Buzz
Đó là một thỏa thuận đơn giản đã biến các công ty như Google và Facebook trở thành những ông lớn: đổi lại sự tiện lợi của việc điều hành cuộc sống từ điện thoại thông minh, bạn sẽ giao phó một lượng dữ liệu lớn về mọi hoạt động của bạn. Nó được đẩy lên đám mây nơi các thuật toán... khó có thể chắc chắn được, nhưng mọi người đều tham gia. Ồ, trừ Apple ra.
Tim Cook đã quyết định định vị công ty một cách quyết liệt là không quan tâm đến việc thu thập dữ liệu người dùng, và tự hào rằng điều đó làm nên sự khác biệt của Apple. “Họ đang nuốt chửng mọi thông tin họ có thể thu thập về bạn và cố gắng thương mại hóa nó,” ông nói trong bài phát biểu năm 2015. “Chúng tôi nghĩ rằng điều đó là sai.”
“Họ,” tất nhiên, chủ yếu đề cập đến Google và Facebook, mà phụ thuộc nhiều vào điện toán đám mây cho việc tìm kiếm và đề xuất cũng như các tính năng khác. Trái lại, Apple hứa rằng các tính năng sử dụng trí tuệ nhân tạo như tìm kiếm hình ảnh và dự đoán biểu tượng cảm xúc bạn muốn sẽ được thực hiện ngay trên điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn.
Bạn có thể thấy logic ở đây. Apple kiếm tiền bằng cách bán các thiết bị, không phải làm mục tiêu quảng cáo. Và việc mỉa mai đối thủ về việc thương mại hóa dữ liệu của bạn là một chiến lược tiếp thị và PR thông minh. Ai trong chúng ta không muốn giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư của mình?
Nhưng sự ghẻ lạnh kiên định của Cook với đám mây đang tạo ra một thách thức khi Apple cố gắng xây dựng các tính năng mới được hỗ trợ bởi học máy và trí tuệ nhân tạo. Để xây dựng và chạy dịch vụ học máy, bạn cần có sức mạnh tính toán và dữ liệu, và càng nhiều bạn có của mỗi thứ, phần mềm của bạn càng mạnh mẽ. iPhone có sức mạnh với một thiết bị di động và có lẽ Apple sẽ thêm phần cứng dành riêng để hỗ trợ học máy. Nhưng đối với bất kỳ thứ gì nó đặt vào tay bạn, thì cạnh tranh với một máy chủ — đặc biệt là máy chủ sử dụng chip học máy tùy chỉnh của Google — là khó khăn.
So sánh các ứng dụng quản lý ảnh từ Apple và Google để xem điều này có thể diễn ra như thế nào. Cả hai đều sử dụng mạng thần kinh để phân tích ảnh của bạn để bạn có thể tìm kiếm cho chó, cây và người bạn thân nhất của bạn. Ứng dụng Photos của Apple thực hiện điều này hoàn toàn trên iPhone của bạn. Google Photos thì thực hiện tất cả ở đám mây.
Trong hai ứng dụng này, chỉ có ứng dụng của Apple sẽ cho phép bạn tìm kiếm ảnh chụp trên iPhone của mình cho từ khóa “chó” trong chế độ máy bay ở độ cao 30,000 feet, và không cần phải chờ đợi trong khi truy vấn và phản hồi di chuyển qua internet có thể làm cho việc tìm kiếm nhanh hơn lý thuyết. Nhưng Google Photos thường được ưa chuộng hơn bởi các nhà đánh giá (bao gồm cả chúng tôi) ngưỡng mộ sức mạnh của các thuật toán phân tích hình ảnh của công ty tìm kiếm này. Xử lý cục bộ hoạt động tốt cho nhiều việc, nhưng nếu bạn muốn đẩy ranh giới thì khó cho một thiết bị di động vượt qua trí tuệ nhân tạo đám mây, theo Eugenio Culurciello, một giáo sư tại Đại học Purdue làm việc trên phần cứng để tăng tốc học máy. “Trong một máy chủ, bạn có thể làm nhiều việc hơn trong mỗi giây,” ông nói.
Các công ty chưa cam kết 'tín đồ đám mây' cũng dễ dàng làm cho trí tuệ nhân tạo của họ trở nên thông minh hơn. Cách trực tiếp nhất để xây dựng một điều thông minh mới để làm việc trên dữ liệu của khách hàng của bạn là sử dụng rất nhiều dữ liệu đó để huấn luyện nó, như Chris Nicholson, CEO của Skymind, một công ty khởi nghiệp giúp các công ty sử dụng học máy, cho biết. “Càng nhiều dữ liệu bạn có, thì thứ của bạn càng có giá trị,” ông nói. “Google, Amazon và những người khác đang hưởng lợi từ điều đó và Apple không.”
Để công bằng, các mạng thần kinh trong túi đã được cải thiện đáng kể gần đây và đối với một số trường hợp sử dụng, chúng có ý nghĩa rất lớn. Nhận diện hình ảnh đặc biệt tốt trên các thiết bị di động, theo Song Han, một sinh viên sau đại học Stanford đang làm việc về việc nén các mạng thần kinh. Ông đã phát triển một hệ thống như vậy giúp nền tảng thực tế tăng cường của Facebook theo dõi các đối tượng. Đối với các ứng dụng như vậy, nơi mà những con zombie ảo của trò chơi cần phải đồng bộ chính xác với bàn cà phê của bạn, việc chạy mọi thứ cục bộ có thể là cần thiết.
Apple hiện đã có công nghệ riêng để tối ưu hóa trí tuệ nhân tạo cho các thiết bị iDevices, trong nền tảng CoreML mà hãng ra mắt vào tháng trước (họ cũng đã ra mắt bộ công cụ thực tế tăng cường riêng của mình). Và có lý khi mong đợi các mẫu iPhone tương lai sẽ có phần cứng mới để hỗ trợ học máy, nhưng điều đó có thể không mang lại cho Apple một lợi thế rất độc đáo. Nếu nó cắm vào nền tảng CoreML mới thì Google, Facebook và bất kỳ ai có ứng dụng iPhone cũng có thể tận dụng nó. Và Qualcomm, nhà sản xuất chip hàng đầu cho các thiết bị Android, đã làm việc về các chiêu thức phần cứng để tăng tốc các mạng thần kinh trên thiết bị di động từ một thời gian.
Han cho biết nhiều người đang nghĩ về tương lai của trí tuệ nhân tạo có thể mang theo được trong túi đang nhìn vào một phương pháp kết hợp giữa tốc độ và tiện ích của các thuật toán di động và sức mạnh và sự tinh tế của các thuật toán trong đám mây. Google đã làm điều này với nhận dạng giọng nói, sử dụng các thuật toán cục bộ để gần như ngay lập tức tạo ra một bản ghi chép nhanh và sơ bộ trước khi một trung tâm dữ liệu xa cung cấp một câu trả lời chính xác hơn một phần nhỏ sau đó. Việc Apple khăng khít giữ dữ liệu trên thiết bị của bạn dường như loại trừ một phương pháp như vậy. Việc hứa rằng dữ liệu của bạn sẽ được bảo mật giúp công ty duy trì cuộc chiến PR của mình với những kẻ tham ăn dữ liệu và không gây tổn thương cho một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Nhưng khi học máy trở nên quan trọng hơn đối với tất cả các công ty công nghệ tiêu dùng, các thiết bị của Apple có thể suy nghĩ khác biệt, nhưng không sâu sắc như vậy.
