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苹果手机无法下载照片(确保接入互联网)

近一年来,AI大模型几乎可以说是最火的技术、趋势和概念!一方面是普罗大众对世界各国政府的关注,另一方面各科技、互联网公司都在加速布局大型AI模型。即使你不具备构建AI大模型(基于开源大模型)的技术实力,你仍然迫切地寻找业务与AI大模型的结合点。同样,没有一家手机制造商愿意错过大人工智能模型。

目前,AI技术在智能手机领域取得了巨大突破,但奇怪的是,苹果并没有使用更大的模型来提高智能手机的AI能力。在6月份结束的WWDC 2023大会上,苹果再次选择“谨慎对待”当前炙手可热的人工智能。相比“Artificial Intelligence”(人工智能),苹果似乎更倾向于用“Machine Learning”(机器学习)来还原技术的本质。

说到苹果的人工智能,最令人印象深刻的应用就是“buggy”的Siri。

iPhone 4S自2011年推出以来,就成为了大家调侃的对象。时至今日,Siri 的通讯能力依然没有走在市场前列,成为了很少有人关心的无用功能。面对人工智能行业的爆发式增长,在人工智能领域迟迟没有新动作的苹果,让业界普遍认为它已经开始步入“落后者”行列。面对各种质疑,苹果CEO库克表示:苹果本质上仍然是一家硬件制造商,公司并不像谷歌或微软那样有通过升级软件来提高生产力的压力。

为什么苹果无法获得大型人工智能模型?

“体量”大型模型是指将更大、更复杂的神经网络模型集成到智能手机中。此类模型可以提供更强大的AI能力,但也面临一些挑战和限制。

首先,大型模型需要更高的计算资源和存储空间,这对手机硬件和电池寿命提出了更高的要求。

其次,大型模型的训练和优化过程需要大量的数据和时间,这对于制造商来说是一个巨大的工程。

虽然大模型存在一些挑战,但小模型也有自己独特的优势和应用场景。小模型具有体积小、计算资源要求低、训练效率高的特点,适合在智能手机上运行。小模型在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显着进展,为用户提供了更好的体验。

在选择大型或小型人工智能模型时,需要综合考虑市场需求、技术成本和用户体验等因素,以满足不断变化的消费者期望和需求。

如今,随着开发者对人工智能的需求不断增长,苹果的谨慎态度并不意味着它不正视这项技术的未来发展和前景。在WWDC 2023 上,苹果推出了iOS 17 系统,为用户提供了一系列新功能和改进,包括电话和FaceTime 的个性化和交互功能、新的日记应用、新的待机模式以及新的动态小部件。CarKey数字车钥匙功能增强,以及ARKit API框架的改进等。作为硬件制造商,苹果拥有自己的芯片、服务、系统等产品。这些产品形成的完整生态系统也为苹果在人工智能领域提供了强大的基础设施和平台,可以实现硬件和软件之间的高效协作。和优化以提高用户体验和性能,同时也更好地保护用户隐私。

当前,人工智能领域的数据和隐私泄露风险以及人工智能的监管已成为全世界共同面临的问题。国内外出台了一系列政策法规来维持人工智能的发展。就连ChatGPT 之父Sam Ott Mann 也在听证会上向政府申请监管OpenAI。苹果对用户隐私和数据安全的重视也是业界众所周知的,甚至将隐私保护功能作为其产品的重要卖点。苹果使用加密、生物识别、差分隐私等多种技术手段来保护用户数据不被泄露或滥用。这将使苹果的人工智能业务能够以更合规的方式访问和使用用户数据,并进行更高效的运营。精准服务用户,大幅提升人工智能的响应速度和可靠性。

虽然苹果目前的手机更注重小模型的开发和应用,但随着技术的发展和应用需求的变化,未来可能会出现更多采用AI大模型的产品,比如Vision Pro。

在即将发布的Vision Pro产品展示中不难发现,虽然苹果没有提及“人工智能”一词,但似乎所有新动作都围绕“人工智能”展开。

Vision Pro采用基于Transformer的语音识别模型,使语音识别更加准确,并且可以有效处理自然语言序列数据。作为基于自注意力机制的深度学习模型,它还可以进行自动纠错和单词预测,提高语音识别的准确性。同时,Vision Pro还依靠视觉生成建模,通过前置摄像头扫描人的面部信息,基于机器学习技术,系统将利用先进的编码神经网络为用户生成“数字克隆”。利用先进的机器学习模型,根据用户的眼球追踪和瞳孔状态来预测用户的身体和大脑状态,比如是否对当前事物感到好奇、是否分心、注意力是否分散等。这些数据可以帮助Vision Pro提供更加个性化和智能的体验,例如根据用户的注意力、放松或学习状态更新虚拟环境,或者根据用户视线的方向创建生物反馈。

还有Vision Pro搭载的卷积神经网络,通过卷积层、激活层、池化层和全连接层实现高效、准确的图像识别和物体检测功能,为用户提供丰富、逼真的混合现实实体。在自动驾驶、安防监控、医学图像分析等领域发挥着重要作用。

通过Vision Pro、iOS 17以及整个苹果生态系统,不难看出苹果并不想模糊地定义人工智能。他们热衷于利用技术来改造或扩展自己的产品类别并打造自己的品牌,而不是使用全行业的词汇。对于苹果来说,或许“机器学习”这个词更能准确地描述苹果的技术特点。

与微软、谷歌等公司相比,苹果对人工智能技术的开放程度较低,但依靠巨大市场需求的支撑,苹果希望保持其产品给用户带来的优质体验。无论是“机器学习”还是“人工智能”,核心本质仍然是它能为用户带来什么。计算能力有多高、数据参数有多大,最终只能根据消费者的满意度来决定产品的评分。

我相信人工智能发展的最终形态会走向民用化、日常化。

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