Apple là công ty IT có doanh thu lớn nhất thế giới. Công ty có trụ sở chính tại California và tập trung vào việc thiết kế, phát triển và kinh doanh các sản phẩm công nghệ thông minh đã làm nên tên tuổi của hãng như iPhone, iPad, Macs, Apple Watch, Apple TV cũng như các dịch vụ và phần mềm đi kèm. Năm 2018, Apple trở thành công ty đầu tiên trên thế giới chạm cột mốc 1 nghìn tỷ USD giá trị vốn hóa.
Theo Bernard Marr, tác giả cuốn sách "Cách 50 doanh nghiệp lớn sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy", trong những năm gần đây, Apple luôn tự định vị như một tiên phong trong việc tích hợp công nghệ AI vào sản phẩm, đơn cử như khả năng bảo mật vượt trội và đầy tiềm năng, giúp tạo trải nghiệm độc đáo và thu hút người dùng.
Apple đã sử dụng trí tuệ nhân tạo như thế nào
Tầm nhìn phát triển trong tương lai của Apple là những thiết bị cầm tay có khả năng chạy riêng các thuật toán học máy dựa trên những bộ dữ liệu thu thập được thông qua các cảm biến tích hợp. Rõ ràng điều này mâu thuẫn với các công ty công nghệ khác khi họ cho rằng trong tương lai, điện toán đám mây sẽ thống trị cùng các thiết bị đầu cuối công suất thấp.
Cụ thể, Apple muốn việc chạy các thuật toán học máy trực tiếp trên các thiết bị sử dụng bộ xử lý trung tâm và chip xử lý đồ họa mạnh mẽ được tích hợp vào các sản phẩm điện thoại, đồng hồ thông minh và loa của hãng.
 |
| Apple tích hợp AI vào sản phẩm và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. |
Một ví dụ thực tế là Apple đã phát triển “Động cơ nơron” (Neural Engine) cho dòng iPhone X. Đây là một loại chip chuyên dụng được thiết kế riêng để thực hiện những tính toán cho mạng lưới nơron cần thiết cho học sâu. Con chíp này giúp việc đăng nhập bằng nhận diện khuôn mặt (Face ID) trở nên nhanh hơn, giúp chụp ảnh đẹp hơn (hoặc thêm hiệu ứng), tăng cường thực tế ảo và quản lý thời lượng pin.
Việc chạy các thuật toán học máy trực tiếp trên các thiết bị nhanh hơn rất nhiều so với việc thực hiện tính toán trên đám mây, do thiết bị không cần phải chờ đợi kết quả trả về từ đám mây để thực hiện những phản hồi cụ thể. Tuy nhiên, nó cũng có những nhược điểm. Việc chỉ có thể huấn luyện thuật toán dựa trên dữ liệu thu thập từ một thiết bị có nghĩa là những thuật toán đó không hưởng lợi từ bộ dữ liệu khổng lồ mà học máy trên nền tảng đám mây có thể tiếp cận.
Điều này phù hợp với mục tiêu của Apple trong việc bảo vệ dữ liệu người dùng. Bằng cách đảm bảo rằng những dữ liệu cá nhân nhạy cảm sẽ không bị trích xuất ra khỏi thiết bị để được xử lý bởi các thuật toán học máy, Apple hy vọng khách hàng luôn tin tưởng rằng dữ liệu của họ luôn an toàn và không bị rò rỉ.
Hệ sinh thái AI độc quyền của Apple tập trung vào phát triển bộ khung học máy cốt lõi (Core ML). Core ML cho phép các nhà phát triển xây dựng giải thuật học máy cho các sản phẩm, sử dụng học sâu, thị giác máy tính và ngôn ngữ tự nhiên. Đó cũng là nền tảng cho các tính năng thông minh của trợ lý ảo Siri, cũng như các tính năng AI trong ứng dụng camera của iPhone và bàn phím QuickType.
