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Apple：議論はやめろ、AI時代の新しい「iPhone」はやはりiPhoneだ
＞AI軍拡競争において、実はAppleは「遅れている」わけではない。
作者: リアン・ラン
編集者: ジン ユウ
**出典: **ギークパーク
来るべきAI時代において、誰が新しい「iPhone」になるのか、誰もが知りたいと思っています。
AI時代の「iPhone」は、今後も「iPhone」であり続ける可能性が非常に高いです。
最近の論文では、Apple の研究者が、フラッシュ メモリの動作と調整された推論コスト モデルを構築することで、メモリが限られたデバイスに大規模なモデルを展開するという重要な問題を解決し、次の 2 つの主要領域での最適化をガイドしたことが示されています。 フラッシュから転送されるデータ量の削減メモリと読み取りデータをより大きく、より連続したブロックに分割します。
その結果、大型モデルの適用性とアクセシビリティが拡大し、生成AIをiOS 18に統合するというAppleの計画も加速する可能性がある。
ChatGPT が 2022 年 11 月に初めて一般公開され、世界が生成人工知能のブームに入って以来、この 1 年間、Apple は世界最大のテクノロジー企業として、過去最も重要な技術開発に細心の注意を払ってきました。 10 年 - 生成型人工知能人工知能が肯定的に言及されることはほとんどありません。
Apple Inc. | 出典：medium
外部の世界は、人工知能の分野における Apple のレイアウトは比較的後進的であると考えるかもしれませんが、一連の傾向は、Apple がすでに人工知能を導入しているものの、正式には公表していないことを示しています。
2023 年以降、Apple は独立した人工知能技術の開発を加速しています。 Apple は、大規模な言語モデルを開発するために専任の AI チームを設立しただけでなく、音声、画像、その他の認識テクノロジーを製品側に積極的に適用しています。これまでに数十回の合併と買収により、特に Apple の技術的基盤が築かれてきました。音声アシスタント Siri の背後にある技術の蓄積により、音声インタラクションなどの分野で優位性が得られ、20 億台のアクティブデバイスを保有する Apple は、AI 消費者アプリケーションの分野でナンバーワンのプレーヤーになることが期待されています。
より明らかな変化は、10 月末の「Scary Fast」カンファレンスから始まりました。このカンファレンスでAppleは、M3よりも40%高速なM3 Proと250%高速なM3 Maxを発表し、16コアCPUと40コアGPUを搭載したM3 Maxが登場することを強調した。 AIソフトウェアの開発に使用されます。同時に、Apple は新しい MacBook Pro を開発者が AI 製品を作成するためのツールとして明確に位置づけています。
AIをサポートする超強力なチップの登場は、AppleのAIの爆発的な発展の基礎を築きました。しかし実際には、Apple の AI における蓄積は他のどの巨人よりもはるかに深いです。
01 アップル「備えてください」
Apple の AI 計画への投資額は、噂されている年間 10 億米ドルです。
ブルームバーグによると、2023年7月、Appleは独自の大規模言語モデルAjaxを構築し、Ajax機能をテストするためにコードネーム「Apple GPT」という社内チャットボットを立ち上げた。次の重要なステップは、そのテクノロジーが競争基準を満たしているかどうか、そして Apple がそのテクノロジーを既存の製品にどのように実装するかを判断することです。
この10億ドルはどこに消えたのでしょうか？
AI チームの構築に多額の資金を投じる
Apple の人工知能およびソフトウェア エンジニアリング担当上級副社長であるジョン ジャンナンドレア氏とクレイグ フェデリギ氏がこれらの取り組みを主導しています。クック氏のチームでは、彼らは生成 AI プロジェクトを推進する「エグゼクティブ スポンサー」として知られています。 Appleのサービス担当上級副社長エディ・キュー氏も関与していると報じられており、上記3名は現在、このプロジェクトに年間約10億ドルを投じる可能性がある。
ジョン・ジャナンドレア｜画像出典：apple
コアチーム以外のAIチームの採用・構築は4月末から進められている。当時の求人ページには十数件の広告があり、「並外れた自律システムの構築に情熱を注ぐ」生成人工知能分野の機械学習専門家を募集しており、求人はサンディエゴとサンフランシスコ湾の複数のチームに広がっていた。エリアおよびシアトルには、統合システム経験チーム、入力経験 NLP チーム、機械学習研究開発チーム、技術開発チームが含まれます。
ポジションの中には、視覚生成人工知能アプリケーションに特に焦点を当てているものもあり、候補者は「コンピューテーショナル・フォトグラフィー、画像およびビデオ編集、3D 形状と動きの再構成、アバター生成などのアプリケーションをサポートする視覚生成モデリング」に取り組んでいます。
