מסלול הכתב הראשי של אפל בתחום הלמידה המלאכותית מעניין את המשתמשים היומיומיים באפשרויות מועילות דרך יישומים משופרים המובנים כגון Safari, תמונות ו-Siri. משאבים אלה, אשר מיועדים לסדר את האינטראקציה ופונקציונליות המכשיר של המשתמש, מתוכננים להוצג בגירסאות בטא עתידיות, שנוחכת להשקה רשמית בספטמבר, מכיוון שהם עדיין בתהליך פיתוח.
תכונות קרובות הנדמות לשפר את מערכת ההפעלה הבאה לאייפון כוללות קידום באיכות התמונה ו-המרת תמלילי זכר. בנוסף, קיימת ציפייה לתכונות כגון הצעות תגובה אוטומטיות בהודעות ודואר אלקטרוני, שיפור יכולות החיפוש בתוך Safari ו-Spotlight, רמזורים המתאימים להקשר הטקסט, ואינטראקציה יותר טבעית עם Siri. מטרתם היא לפשט את חוויות המשתמש על ידי סיכומים חכמים יותר של הודעות והתראות, בין השיפורים האחרים. המיקוד הוא ברור על שילוב הלמידה המלאכותית באופן המשלים את המשימות והאינטראקציות היומיומיות של משתמשי ה- iPhone.
עובדות רלוונטיות נוספות:
– אפל השקיעה באופן משמעותי בטכנולוגיות למידת מכונה ובינה מלאכותית במשך השנים, ברכישת חברות טכנולוגיות על מנת לתת ידיים ללמידת מכונה, כמו טורי, אמוטיינט ופרספטיו.
– צוותי הלמידה המלאכותית של אפל עובדים באופן רחב על שיפור רמת הפרטיות, שהחברה דגישה אותה במיוחד.
– מנוע השקפים של אפל, שהוצג ב-2017 עם הטבעת A11 Bionic, הוא שיפור במשימת האצלחה שלו בלמידת מכונה, מאפשר ביצועים טובים יותר ביישומים למכונה במכשירי אפל.
שאלות ותשובות חשובות:
– איך ישפיע תכונות הלמידת מכונה על הפרטיות של משתמשי iPhone?
אפל מעדיפה פרטיות של המשתמש ומעצבת תכונות למעבד נתונים במכשיר ככל הניתן כדי להפחית את השיתוף המידע עם שרתים של צד שלישי.
– האם יכולים מפתחי סט שלישי לגשת לתכונות הלמידה המלאכותית של אפל ליישומיהם?
כן, דרך APIs כמו Core ML ו-Create ML, מפתחים יכולים לשלב מודלים למידת מכונה ביישומיהם, נהנים מהתקדמות הלמידה המלאכותית של אפל.
– אילו אתגרים עומדים בפני אפל בפיתוח הלמידה המלאכותית?
אחד האתגרים הוא מציאת שאילתת שלמות בין הבטיחות הפרטית של המשתמשים ועבודת המעבדה המבוססת ענן הדורשת שיתוף מידע. לאפל יש גם להתחרות עם ענקי טכנולוגיה כמו גוגל ו-Amazon אשר ברשותם אקו-סיסטמות מלאכותיות חזקות.
אתגרים ופולמוסים עיקריים:
– מבטחת הדיוק והיעילות של תכונות הזיהוי קול ותרגום בין שפות ודיאלקטים שונים.
– התאמה בין ההוספת תכונות שמשפרות נוחות למניעה של הגבלות מצד כמוות התכונות או הרגשת קישוריות המשתמש.
– טיפול בסימנים אתיים בנוגע ללמידת מכונה, כמו בעיות פוטנציאליות באלגוריתמים והשפעה על התעסוקה בקטגוריות מסוימות.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– שדרוגים פרקטיים יכולים לשפר באופן משמעותי את הנגישות ונוחות השימוש לאנשים עם מוגבלויות.
– תכונות למידת מכונה יכולות לחסוך זמן על ידי אוטומציה של משימות רגילות, כגון שינוע תמונות או סיכומים של הודעות.
– אישור אישי שמשפר חוויית המשתמש.
חסרונות:
– הסתמכות יתר על למידת מכונה עלולה בטעות להפחית ניכון המשתמש בפרקטיקות מסוימות, מובילה אל קטינות.
– ייתכן שישנם דאגות בגלל כיצד נוקטות הנחת מכונה בחלטות ובכמה מידות של שקיפות ניתן למשתמשים.
– הכנסת תכונות מתקדמות של למידת מכונה עשויה באופן פוטנציאלי להעלות את העלות של המוצרים של אפל, מה שיכול להופיע פחות זמין לצרכנים עקשנים.
הפניות מומלצות נלוות:
– אפל (האתר הרשמי של חברת אפל)
– למידת מכונה של אפל (מידע על כיצד אפל משתמשת בלמידת מכונה)
שים לב כי כתובות אתרים ניתן מהשיקול שהפרטים הם תקפים. מאחר וקישורים לדוגמאות לא יש להוסיף, הקישורים המצורפים כאן צריכים להפנות רק לדומיין הראשי או דף ראשי רלוונטי מסוים, המתעלם מדפי משנה.