App Store - Ứng dụng thông minh hơn
Một trong những nhân tố làm nên thành công của iPhone chính là App Store. Việc tải các ứng dụng xuống điện thoại thông minh đã có từ trước, nhưng phải đến khi cửa hàng ứng dụng của Apple ra mắt vào năm 2008, người dùng iPhone mới có thể tự do tùy chỉnh và bổ sung các tính năng cho điện thoại của mình một cách thuận tiện nhất.
Việc nhận thức được rằng hệ sinh thái ứng dụng chính là thứ đã giúp Apple giữ chân khách hàng qua thời gian đã thúc đẩy các nhà phát triển tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các ứng dụng của họ. Chiến thuật này nhằm tiếp tục đưa ra các tính năng hấp dẫn, mới lạ, chưa xuất hiện trên các nền tảng di động khác. Để đạt được điều này, Apple đã cung cấp cho các lập trình viên những công cụ như Create ML, cho phép sử dụng học máy được tích hợp trên thiết bị của người dùng trong các sản phẩm của họ
Homecourt cũng là một ví dụ điển hình, được thiết kế nhằm hỗ trợ người chơi bóng rổ nghiệp dư. Người dùng chỉ cần đặt camera hướng về phía sân khi họ chơi, học máy sẽ gắn thẻ cho các cầu thủ trong trận đấu, ghi lại cách họ di chuyển và ném bóng cũng như vị trí của họ trên sân. Tất cả điều này được thực hiện nhờ công nghệ thị giác máy tính chạy trên thiết bị.
Một ứng dụng khác có tên là Polyword cũng cho phép người dùng biết tên của bất kỳ đồ vật nào mà camera hướng đến bằng 30 ngôn ngữ khác nhau thông qua thị giác máy tính và máy học.
Các tính năng khác bao gồm cho phép ứng dụng “soi” kỹ hơn tấm ảnh đang chụp, đưa ra các đề xuất chỉnh sửa ngay trong thời gian thực, hay quản lý thông báo để giúp người dùng nhận được những thông tin được cho là quan trọng vào những thời điểm thích hợp.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Sau khi được Apple giới thiệu, Siri đã trở thành trợ lý đầu tiên hoạt động dựa trên trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mặc dù còn có nhiều chỉ trích về sự thiếu đột phá so với các đối thủ cạnh tranh về AI, những cập nhật gần đây đã đem đến khả năng chuyển ngữ theo thời gian thực giữa 40 cặp ngôn ngữ dựa trên học máy.
Chức năng NLP của Siri sẽ chuyển thông tin lên nền tảng đám mây. Tuy vậy, quyền riêng tư của người dùng vẫn được đảm bảo nhờ vào việc mọi thông tin nhận diện đều sẽ được xóa khỏi dữ liệu giọng nói trước khi rời khỏi thiết bị của người dùng dưới dạng mã hóa.
Các nghiên cứu gần đây về NLP của Apple chủ yếu tập trung vào tăng độ chính xác của các kết quả tìm kiếm khi người dùng Siri tra cứu thông tin về các doanh nghiệp hoặc các địa điểm thú vị tại địa phương. Các nhà nghiên cứu đã đưa thông tin về địa điểm vào dữ liệu huấn luyện, từ đó cho phép Siri truy cập vào hệ thống dữ liệu địa phương bao gồm tên các địa điểm và các doanh nghiệp nhỏ. Trên lý thuyết, Siri sẽ sử dụng thông tin về địa điểm khi diễn giải lời nói để hiểu được ý của người dùng, trong khi Alexa của Amazon có thể phải đoán, trong trường hợp một người nói “I’m going to Kilkenny”, liệu người đó muốn đến thăm thị trấn Kilkenny ở Ireland hay muốn giết một người tên là Kenny.
>> 7,7 triệu lượt dùng trí tuệ nhân tạo của FPT mỗi tháng
Hà An
Ý kiến
()