아담 코스 인공지능은 누구나 사용하고 있지만 이를 직접 참조할 수 있는 도구는 거의 없습니다. Google이 가장 눈에 띄지만 Google이 가장 눈에 띕니다. Apple도 AI를 보유하고 있으며 거의 모든 곳에 이를 보유하고 있습니다. 항상 언급할 필요는 없습니다.
머신러닝이라는 말을 들어보셨나요? 아마도 그것은 매우 자주 그리고 많은 상황에서 사용되기 때문일 것입니다. 하지만 그것은 무엇입니까? 짐작하셨겠지만, 이것은 시스템이 "학습"할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 다루는 인공 지능의 하위 분야입니다. Apple이 처음으로 머신러닝에 대해 언급했던 때를 기억하시나요? 오랜만이에요.
거의 동일한 내용을 제시하는 두 회사의 두 Keynote를 비교해 보면 전혀 다른 내용이 될 것입니다. 구글은 AI라는 용어를 자체적으로 주문처럼 사용하지만, 애플은 'AI'라는 용어를 한 번도 언급하지 않는다. 그는 그것을 가지고 있고 어디에나 가지고 있습니다. 결국 Tim Cook은 그녀에 대해 물었을 때 그것을 언급했고, 내년에 그녀에 대해 더 많은 것을 알게 될 것이라고 인정했습니다. 하지만 이것이 애플이 지금 자고 있다는 의미는 아니다.
그것은 수 관심을 가져라
다른 라벨, 동일한 문제
Apple은 사용자 친화적이고 실용적인 방식으로 AI를 통합합니다. 예, 여기에는 챗봇이 없습니다. 반면에 이 지능은 우리가 하는 거의 모든 일에 도움이 되지만 우리는 그것을 모릅니다. 비판하기는 쉽지만 연결점을 찾고 싶지 않습니다. 인공지능의 정의가 무엇인지는 중요하지 않고, 인공지능이 어떻게 인식되는지가 중요합니다. 많은 기업에서 보편적인 용어가 되었으며, 일반 대중은 대략적으로 다음과 같이 인식하고 있습니다. "그것은 컴퓨터나 모바일에 물건을 넣고 우리가 요청하는 것을 제공하는 방법입니다."
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우리는 질문에 대한 답변, 텍스트 생성, 이미지 생성, 비디오 애니메이션 등을 원할 수 있습니다. 그러나 Apple 제품을 사용해 본 사람이라면 그것이 그렇게 작동하지 않는다는 것을 알고 있습니다. Apple은 뒤에서 어떻게 작동하는지 보여주고 싶지 않습니다. 하지만 iOS 17의 모든 새로운 기능은 인공 지능에 달려 있습니다. 덕분에 사진은 개를 인식하고, 키보드는 덕분에 조정 기능을 제공하며, 심지어 AirPods도 소음 인식을 위해 이를 사용하고 AirDrop을 위해 NameDrop을 사용할 수도 있습니다. Apple 담당자가 모든 기능에 일종의 인공 지능 통합이 포함되어 있다고 언급한다면 그들은 달리 아무 말도 하지 않을 것입니다.
이러한 모든 기능은 Apple이 선호하는 "머신 러닝"을 사용합니다. 이는 본질적으로 AI와 동일합니다. 둘 다 장치에 수백만 개의 사물 예를 "공급"하고 장치가 모든 예 사이의 관계를 해결하도록 하는 것과 관련됩니다. 영리한 점은 시스템이 이 작업을 자체적으로 수행하고 진행되는 대로 작업을 수행하고 시스템에서 자체 규칙을 도출한다는 것입니다. 그런 다음 그는 이 로드된 정보를 새로운 상황에서 사용할 수 있으며, 자신의 규칙을 새롭고 익숙하지 않은 자극(그림, 텍스트 등)과 혼합하여 이를 어떻게 할지 결정할 수 있습니다.
그것은 수 관심을 가져라
Apple의 장치 및 운영 체제에서 AI와 어떻게든 작동하는 기능을 나열하는 것은 사실상 불가능합니다. 인공 지능은 이들과 너무 얽혀 있어서 마지막 기능의 이름이 지정될 때까지 목록이 너무 길어질 것입니다. Apple이 기계 학습에 대해 진지하게 생각한다는 사실은 Neural Engine, 즉 유사한 문제를 처리하기 위해 정확하게 만들어진 칩에서도 입증됩니다. 아래에서는 AI가 Apple 제품에 사용되는 몇 가지 예를 볼 수 있지만 여러분은 생각조차 하지 못할 수도 있습니다.
- 이미지 인식
- 음성 인식
- 텍스트 분석
- 스팸 필터링
- 심전도 측정
Apple이 AI를 그렇게 적극적으로 사용하고 있다면 특히 번역기와 같은 주요 애플리케이션에 AI를 배포해야 합니다. 소개된 지 X년이 지났는데도 번역가에게 거의 아무 일도 일어나지 않는다는 것은 슬픈 일입니다.