Non ignorare le costolette di apprendimento automatico di Apple

Una delle cose che ho imparato molto presto nella mia relazione limitata con Steve Jobs era che era un maniaco del controllo. E mentre questo lo ha licenziato da Apple nel 1985, gli è servito bene in un'area chiave: produzione e catena di approvvigionamento.

Il suo desiderio di controllare il processo ha spinto lui e il suo team a sviluppare il processore per iPhone, un'area di competenza che Apple ha ampliato ad altri prodotti, come Apple Watch. La filosofia di Jobs era che se Apple avesse acquistato componenti dal rack, non avrebbe mai superato i suoi concorrenti.

Sono stato colpito dalle costolette di semiconduttori di Apple; il suo lavoro di progettazione ha creato una libreria di core IP che può essere costruita negli anni a venire. Apple si affida ancora a Intel per il core processor del Mac, ma credo che cambierà nei prossimi due anni.

La scorsa settimana, Apple ha aggiunto un altro aggiornamento al processore A-Series dell'iPhone con A12 Bionic.

Questo chip è molto diverso dalle precedenti iterazioni. Nell'A11 Bionic, il motore neurale occupava una parte molto più piccola del blocco SoC complessivo ed era integrato con alcuni altri componenti. Era capace di 600 miliardi di operazioni al secondo ed era un design dual-core.

Il motore neurale della A12 Bionic ora ha un blocco dedicato nel SoC, è passato da due a otto core ed è ora in grado di eseguire 5 trilioni di operazioni al secondo. Ma tutto si riunisce nel software, in cui Apple consente agli sviluppatori di utilizzare CoreML per creare app che non abbiamo mai sperimentato prima.

Apple si avvicina pericolosamente a trasformare in realtà una grande quantità di fantascienza, con al centro l'apprendimento automatico e la visione computerizzata. Fino a poco tempo fa, questa tecnologia è stata relegata in esperienze altamente controllate. Ma ora è in prima linea nell'industria automobilistica quando le auto autonome scendono in strada. Google Lens, che rileva e riconosce oggetti attraverso una fotocamera per smartphone, è un altro esempio impressionante di visione artificiale.

Ora con A12 Bionic e API ricche nelle mani degli sviluppatori, è eccitante pensare a cosa succederà sul fronte dell'app. Se non l'hai visto, ti incoraggio a guardare la demo di Homecourt dall'evento del 12 settembre di Apple (al punto 59:45 nel video sopra). L'app ha fatto un'analisi video in tempo reale di un giocatore di basket e ha analizzato tutto, da quanti tiri ha fatto o perso, a dove sul campo ha fatto e li ha persi come percentuale dei suoi tiri, e persino ha potuto analizzare la sua forma fino al gambe e polso per cercare motivi. È stata una dimostrazione incredibile con un valore reale, ma graffia solo la superficie di ciò che gli sviluppatori possono fare con questa nuova era del software per iPhone.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale come nuova architettura software

Quando si tratta di questo cambiamento di paradigma nel software, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale consentiranno una nuova era del software moderno.

Non posso sopravvalutare quanto sia vitale l'innovazione dei semiconduttori per questo sforzo. Lo abbiamo visto nel cloud computing poiché molte aziende Fortune 500 stanno implementando software di machine learning basato su cloud grazie alle innovazioni di AMD e Nvidia. Tuttavia, l'elaborazione lato client per l'apprendimento automatico è stata ben dietro le capacità del cloud fino ad ora. Apple ha portato una vera e propria centrale elettrica di machine learning nelle tasche dei suoi clienti e l'ha aperta alla più grande e creativa comunità di sviluppatori di qualsiasi piattaforma.

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Ancora più interessante è che l'integrazione verticale di Apple rende difficile per i concorrenti tenere il passo. Samsung fa un ottimo lavoro competendo a livello di semiconduttori e la sua divisione mobile può trarre vantaggio da varie divisioni in Samsung Corporate. Ma anche qui, Apple ha un vantaggio piuttosto solido nel processo di progettazione in quanto i suoi team fanno parte di un team più grande che crea qualsiasi nuovo prodotto. Samsung deve attingere a singole divisioni all'interno di Samsung e, per quanto ne so, non integra il suo team di semiconduttori nella ricerca e sviluppo generale del prodotto.

Cerco che Apple utilizzi in futuro ancora più IP interni nei semiconduttori e forse in altri componenti; il suo ruolo di prodotto e servizio è parte integrante del suo futuro.