אפל מחזקת את משחק ה- AI שלה

ע״י

תחום הבינה המלאכותית (או AI) הופך להיות מילת באזז חזקה, כשגוגל, מיקרוסופט ואמזון מובילות בתחום. אולם אפל לא נשארת מאחור.

 

 

Lattice

כשחושבים על בינה מלאכותית/ AI חושבים ישר על עוזרות וירטואליות, מחשבים חכמים בסגנון מסע בין כוכבים או Hal 9000, ובהתאם לכך הקונוטציות המיידיות הן: סירי, קורטנה, אלקסה וגוגל. לסל השמות הזה ניתן להוסיף את ביקסבי של סמסונג שבינתיים עם השקתה נראית כמו עוד פלופ מבית היוצר של סמסונג ועוד שמות שהם אולי פחות מוכרים כדוגמת Hound ועוד. אולם בעוד עוזרות וירטואליות הפכו להיות ילדי הפוסטר של בינה מלאכותית, הן רק חלק אחד מהתחום הנרחב הזה, ולמעשה קשה מאוד להגדיר אותן כיום בתור AI, כשנראה שהגדרה מתאימה יותר היא "מכונה לומדת" או Machine Learning (או בקיצור ML). ההבדלה בין AI לבין ML היא שבעוד AI היא הבינה עצמה, ML היא יכולת של המכונה ללמוד ולהתמקצע דבר אחד בלבד בצורה טובה מאוד. דוגמא לכך היא AlphaGo של גוגל – מכונת "בינה מלאכותית" שיודעת לשחק את המשחק Go בצורה מעולה עד כי היא נצחה את אלוף העולם במשחק זה מספר פעמים. בעוד AlphaGo נראית כמו בינה מלאכותית, היא יודעת רק לשחק משחק מסוים ואפילו ללמוד כיצד להתמודד עם דברים חדשים באופן אוטונומי, אולם היא לא יכולה למנף את יכולות ה- Go שלה ללמוד לשחק שח מט או שש-בש.

לאור העובדה שסירי היא הייצוג העקרי ליכולות הבינה המלאכותית של אפל, קל להבין מדוע העוזרת הוירטואלית של אפל שהוצגה לראשונה ב- 2011, מהווה דוגמא לא טובה ליכולות של אפל בתחום, כשהטענות העקריות מול סירי הן שיתרון הראשוניות שלה, אבד עם הזמן כשגוגל, אמזון ואפילו מיקרוסופט הצליחו להשתוות תוך מספר שנים ואפילו לעקוף אותה. אולם כאמור בינה מלאכותית היא לא רק עוזרת וירטואלית, ובשנתיים האחרונות אפל הטמיעה בתוך iOS יכולות די מתקדמות של ML שבאופן די שקט הן די טובות. למשל אפליקצית המייל המובנית תדע לנחש מיקום של תיקיית מייל כשתרצו להעביר מייל מסוים אחרי מספר פעמים, בהתאם להיסטוריית הפעולות של המשתמש, התוכן של המייל ו/או הנמענים/השולח. סירי תדע להציע אפליקציות בהתאם לזמן/ מיקום בהתאם לתבנית השימוש (Siri suggestions), מערכת ההפעלה iOS תדע להציע אפליקציה עוד במסך הנעילה בהתאם למיקום והשעה ביום, בהתאם לתבנית השימוש ובפרט בעת כניסה לרכב, במידה ויש ברכב מערכת בלוטות' שמכשיר האייפון מתחבר אליה בדרך כלל.

siri_0

הדגש של אפל על תחום הבינה המלאכותית הביא את החברה לצאת מאזור הנוחות שלה, כשבשנתיים האחרונות החברה החליטה לשנות את תבנית הסודיות הרגילה שלה ולאפשר לחוקרי ה- AI שעובדים באפל לפרסם מאמרים בתחום, זאת כדי למשוך עוד כשרונות בתחום זה המתבסס באופן די משמעותי על מחקר ופרסום מאמרים. בסוף השנה שעברה אפל העסיקה את Russ Salakhutdinov, פרופסור באוניברסיטת Carnegie Mellon המוביל את מחקר הבינה המלאכותית באוניברסיטה לנהל את מחלקת המחקר של תחום ה- AI באפל. העסקתו של Salakhutdinov היא שרשרת של אושיות בתחום בין אם בהעסקה ישירה או דרך רכישה של חברה, כשבשנים האחרונות אפל רכשה לא מעט חברות העוסקות בתחום הבינה המלאכותית באופן כזה או אחר ביניהן: Tuplejump, VocalIQ, Cue, Turi ועוד. אתמול התגלתה רכישה נוספת של אפל בתחום כאשר האתר TechCrunch דיווח כי אפל רכשה את חברת Lattice Data תמורת סכום המוערך בכ- 200 מיליון דולר. חברת Lattice פתחה בשנים האחרונות מנוע הסקה המתבסס על בינה מלאכותית, המסוגל מידע לא מסודר (בעגה המקצועית – אפל) ולהפוך אותו למידע מסודר ושימושי.

החברה הוקמה על ידי החוקרים שפיתחו את DeepDive, מנוע הסקה סטטיסטי של מידע אפל שפותח באוניברסיטת סטנדפורד, והם: Christopher Ré, Michael Cafarella, Raphael Hoffmann, ו- Feng Niu. מדובר באושיות מוכרות בתחום הדאטה והבינה המלאכותית כאשר Cafarella שתפקד בתור ה- CTO של החברה טרם הרכישה, נמנה בין אלו שפיתחו את Hadoop. האפשרויות בשימוש של פענוח של דאטה אפל הן עצומות בין אם מדובר במחקר רפואי או כל תחום הכולל אסופות עצומות של מידע. לשם הבנה של המשמעות, בשנת 2013 העולם הדיגיטלי יצר כ- 4.4 זטהבייט של מידע, כשההערכות הן שעד 2020 כמות זו תגדל לכדי 44 זטהבייט של מידע, כש- 90% מהמידע הקיים כיום בעולם נוצר בשנתיים האחרונות בלבד. רכישה זו של אפל תאפשר לחברה למנף באופן משמעותי את היכולות שלה ללמוד מאסופות מידע גדולות, בין אם בהקשר של סירי ובינה מלאכותית, תחומי רפואיים וספורטיביים הקשורים לשעון ועוד.

רכישה זו מתחברת באופן די הדוק עם העובדה שהחל מ- iOS 10, אפל הטמיעה בתוך מערכת ההפעלה הניידת שלה יכולות איסוף מידע באופן אנונימי בשימוש בטכנולוגיה בשם Differential Privacy, כשבגרסאות 10.2 ו- 10.3 אפל הרחיבה את איסוף הנתונים ממערכת ההפעלה גם לשימוש בסירי ו- iCloud כאשר המשתמשים יכולים לבחור האם הם מוכנים לשלוח את המידע שלהם לאפל באופן אנונימי בהתאם לפוליסת הפרטיות הקשיחה של אפל. סביר להניח שאיסוף המידע שאפל החלה עימו התברר בכמויות אדירות של מידע, וכעת החברה צריכה שיטה לסווג את המידע הלא מקושר ולהפוך אותו למידע שימושי שיאפשר לאפל לשפר את יכולות הבינה המלאכותית וה- ML שלה בתחומים שונים ומשונים, כשהתקווה הגדולה היא שסירי סוף כל סוף תהיה חכמה ומיודעת יותר.

להמשך דיון

 

מקור: TechCrunch
עריכה, תרגום ותוספות: natisho