Mi smo već imali svoje prvi kontakti s novim iPhoneom 11 i iPhone 11 Pro , a već smo uspjeli provjeriti kako neki od apstraktnih pojmova koje nam je Apple objasnio u uvodnoj riječi 10. rujna počinju ulaziti u naš svakodnevni život, a da toga nismo svjesni. 'Riječi' poput Strojno učenje Y Duboka fuzija To su pojmovi koje smo umorni od slušanja ovih dana, ali koje još uvijek ne razumijemo u potpunosti jer smo ostali na površini koncepta. Ako vas zanima ova tema, u ovom postu ćemo se malo više pozabaviti svime.
Što je strojno učenje i zašto je Apple uveo inovaciju s A13 Bionic čipom
Ako ostanemo pri osnovi riječi, i samome prijevodu, mogli bismo to reći Strojno učenje (ML) je samo strojno učenje, i to samo zato što mnogi korisnici ostaju u ovom sloju, nečem mračnom i zabranjenom što imponira samim slušanjem. Zaista, zasluga nije u ogromnom kapacitetu koji naši iPhonei danas imaju da izvrše ogromne i složene izračune u vremenima koja je gotovo nemoguće izračunati. Prava zasluga leži u pametnim programerima i kapacitetima timova koji upravljaju velikim količinama podataka potrebnih za rad ove tehnologije, koja općenito funkcionira na sličan način kao Big Data.
Svaki dobar programer pokušava naučiti stroj tako da na optimalan način uvijek riješi problem na najbolji način, ali kada traženi podaci i izračuni ponekad teže beskonačnosti, morate koristiti drugu strategiju i što bolje od stroj griješi i uči sam . Za to su napravljeni heurističke odluke koje nastoje softveru pružiti mogućnost donošenja odluka intuicijom . To je nešto slično heurističkom pretraživanju antivirusnog programa, moguće je da datoteka ima anomalije što znači da, iako se ne pojavljuje kao zaražena datoteka u usporedbi s drugom zaraženom, naš antivirusni softver misli da bi to moglo biti i pohranjuje to u karanteni. U suštini, učimo softver da sam odlučuje , i iako je isprva nestalan, statistika nam govori da će malo po malo biti gotovo jednako učinkovita koliko i ljudsko biće može biti u donošenju odluka.
Algoritmi strojnog učenja dizajnirani su tako da s manje resursa obrađuju se velike količine podataka, i naučiti sam, nešto slično kao što radi WOPR stroj u filmu Ratne igre.
Važno je razumjeti ovaj koncept da bismo to rekli Apple je napravio inovaciju s novim iPhoneom 11 . Inovirao je način implementacije umjetne inteligencije u fotografiju. Netko bi mogao reći da apple nije prva tvrtka koja je implementirala ML u svoju fotografsku obradu, s tim se slažemo, ali je prva koja ga je implementirala kao što je to učinila, radeći s velikim brojem fotografija u stvarnom vremenu, prije i nakon pritiska na okidač. Iz svega ovoga proizlazi da je bilo potrebno implementirati ogroman procesor A13 Bionic , koji je sposoban izdržati ove beskonačno izračunavanje i u minimalnom vremenu . Iz tog razloga, a ne iz drugih nejasnih razloga, iPhone XS neće moći izvoditi noćni način rada jer nema radnu razinu u svom A12 Bionic procesoru.
Kao što se uvijek događa, u uvodnoj riječi 10. rujna Apple je pogriješio u skromnosti i nije opširno objasnio kako radi bestijalni A13 Bionic procesor. Snažan procesor sam po sebi ne dodaje vrijednost uređaju, kao ni sjajni algoritmi ako nema grube sile da ga premjestite. Ali kao što se uvijek događa, i ovdje imamo dokaz, Apple je uspio savršeno spojiti hardver sa svojim softverom . Procesor poput onog koji je Apple stvorio ne bi se trebao prodavati zbog broja operacija koje je sposoban obaviti, već zbog toga kako se integrira sa softverom koji mora premjestiti. Još jednom se demonstrira apsolutno majstorstvo firme iz zagrizene jabuke u fuziji hardvera i softvera.
Zato vjerujemo da to još jednom možemo glasno reći Apple je inoviran u načinu na koji radi stvari , izmišljajući algoritme koje je za uobičajene procesore nemoguće izvršiti. Dizajniranje novog procesora po narudžbi koji podržava te brzine izračuna jednostavno je inženjersko majstorstvo.
