy systemów opartych na chmurze, ciągłe postępy w dziedzinie sprzętu, takie jak własne układy scalone serii A Apple’a, oraz optymalizacja oprogramowania mogą pomóc zmniejszyć różnicę wydajności, zapewniając jednocześnie korzyści zwiększonej prywatności i bezpieczeństwa.
Kluczowe wyzwania i kontrowersje:
1. Wyważenie wydajności: Apple musi znaleźć równowagę między korzyściami związanymi z prywatnością przetwarzania on-device AI a wydajnością, zapewniając, że funkcje AI są nie tylko bezpieczne, ale także responsywne i potężne.
2. Konkurencja: Konkurenci Apple’a, w tym Google i Microsoft, posiadają silne operacje związane z AI w chmurze, co stanowi ciągłe wyzwanie pozostania konkurencyjnym, jednocześnie propagując inną strategię.
Zalety i wady:
Zalety:
– Poprawiona Prywatność: Przetwarzanie AI w urządzeniach znacznie zmniejsza ryzyko naruszeń prywatności.
– Zwiększone Bezpieczeństwo: Dane pozostają na urządzeniu, co zmniejsza podatność na ataki cybernetyczne skierowane na scentralizowane serwery.
– Zredukowane Opóźnienia: Przetwarzanie danych lokalnie może przyczynić się do szybszych czasów reakcji, omijając opóźnienia związane z przetwarzaniem w chmurze.
Wady:
– Ograniczona Moc Obliczeniowa: Urządzenia mobilne mają mniejsze możliwości przetwarzania w porównaniu do serwerów chmurowych, co może ograniczać złożoność zadań AI, jakie mogą wykonać.
– Wzrost Zużycia Energii: Uruchamianie zaawansowanych algorytmów AI na urządzeniu może prowadzić do większego zużycia baterii, co stanowi istotne rozważenie dla urządzeń mobilnych.
Dla tych, którzy chcą zgłębić dodatkowe informacje na temat Apple i jego technologicznych osiągnięć, mogą odwiedzić główną stronę internetową na Apple. Proszę zauważyć, że wszelkie podane tutaj adresy URL są uznawane za aktualne i aktualne zgodnie z najnowszymi informacjami, a zawsze należy zweryfikować autentyczność adresu URL niezależnie.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es