Para una excelente visión de cómo Apple está utilizando el aprendizaje automático, recomiendo este artículo, publicado ayer en Backchannel:
Una mirada exclusiva a cómo funcionan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en Apple
Esta cita con 2 vicepresidentes senior aborda el tema de la apertura directamente:
- ¿Cuáles son los programas de maestría para el aprendizaje de refuerzo profundo y / o el aprendizaje profundo en robótica en general? ¿Dónde puedo postular, particularmente en Europa?
- Cómo obtener pasantías extranjeras en aprendizaje automático o IA
- ¿Cómo analizaría cuantitativamente el mercado de valores y las empresas individuales?
- ¿Cómo podemos combinar dos redes neuronales profundas y entrenarlas de extremo a extremo?
- ¿Puede una red neuronal tener datos no estructurados y estructurados al mismo tiempo que una entrada (por ejemplo, si uno está usando el NN para la atención médica)?
La inclinación de Apple por el secreto lo pone en desventaja contra los competidores que alientan a sus científicos informáticos estrella a compartir ampliamente la investigación con el mundo. “Nuestras prácticas tienden a reforzar un sesgo de selección natural: aquellos que están interesados en trabajar en equipo para ofrecer un gran producto frente a aquellos cuya motivación principal es publicar”, dice Federighi. Si al mejorar un producto de Apple los científicos logran avances en el campo, eso es genial. “Pero nos impulsa una visión del resultado final”, dice Cue.
En otras palabras, el famoso secreto de Apple surge de su cultura centrada en el producto, no están tratando de construir el próximo TensorFlow o la plataforma genérica de servicios de inteligencia artificial en la nube.
En cambio, Apple se enfoca en obtener inteligencia en su plataforma existente: iOS. Cuando se agregan nuevas capacidades inteligentes, abrirán algunas de las nuevas características a los desarrolladores de plataformas a través de la API. A su discreción, por supuesto, Apple tardó años en abrir las capacidades de Reconocimiento de voz utilizadas por sus dispositivos a desarrolladores externos.
Las redes profundas necesitan GPU rápidas, y Apple se toma muy en serio su hardware: las GPU en los dispositivos iOS están diseñadas y fabricadas internamente. Por lo tanto, los ingenieros de aprendizaje automático pueden trabajar directamente con el equipo de diseño de silicio y aquellos que escriben el firmware. Resultado: el rendimiento del aprendizaje aumentó, y todo se lleva a cabo a puerta cerrada, sin publicar un documento.
La otra cosa a tener en cuenta es que Apple es rica. Casi inimaginablemente rico. $ 231 mil millones en efectivo al momento de escribir. Entonces, si Apple necesita talento, simplemente sale y lo adquiere.
Apple no necesita sembrar tecnología en la comunidad de código abierto y esperar que crezcan seguidores a su alrededor. Si Apple ve que un equipo talentoso está haciendo grandes cosas con un software patentado, podrían adaptarse a sus propios productos, entonces simplemente los compran. Es por eso que compraron Turi, y de ahí vino Siri también. Si quieren expertos, simplemente los contratarán …
