Apple製品の中核: AIと機械学習の驚くべき活用事例

AppleのAIと機械学習の積極的な活用

Appleは、他の企業と比べて人工知能の機能の採用において派手ではありませんが、iOS全体に多くの知識が散らばっています。Appleは「AI」という言葉を大々的に使うことは少ないですが、その背後にはしっかりとした技術があります。

機械学習とは何か？

AppleがiOSや他のプラットフォームで機械学習を使用し始めてから数年が経ちました。最初の実際の使用例は、iPhoneのソフトウェアキーボードでした。Appleは、ユーザーがどの文字を打っているかを理解するために予測的な機械学習を利用しました。

このアルゴリズムはまた、ユーザーが次に入力する単語を予測することを目的としています。

機械学習、またはMLは、明示的な指示なしに学習し、適応することができるシステムです。データのパターンを識別し、特定の結果を提供するためによく使用されます。この技術は、人工知能の人気のあるサブフィールドとなっています。Appleは、これらの機能を数年間組み込んできました。

どこで機械学習を使ってるの？

2023年、AppleはiOSのほぼすべてで機械学習を使用しています。ユーザーが写真を検索する方法、Siriとの対話、イベントの提案を見る方法など、多くの場面で存在しています。

オンデバイスの機械学習システムは、データのセキュリティとプライバシーに関してエンドユーザーに利益をもたらします。これにより、Appleはクラウドに依存するのではなく、デバイス上に重要な情報を保持することができます。

iPhoneのA11 BionicプロセッサーとともにNeural Engineを作成して、カメラの機能やFace IDのようなものをサポートするためにAppleはNeural Engineを作成しました。

Siriの秘密

Siriは技術的には人工知能ではありませんが、機能するためにAIシステムに依存しています。Siriは、デバイス上のDeep Neural Network、またはDNN、および機械学習にアクセスして、クエリを解析し、応答を提供します。

Siriは、簡単な質問から組み込みアプリの制御まで、さまざまな音声ベースおよびテキストベースのクエリを処理できます。ユーザーはSiriに音楽を再生するように頼むことができます、タイマーを設定する、天気をチェックする、など。

TrueDepthカメラとFace ID

Appleは、iPhone XのローンチとともにTrueDepthカメラとFace IDを導入しました。ハードウェアシステムは、ユーザーの顔の深度マップを作成するために30,000の赤外線ドットを投影することができます。ドット投影は、2D赤外線スキャンとペアになっています。

この情報はデバイス上に保存され、iPhoneは、デバイスのロックを解除するときにユーザーの顔のすべての単一のスキャンを解析するために機械学習とDNNを使用します。

写真アプリの進化

これはiOSを超えています。macOSやiPadOSにも利用可能なストック写真アプリです。このアプリは、写真やビデオのキュレーションを含む主要な組み込み機能をサポートするために、いくつかの機械学習アルゴリズムを使用しています。

画像の顔認識は、機械学習のおかげで可能です。Peopleアルバムは、識別された人々を検索し、画像をキュレーションすることを可能にします。

機械学習で駆動されるオンデバイスの知識グラフは、頻繁に訪れる場所、関連する人々、イベントなど、人の情報を学習することができます。これにより、写真やビデオのキュレーションされたコレクションを自動的に作成することができます。

カメラアプリの進化

Appleのカメラアプリは、Neural Engineの力を借りて、Deep Fusionのような機能を実現しています。Deep Fusionは、中間の光条件での写真撮影を最適化するために、機械学習を使用して複数の画像を組み合わせます。これにより、細部の詳細やテクスチャが鮮明になり、全体的な画像品質が向上します。

また、Night modeも機械学習の恩恵を受けています。低光線条件下での撮影を最適化するために、カメラは複数の露出を組み合わせ、明るくクリアな画像を生成します。このプロセスは、ユーザーが気付かない速さで行われ、結果として鮮明な夜景写真が得られます。