A Guide to CoreML on iOS
Die neuen Tools für künstliche Intelligenz des iPhone X werden Telefone in den nächsten 10 Jahren durch die Übernahme von A.I. aus der Cloud heraus und die volle Kraft des maschinellen Lernens offline nehmen.
CoreML, ein neues Framework, das in dem im September veröffentlichten iOS 11-Softwareupdate enthalten ist, ermöglicht Entwicklern den Zugriff auf den Prozessor für maschinelles Lernen auf dem Telefon, anstatt die Daten zur Analyse an einen Server zurückzuschicken. Dies ermöglicht Apps, sofort Antworten zu geben, so einer der ersten Entwickler, der die Angebote von Apple nutzt.
“Offline A.I. Ich denke, es wird das neue Schlagwort für das nächste Jahrzehnt sein “, erzählt Borui Wang, CEO von Polarr und Entwickler der App Album Plus Inverse. "Es wird fast genauso wichtig sein wie" Cloud Computing "."
Album Plus ist eine kostenlose App für iPhones, die die CoreML-Funktionalität zum intelligenten Sortieren und Bearbeiten von Fotos eines Benutzers verwendet.
Unternehmen wie Google und Amazon haben einen weitgehend Cloud-basierten Ansatz für ihre Angebote zur künstlichen Intelligenz gewählt. Die Idee ist, dass Geräte Daten zu Analysezwecken an einen Server senden und Vorschläge dazu enthalten, wie Sie auf eine E-Mail antworten oder wie das Wetter draußen ist. Apple möchte mit seiner Software, die für die Nutzung seiner mobilen High-End-Prozessoren entwickelt wurde, diese Probleme lösen, ohne Daten über das Internet zu übertragen.
"Das ist eine ganz andere Sache als bei allen anderen Unternehmen, und ich denke, die Leute sollten sich dessen bewusst sein", sagt Wang.
CoreML, das auf der diesjährigen Juni-Entwicklerkonferenz des Unternehmens vorgestellt wurde, baut auf den Metal-Grafiktools von Apple auf und wendet sie für ein breiteres Aufgabenspektrum an. Apple nutzt die Grafikprozessoren im iPhone 6 und höher, um diese Tools zum maschinellen Lernen bereitzustellen. Es ist nicht das erste Unternehmen, das die Chips auf diese Weise wiederverwendet: Nvidia hat begonnen, Computer für autonome Autos zu entwickeln, die auf seinen Erfahrungen auf diesem Gebiet basieren.
"Mit CoreML können Entwickler maschinelle Lerntechnologien in ihre Apps integrieren, wobei die gesamte Verarbeitung direkt auf dem Gerät erfolgt. Dadurch werden die Daten und die Privatsphäre unserer Kunden respektiert", sagte der Vorstandsvorsitzende Tim Cook den Investoren während des Gewinnaufrufs des Unternehmens im August.
Die Ergebnisse sind beeindruckend. Inception V3-Benchmarks zeigen, dass das auf CoreML ausgeführte iPhone 7 sechs Mal mehr Bilder pro Minute erkennt als das Google Pixel und das Samsung Galaxy S8. Mit dem iPhone 8 und dem iPhone X sollte CoreML dank des A11-Bionic-Chips, der speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde, noch schneller laufen.
Einige Entwickler setzen CoreML bereits in ihre Apps ein. Pinterest verwendet es für eine visuelle Suche, während PadMapper Fotos analysiert, um Benutzern zu helfen, ihr Zuhause zu vermieten.VisualDX kann Ärzten dabei helfen, die Hautzustände mithilfe der Kamera zu erkennen.
Album Plus dient dazu, die Fotosammlung eines Benutzers zu organisieren. Es kann Fotos automatisch verbessern und bearbeiten, Personen identifizieren, Belege kategorisieren, ähnliche Fotos nach Ästhetik ordnen und vieles mehr. All dies geschieht offline. Verwenden Sie die Tools von Apple, um sicherzustellen, dass die Daten das Gerät nicht verlassen.
Polarr glaubt offline A.I. wird ein großer Teil der kommenden Jahre sein:
Niemand möchte seine Fotos auf einen Server hochladen, der möglicherweise Verhaltensweisen an Werbefirmen weitergibt. Die meisten Menschen benötigen jedoch weiterhin die von der Cloud bereitgestellten Computing-Services wie Bildklassifizierung und Suchkategorisierung. Die Lösung? Bewegen Sie den A.I. Dienste offline für Benutzergeräte.
Apples Ansatz hat einen Vorteil für Entwickler wie Wang, die nur ein paar Telefonmodelle benötigen, um sich rund 15 Prozent der weltweiten Smartphone-Nutzer anzusprechen. Android, wo Entwickler weitaus mehr Komponenten und Setups benötigen, macht es schwieriger, einen reibungslosen Ablauf für Offline-A.I. Apps.
"Als Entwickler ist es sehr schwierig, herauszufinden, wie Sie Ihr Modell auf 1.000 Handys anwenden können", sagt Wang.
Offline-Lösungen bedeuten auch, dass Benutzer keine Internetverbindung benötigen, um intelligente Antworten auf Abfragen zu erhalten, und Entwickler müssen keinen Server warten, um Antworten zu erhalten. Es ist noch nicht lange Zeit, aber CoreML könnte einen anderen Weg auf dem Weg zu intelligenteren Geräten zeigen.
„Ich glaube wirklich daran“, sagt Wang. “Offline A.I. wird definitiv die nächste große Sache in der mobilen Entwicklung sein. “
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