9月には、AppleがGoogleとMeta Platformsの人工知能チームから人材を積極的に採用しているとの報道があった。 AXLearn が今年 7 月に GitHub にアップロードされて以来、これに貢献した 18 人のうち 7 人が Google または Meta で働いていました。
実際、Giannandrea 氏と、ニューラル ネットワーク分野の専門家である Ruoming Pang 氏は、どちらも Google 出身です。Giannandrea 氏は、Google での 8 年間に高度な人工知能システムを開発してきました。Giannandrea 氏と Pang 氏は、特に Google を使用して Google Cloud を使用するよう Apple を説得しました。クラウドの機械学習トレーニング用にカスタマイズされた Zhang. プロセッシング ユニット (TPU) チップ。 Ajax GPT をトレーニングするために開発された機械学習フレームワークである AXLearn は、部分的に Pang の研究に基づいています。
10月の採用情報では、Appleの生成型人工知能に対する人材要件がより明確になり、例えば、App Storeプラットフォーム上の職務内容には「同社は生成型人工知能に基づく開発者エクスペリエンスプラットフォームを開発しています。社内利用向け」と書かれている。小売部門の別の投稿では、Apple が顧客と対話するための「会話型 AI プラットフォーム (音声とチャット)」、「長いテキストの生成、 Appleの採用情報にも「概要・質疑応答」が掲載されています。
Apple の人工知能/機械学習分野の他の求人情報では、基本モデルの重要性を強調し、これらのモデルを通じて開発される可能性のあるアプリケーションの例として「人間のような会話エージェント」を挙げている職種もあります。同時に、Apple は、Siri や Spotlight 検索などの製品の機能を担当する Siri Information Intelligence などの部門に関わるいくつかの職務要件も発表しました。さらに、Apple はローカル デバイス上でモデル計算を実装できる人材を積極的に探しています。
要素技術の研究開発を加速
人材だけでなく、技術的な準備も進んでいます。伝えられるところによると、ジャナンドレア氏は新しい人工知能システムの基礎となる技術の開発を監督しており、彼のチームはそれをさらに実装するためにSiriを改良しているとのこと。 Siriのよりスマートなバージョンは、早ければ来年にも利用可能になる可能性がある。
ソフトウェア面では、フェデリギ氏が新しい人工知能iOSの開発を主導しており、iMessageやSiriなどのアプリケーションエクスペリエンスが向上する。 Appleは、大規模な言語モデルで動作するiOSに、人工知能機能を向上させるために大量のデータを使用する機能を追加する指令を出したと言われており、新機能により、Siriとメッセージアプリケーションの処理問題と自動文章補完が改善されるという。 。
Apple iOS 17システム｜画像出典：apple
ソフトウェア エンジニアリング チームは、生成 AI を Xcode などの開発ツールに統合することも検討しています。これにより、アプリケーション開発者は新しいアプリケーションをより迅速に作成できるようになります。これにより、開発者がコードを書くときにオートコンプリートの提案を提供する Microsoft の GitHub Copilot のようなサービスと連携することになります。
Eddy Cueは、Apple Music、Pages、Keynoteなどを含む可能な限り多くのアプリケーションに人工知能を追加することを推進しており、音楽を探索してプレイリストを自動的に生成するなど、今年初めにSpotifyはOpenAIと提携してそのような機能を開始した。生成 AI を使用して、Pages などのアプリでの書き込みを支援したり、Keynote でスライドショーを自動的に作成したりできます (Microsoft がすでに提供している Word アプリや PowerPoint アプリと同様)。 Apple はまた、AppleCare チームの社内顧客サービス アプリケーション向けに生成人工知能をテストしています。
大型モデルの「iPhone」
ただし、生成人工知能をクラウド設定に基づいてデバイス上に展開すべきか、それとも両者の間の方法で実行すべきかは未定のようです。デバイス上で実行する方が間違いなく高速で、ユーザーのプライバシーの保護にも役立ちます。しかし、クラウド展開を通じて、Apple の大規模言語モデルはより複雑で洗練された操作を実現できます。どちらのオプションにも長所と短所があり、Apple はローカル コンピューティングとクラウド コンピューティングのバランスを見つけようとしています。
AppleがクラウドベースのAIとオンデバイスで処理されるAIの組み合わせを提供するとの報道がある。しかし、複数の元Apple機械学習エンジニアは、Appleの経営陣はプライバシーとパフォーマンスを向上させるために、クラウドサーバーではなくデバイス上でソフトウェアを実行することを好んでいると述べた。
ジャナンドレア上級副社長 Apple の人工知能開発の基本原則の 1 つはプライバシーの尊重です。彼はかつてインタビューで次のように述べています。「データセンター内のモデルが大きければ大きいほど、精度が高くなるのは理解していますが、データを移動させるのではなく、データの近くでモデルを実行するのが最善です。」
