Apple は数十年にわたって人工知能と機械学習に取り組んできましたが、Apple ウォッチャーの Ben Bajarin 氏は、Microsoft の Bing AI や Google の Bard ChatGPT 競合製品をめぐる最近の論争を受けて、Apple は自社の AI の能力を公に宣伝することに慎重になっていると考えています。
Fast Companyのベン・バジャリン氏：
Appleの最大のコンピューティングプラットフォーム競合であるMicrosoftとGoogleは、生成AIへの賭けに積極的に取り組んでいます。既存のアプリケーションに加え、WindowsとAndroid OSにもAIを搭載する可能性が高いと考えられます。Appleがどのように対抗していくのかは、まだ未知数です。
しかし、生成 AI を含め、AI 分野でのあらゆる取り組みに関して、Apple には中核的な差別化要因がいくつかある。
• シリコン
• プライバシー
• 開発者
• ユーザーデータ多くの企業が、サードパーティ製の大規模言語モデルと、自社独自のデータでトレーニングした小規模なモデルを組み合わせることを検討してきました。Appleはこのアプローチを採用することで、顧客は汎用的な大規模言語モデルを活用しつつ、ユーザーごとにカスタマイズされたパーソナル言語モデルのメリットも享受できるようになります。これが実現すれば、Appleの顧客は誰一人として同じ生成AI体験を得られなくなることは想像に難くありません。各パーソナルモデルは、ユーザーのワークフロー、言語の好みやスタイル、性格などに合わせて個別にカスタマイズされるでしょう。
これらすべてについて考えるのは興味深いことであり、これは、Apple が競合他社と比べて独自のものを提供する方法で生成 AI にアプローチできる方法についての私の最良の予感です。
各箇条書きの詳細は、ここにある記事全文で詳しく説明されています。
MacDailyNews の見解:数多くの信頼性と安全性の問題が解決されるまで、Apple が生成 AI テクノロジーをソフトウェアに統合することは期待できないという点で、Bajarin 氏に同意します。
とはいえ、Appleは長年にわたり人工知能（AI）と機械学習の分野で大きな進歩を遂げており、その取り組みは加速しています。Appleの注目すべき成果には、以下のようなものがあります。
• Core ML： AppleのCore MLは、開発者がiOSアプリに機械学習モデルを統合できるフレームワークです。Core MLは、ニューラルネットワークや決定木など、様々な一般的な機械学習ツールと手法をサポートしています。
• Face ID： Appleの顔認識技術であるFace IDは、AIと機械学習を用いてユーザーの顔を認識し、本人確認を行います。Face IDはiPhoneとiPadで使用されており、最も安全な生体認証方式の一つと考えられています。
• Siri： Appleの音声起動パーソナルアシスタントであるSiriは、同社で最もよく知られているAIアプリケーションの1つです。Siriは自然言語処理（NLP）と機械学習を活用し、ユーザーからの音声によるリクエストを理解し、応答します。
• Apple Neural Engine： Appleが独自に設計したNeural Engineは、iPhoneやiPadを含む一部のAppleデバイスに搭載されているチップです。Neural Engineは機械学習タスク向けに特別に設計されており、Face IDやSiriなどの機能に利用されています。
• 機械学習研究： Appleは機械学習の分野でも研究を行っており、特にユーザーのプライバシー向上に役立つ技術の開発に重点を置いています。例えば、Appleは「差分プライバシー」と呼ばれる技術を開発しており、これは個々のユーザーの個人情報を明かすことなくデータを分析できる技術です。
全体として、Apple は人工知能の分野に多大な貢献を果たしており、AI の研究開発への投資を続けています。
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