私たちはすでに 新しいiPhone11およびiPhone11Proとの最初の接触 、そして9月10日の基調講演でAppleが私たちに説明した抽象的な概念のいくつかが、私たちが気付かないうちに私たちの日常生活にどのように浸透し始めているかをすでに確認できました。のような「言葉」 機械学習 Y ディープフュージョン それらは私たちが最近聞くのにうんざりしている概念ですが、私たちが概念の表面にとどまっているので、私たちはまだ完全には理解していません。このトピックに興味がある場合は、この投稿でそのすべてについてもう少し詳しく説明します。
機械学習とは何ですか？AppleがA13Bionicチップで革新した理由
私たちがその言葉の根底にとどまり、それを単に翻訳したものであるならば、私たちはそれを言うことができます 機械学習 （ML）は機械学習にすぎません。多くのユーザーがこのレイヤーにとどまっているからこそ、それを聞くだけで印象的な暗くて禁じられたものです。メリットは、私たちのiPhoneが、計算するのがほとんど不可能な時間に巨大で複雑な計算を実行するために今日持っている巨大な能力に実際にはありません。真のメリットは、頭の良い開発者と、このテクノロジーが機能するために必要な大量のデータを管理するチームの能力にあります。これは、ビッグデータとほぼ同じように機能します。
優れたプログラマーは、常に最適な方法で問題を解決するようにマシンを教えようとしますが、必要なデータと計算が無限大になることがある場合は、別の戦略を使用する必要があります。 機械は間違いを犯し、それ自体で学習します 。このために、彼らは作られています 直感によって意思決定を行う能力をソフトウェアに提供しようとするヒューリスティックな意思決定 。これは、ウイルス対策のヒューリスティック検索に似ています。ファイルに異常が存在する可能性があります。つまり、別の感染ファイルと比較すると、感染ファイルとしては表示されませんが、ウイルス対策ソフトウェアはそれが可能であると認識して保存します。検疫中です。一言で言えば、 私たちはソフトウェアに自分で決めることを教えます 、そして最初は不安定ですが、統計によれば、少しずつ、人間が意思決定を行うのとほぼ同じくらい効果的であることがわかります。
機械学習アルゴリズムは、次のように設計されています より少ないリソースで大量のデータが処理され、 そして、WOPRマシンがウォーゲームの映画で行うのと同じようなことを、それ自体で学びます。
それを言うためにこの概念を理解することは重要です Appleは新しいiPhone11で革新しました 。彼は、写真に人工知能を実装する方法を革新しました。アップルは写真処理にMLを実装した最初の会社ではないと言う人もいるかもしれませんが、私たちはそれに同意しますが、これまでのように、多数の写真をリアルタイムで処理して、シャッターを押した後。これらすべてから、途方もないプロセッサを実装する必要があったことがわかります A13バイオニック 、これらに耐えることができる 無限の計算と最小時間で 。このため、他のあいまいな理由ではなく、iPhone XSはA12Bionicプロセッサに動作レベルがないため、ナイトモードを実行できません。
いつものように、9月10日の基調講演では、Appleは謙虚に誤りを犯し、獣のA13Bionicプロセッサがどのように機能するかを詳細に説明していませんでした。強力なプロセッサ自体はデバイスに価値を付加しません。また、デバイスを動かす力がなければ、優れたアルゴリズムも実行しません。しかし、いつものように、そしてここに証拠があります、 Appleは、ハードウェアとソフトウェアを完全に統合することに成功しました 。 Appleが作成したようなプロセッサは、実行可能な操作の数ではなく、移動する必要のあるソフトウェアとの統合方法で販売する必要があります。もう一度、ハードウェアとソフトウェアの融合におけるかまれたリンゴからの会社の絶対的な習得が示されます。
だから私たちはもう一度大声で言うことができると信じています Appleは物事のやり方を革新しました 、一般的なプロセッサでは実行できないアルゴリズムを発明しました。これらの計算速度をサポートする新しいプロセッサをカスタム設計することは、単にエンジニアリングの習得です。