ただし、これを実装するのは非常に難しい場合があります。一部のアナリストは、Ajax GPT を例に取ると、2,000 億を超えるパラメーターでトレーニングされていると述べています。パラメーターは機械学習モデルのサイズと複雑さを反映しており、パラメーターの数が増えるほど複雑さが増し、必要な記憶域と計算能力が増大します。 2,000 億を超えるパラメータを持つ LLM は、iPhone に適切に配置できない可能性があります。
しかし最新のニュースは、Appleが最終的な決断を下した可能性があることを示している。最近、Apple は、iPhone 上で大規模なモデルを実行する方法を発見したことを示す研究論文を発表しました。「フラッシュ メモリの動作と調整された推論コスト モデルを構築し、2 つの主要な領域での最適化をガイドします。フラッシュ メモリから転送されるデータの削減」ボリュームを増やし、より大きな連続したチャンクでデータを読み取ることができます。」
この論文では、新しいテクノロジーにより、メモリが限られたデバイス上で大規模なモデルを 25 倍高速に実行できるようになると述べています。これは、リソースの制約によりもともと小型デバイスでは実行できなかった複雑な AI モデルが、まもなく iPhone や iPad 上で実行できるようになるということです。コンシューマ モバイル デバイスで実行されるまで待ちます。
02 AI のナンバーワンの購入者: 「大きなことをするためには少額のお金を使う」
外部の世界は、Apple が生成 AI などの最先端技術の導入において他の巨人に比べて遅れていると認識していますが、Apple 自身も AI の分野に自信を持っています。
Appleの複数の人工知能買収を追跡してきた調査会社PitchBookは、Appleは機械学習技術を特定の消費者製品に適用できるさまざまな分野の優秀な人材チームの獲得に注力していると結論付けた。 Appleの買収戦略は主に人工知能の消費者向けアプリケーションに焦点を当てているが、エッジデバイス向けの機械学習の導入と運用技術、さらにディープラーニングやより水平的な技術への限定的な賭けも含まれていることが分かる。
統計によると、2010年のSiri買収を皮切りに、Appleは10年間でShazam、primeSense、Turi、Lattice Data、Xnor.ai、その他5社を含む30社以上のAIスタートアップ企業を買収しており、買収金額は2社未満である。 1億米ドル。 2017年以来、アップルは人工知能スタートアップ21社を買収しており、これはマイクロソフトやメタによる買収数のほぼ2倍であり、「AIのナンバーワンバイヤー」といえる。 2021年からAppleはAI企業買収のペースが鈍化したように見えるが、それでもCurious AI、AI Music、WaveOneなどの新興AI企業を買収した。
2010年から現在までのAppleのAI分野における買収に関する不完全な統計｜Geek Park
全体として、Apple の AI 分野における買収戦略は、「大きなことをするために少しのお金を使う」と要約できます。 Appleが大規模な合併や買収を行うことはほとんどなく、その買収対象となるのは通常、テクノロジーが既存の製品やサービスと密接に統合でき、環境構築の改善に役立つ新興企業である。 Apple が企業を買収するとき、多くの場合、主に考慮されるのは、その企業のテクノロジーを Apple が開発しているプロジェクトにどのようにしてより適切に統合できるかということです。
全体として、Apple によるこれらの企業の買収の取引金額は一般に低く、後者の技術的方向性は主に音声認識と会話をカバーし、次に顔認識と画像認識が続きます。実装の面では、これらの買収した技術は多くの既存の Apple をサポートします。 Siri音声アシスタントの改善、Face ID顔認識のサポート、画像アプリケーションの最適化、音楽サービス機能の強化、天気予報の精度の向上などの製品とサービス。
Apple の買収の多くは Siri の改良を目的としているようで、これは Apple のシステムにおける Siri の重要な位置を示しています。たとえば、Inductiv の買収は Siri のデータを改善するため、Voysis の買収は Siri の自然言語の理解を改善するため、PullString の買収は iOS 開発者がアプリケーションで Siri の機能を使いやすくするためでした。
将来の製品を狙った買収もいくつかあり、例えば、Appleは2019年に自動運転車プロジェクトの開発を促進するため、自動運転スタートアップのDrive.aiを買収したと考えられる。 Appleはすべての買収情報を公開していないため、Appleが買収したまだ知られていない人工知能企業が他にも存在する可能性があります。
03 AI は長い間 Apple システムに統合されてきました
数多くの合併と買収に加えて、Apple 独自の AI 開発は何年も前に遡ることができます。 1987 年のナレッジ ナビゲーターの立ち上げから、1990 年の音声認識プロジェクトの立ち上げ、そして 2011 年の初の消費者向け音声アシスタントとしての Siri の立ち上げに至るまで、Apple は実際に非常に早くから AI の探求を示してきましたが、それは常に比較的控えめな。
