Apple бросается в погоню: компания собирается инвестировать не менее 1 млрд долларов в искусственный интеллект
В 2023 году, когда ChatGPT и другие ИИ-инструменты штурмовали технологическую индустрию, а стоимость компании Open AI взлетела, как ракета, единственным заслуживающим внимания ИИ-релизом от Apple была улучшенная система автокоррекции в iOS 17. Но сейчас компания планирует разработать функции искусственного интеллекта для всей своей экосистемы, от сервисов до устройств.
Генеральный директор Тим Кук еще в мае заявил, что Apple много лет работает над технологией генеративного искусственного интеллекта. Однако, самый авторитетный Apple-инсайдер и обозреватель Bloomberg, Марк Гурман, утверждает, что руководители Apple были застигнуты врасплох лихорадкой искусственного интеллекта и с конца прошлого года изо всех сил стараются наверстать упущенное.
"Это вызывает большое беспокойство, и внутри компании считается большой ошибкой", - говорит источник Гурмана, знакомый с ситуацией в Apple.
Apple создала собственную большую языковую модель (LLM) под названием Ajax и запустила внутреннего чат-бота, получившего название Apple GPT, для тестирования его возможностей. Однако до сих пор непонятно, сможет ли технология на равных конкурировать с таким конкурентами, как ChatGPT и Google Bard, и Apple будет ли применять ее в своих продуктах.
"Трудно с уверенностью предсказать, сможет ли Apple создать LLM, конкурентоспособную с такими моделями, как ChatGPT или Google Bard, которые известны своими расширенными возможностями в области понимания и генерации естественного языка. Однако Apple имеет прочную репутацию инноватора и располагает ресурсами для разработки высокопроизводительных языковых моделей. Поэтому не стоит исключать и того факта, что Apple не просто так включилась в гонку за ИИ позже остальных. Вполне возможно, все это время компания готовила нечто уникальное. И у нас есть все шансы увидеть это уже в 2024 году", - говорит руководитель направления ИБ-аудитов Уральского центра систем безопасности Евгений Баклушин.
Он также отмечает, что любая технология LLM, которую Apple в конечном итоге решит развернуть, будет иметь доступ ко всей информации о человеке на устройстве и доступ к системе Neural Engine, поддерживающей машинный интеллект, которая находится внутри каждого устройства. Таким образом нейросетевая модель Apple сможет получить доступ к личной информации человека для получения точных и релевантных ответов.
Одной из задач звездной команды топ-менеджеров Apple станет использование нейросетевых алгоритмов в голосовом помощнике Siri. Более "умная" версия Siri может быть готова уже в следующем году, но по-прежнему существуют опасения по поводу готовности Apple GPT, а эксперты считают, что для распространения функций искусственного интеллекта Apple по всей линейке продуктов может потребоваться намного больше времени.
Перед группой разработчиков под руководством Федериги поставлена задача добавить искусственный интеллект в следующую версию iOS и наполнить ее функциями, работающими на собственной большой языковой модели компании.
Еще одним направлением интеграции искусственного интеллекта в экосистему Apple станут инструменты разработки Xcode. Этот шаг может помочь разработчикам приложений быстрее создавать новые приложения для устройств Apple. Тут проглядывается желание догнать популярный у программистов сервис Microsoft GitHub Copilot, который помогает разработчикам предложений автоматизировать и сокращать время написания кода.
Внутри компании ведутся дебаты о том, как лучше развернуть генеративный ИИ: полностью на устройстве, в облаке или выбрать гибридный вариант. Реализация нейросети на устройстве даст более высокую скорость и поможет защитить конфиденциальность, а развертывание LLM Apple в облако позволяет выполнять более сложные операции.
"Так как Apple компания-инноватор, я ожидаю внедрения ИИ на периферийных устройствах. На это есть две причины. Во-первых, интерес среди производителей процессоров, микросхем и прочего "железа", который точно даст толчок развитию индустрии высокотехнологичных устройств. Во-вторых, актуальная на данный момент потребность в конфиденциальности данных. Когда происходят вычисления на конечном устройстве, данные не утекают на "облако". К тому же, такой формат позволяет производить вычисления быстрее. Здесь можно провести параллель не только со смартфонами и ноутбуками, но и iOT устройствами, беспилотным транспортом - всё то, что может в какой-то момент не иметь доступа к сети, но производить вычисления на этом устройстве в данной локации необходимо", - считает СЕО компании-разработчика Ingry.Tech Георгий Банчиков.
