Już mieliśmy pierwsze kontakty z nowym iPhone'em 11 i iPhone'em 11 Pro i byliśmy już w stanie zweryfikować, w jaki sposób niektóre abstrakcyjne koncepcje, które Apple wyjaśnił nam w przemówieniu 10 września, zaczynają wkraczać w nasze codzienne życie bez naszej świadomości. „Słowa” jak Nauczanie maszynowe Y Głęboka fuzja Są to koncepcje, których słuchanie znudziło nam się w dzisiejszych czasach, ale których nadal nie rozumiemy w pełni, ponieważ pozostaliśmy na powierzchni konceptu. Jeśli interesuje Cię ten temat, w tym poście omówimy go nieco więcej.
Co to jest uczenie maszynowe i dlaczego firma Apple wprowadziła innowacje dzięki chipowi A13 Bionic
Jeśli pozostaniemy u podstawy tego słowa i samego jego tłumaczenia, moglibyśmy powiedzieć, że Nauczanie maszynowe (ML) to tylko uczenie maszynowe, a mówię tylko dlatego, że wielu użytkowników pozostaje w tej warstwie, czymś mrocznym i zakazanym, co robi wrażenie już samym słuchaniem. Tak naprawdę zasługa nie polega na ogromnej zdolności naszych iPhone'ów do wykonywania ogromnych i skomplikowanych obliczeń w czasach, które są prawie niemożliwe do obliczenia. Prawdziwa zasługa leży w pomysłowych programistach i zdolności zespołów, które zarządzają dużymi ilościami danych niezbędnych do działania tej technologii, co zasadniczo działa w podobny sposób, jak Big Data.
Każdy dobry programista stara się nauczyć maszynę, aby w optymalny sposób zawsze rozwiązywała problem w najlepszy sposób, ale gdy wymagane dane i obliczenia czasami dążą do nieskończoności, trzeba zastosować inną strategię, a co lepsze niż maszyna popełnia błędy i sama się uczy . Do tego są zrobione decyzje heurystyczne, które mają na celu zapewnienie oprogramowaniu zdolności do podejmowania decyzji intuicyjnie . Jest to coś podobnego do wyszukiwania heurystycznego w programie antywirusowym, możliwe jest, że plik przedstawia anomalie, co oznacza, że chociaż nie wygląda na zainfekowany plik w porównaniu z innym zainfekowanym, to sprawia, że nasze oprogramowanie antywirusowe myśli, że może być i przechowuje w kwarantannie. W skrócie, uczymy oprogramowanie samodzielnego decydowania , i chociaż na początku jest to niekonsekwentne, statystyki mówią nam, że stopniowo będzie to prawie tak skuteczne, jak człowiek w podejmowaniu decyzji.
Algorytmy uczenia maszynowego są zaprojektowane tak, aby przy mniejszych zasobach przetwarzane są duże ilości danych, i naucz się sam, coś podobnego do tego, jak robi to maszyna WOPR w filmie War Games.
Ważne jest, aby zrozumieć tę koncepcję, aby powiedzieć, że Apple wprowadził innowacje dzięki nowemu iPhone'owi 11 . Wprowadził innowacje w sposobie wdrażania sztucznej inteligencji w fotografii. Ktoś mógłby powiedzieć, że Apple nie jest pierwszą firmą, która wdraża ML w swojej obróbce fotograficznej, z czym się zgadzamy, ale jako pierwsza wdraża ją tak, jak to zrobiła, pracując z dużą liczbą zdjęć w czasie rzeczywistym, wcześniej i po naciśnięciu spustu migawki. Z tego wszystkiego wynika, że konieczne było wdrożenie potężnego procesora A13 Bionic , który jest w stanie je wytrzymać nieskończone obliczenia i w minimalnym czasie . Z tego powodu, a nie z innych niejasnych powodów, iPhone XS nie będzie mógł działać w trybie nocnym, ponieważ nie ma poziomu operacyjnego w procesorze A12 Bionic.
Jak zwykle, w przemówieniu z 10 września Apple popełnił błąd w skromności i nie wyjaśnił szczegółowo, jak działa bestialski procesor A13 Bionic. Potężny procesor sam w sobie nie dodaje wartości do urządzenia, podobnie jak świetne algorytmy, jeśli nie ma brutalnej siły, aby go poruszyć. Ale jak zawsze bywa i tutaj mamy dowód, Apple udało się idealnie połączyć sprzęt ze swoim oprogramowaniem . Procesor taki jak ten, który stworzył Apple, nie powinien być sprzedawany ze względu na liczbę operacji, które jest w stanie wykonać, ale ze względu na to, jak integruje się z oprogramowaniem, które ma przenieść. Po raz kolejny demonstrowane jest absolutne mistrzostwo firmy z nadgryzionego jabłka w fuzji sprzętu i oprogramowania.
Dlatego wierzymy, że jeszcze raz możemy to głośno powiedzieć Apple wprowadził innowacje w tym, jak robi rzeczy , wymyślając algorytmy, które dla typowych procesorów są niemożliwe do wykonania. Zaprojektowanie nowego procesora na zamówienie w celu obsługi tych szybkości obliczeń to po prostu inżynierskie mistrzostwo.