Apple はこれまで、新しいテクノロジー、特に消費者によって実証されていないテクノロジーを最初に発表したことはありません。たとえば、MP3 プレーヤーが発売されて間もなく、市場の見通しは確認されましたが、Apple はすぐに市場に参入したのではなく、iPod などの優れたソリューションを特定してから参入しました。
携帯電話の分野でも同様で、他社はいち早くスマートフォンを発売しましたが、アップルは優れた顧客体験を提供できると確信した上で、2007年に市場参入を選択しました。同様に、タブレットは 1989 年から存在していましたが、Apple が iPad を発売するまで、この製品カテゴリーは勢いを増すことができませんでした。
Apple は常に消費者エクスペリエンスを第一に考えており、通常はテクノロジーが成熟するまで待ってから正式に商品化します。この賢明な戦略により、初期段階での不安定なテクノロジーのリスクが回避され、また Apple が市場機会をよりよく掴み、より成熟した製品を発売できるようになります。上を超えて行きます。
したがって、Apple は ChatGPT に類似した製品についても同じ道をたどるべきであり、準備が整う前に急いで製品を発売することはありません。つまり、Apple は神秘性を保ちながら、最終的には独自の方法で成熟した AI 製品を投入する必要があるということです。
実際、Apple の既存製品にはすでに多くの機械学習/AI アプリケーションが含まれています。
＃＃＃ 画像処理
Apple は、画像ノイズを低減する Deep Fusion や iPhone 15 ポートレート モード ツールなど、機械学習テクノロジーを使用して iPhone カメラで撮影した写真を最適化します。
iPhone 15 は写真に人物が写っているかどうかを検出し、豊富な深度情報を自動的にキャプチャできます｜画像出典：apple
音声処理
検索エンジンと提案システム
ヘルスモニタリング
もう 1 つの考えられる用途は自動車です。Apple の自動運転車プロジェクトである Project Titan です。この秘密プロジェクトはApple Carと呼ばれているが、Appleが実際に車を発売するかどうかはまだ不透明だ。
報道によると、プロジェクト・タイタンで開発中の自律システムには頭脳が必要であり、そこにアップルの人工知能が登場する。Apple Vision Proに導入されたテクノロジーの多くは、増幅後に自動車プロジェクトでも大きな役割を果たす可能性がある。
Apple の高度なニューラル エンジンにとって、システムがリアルタイムで調整し、物体を検出し、ユーザー コマンドを理解し、同時にフィードバックを生成することは困難な作業です。しかし、2021年のレポートでは、Appleがそのようなチップを完成させ、テストを開始することが示されました。
次に、Apple 製品への AI の応用は、画像処理、検索の推奨、環境認識などの面で革新を続ける必要があります。しかし、そのエコシステムには潜在的な欠陥がある可能性があります。それは、Apple がデータプライバシーと製品設計の追求に固執しているため、一般の人々が現在「」と認識しているように、生成 AI などの最先端技術の展開速度が制限される可能性があるということです。 「ゆっくり」「一歩」も同様です。
しかし、これらは依然として Apple の AI 分野における大きな発展の可能性を隠すことはできません。それは主に次の 3 つの要素に基づいています。
一方で、Apple は iOS オペレーティング システムを実行するデバイスを世界中で 20 億台以上保有しており、これにより将来の AI アプリケーション開発のための巨大なユーザー ベースが築かれています。 Apple 最高財務責任者のルカ・マエストリ氏によると、2023 年 2 月の時点で、Apple のアクティブデバイスのインストールベースは 20 億台を超え、6 月四半期の終わりには「すべての地域でその数に達しました。すべての市場セグメントが過去最高に達しました。」
一方、AppleのSiri音声アシスタントは月間250億件のリクエストを処理しており、音声アシスタントなどのAIツールに対する消費者の強い需要を反映している。 Apple が将来 ChatGPT と同様の製品を発売できれば、AI データと消費者とのインタラクションの規模は膨大になるでしょう。
無視できないのは、Apple の有料会員数が急速に増加しており、10 億の大台を超え、二桁の成長を維持していることです。 AppleのクックCEOは2023年8月の第3四半期決算報告で、Appleの「サービス分野の収益が過去最高を記録した」「有料会員数が10億を超え、2桁の伸びを示している」と指摘した。 Apple が AI アプリケーションを通じて収益成長を達成するための強固な基盤を築きました。このような広範なユーザーベースに依存している Apple には、消費者向け AI 市場で大きな成長の余地があります。
さらに、Apple が人工知能サーバーに多額の投資を行っており、来るべき人工知能時代に備えて 2024 年にさらに数百台を構築する予定であるというニュースもあります。将来的にも、Apple は消費者向け AI アプリケーションのナンバーワン プラットフォームになる大きな可能性を秘めています。