Искусственный интеллект все больше интегрируется в повседневные устройства, включая ваш iPhone.
В этой статье мы рассмотрим скрытые функции искусственного интеллекта, которые используются в самых популярных приложениях iPhone, включая Siri, Face ID, приложение «Фотографии», подсказки клавиатуры, Карты, приложение «Здоровье», AirPods, оптимизацию батареи и даже эмодзи. .
Мы углубимся в то, как такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и нейронные сети, превратили наши ожидания от обычных телефонов в самые продаваемые в мире смартфоны с более 1,5 миллиардами активных iPhone по всему миру. ».
К концу этой статьи у вас будет достаточно знаний, чтобы обсудить бесконечные возможности ИИ на вашем Apple iPhone в повседневной жизни и удивить своих друзей своим новым опытом.
Давайте углубимся в 10 избранных функций вашего iPhone, управляемых искусственным интеллектом:
Сири:
Siri — это персональный помощник с голосовым управлением, который использует обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), чтобы понимать ваши голосовые команды и давать полезные ответы. Эта функция изменила то, как мы взаимодействуем с нашими телефонами, позволяя пользователям управлять своими устройствами, используя естественный язык, без необходимости физического ввода.
Как это работает:
- Siri слушает голосовую команду пользователя с помощью автоматического распознавания речи (ASR).
- ASR преобразует произносимые слова в текст.
- Siri использует обработку естественного языка (NLP) для извлечения смысла из текста путем анализа синтаксиса и семантики команды.
- Основываясь на извлеченном значении, Siri определяет цель команды пользователя и идентифицирует соответствующее действие, которое необходимо предпринять.
- Siri выполняет соответствующее действие, которое может включать получение информации, выполнение задачи или предоставление ответа пользователю.
- Поскольку Siri со временем взаимодействует с большим количеством пользователей, она использует алгоритмы машинного обучения для постоянного улучшения своих моделей ASR и NLP, что позволяет ей лучше понимать команды пользователей и реагировать на них в будущем.
Идентификатор лица:
Face ID — это технология распознавания лиц, которая использует нейронные сети для разблокировки iPhone и аутентификации покупок, а также для защиты конфиденциальной информации. Он предоставляет пользователям быстрый, безопасный и удобный способ доступа к своим телефонам и обеспечивает защиту их личных данных.
Как это работает:
- Фронтальная камера и инфракрасная камера захватывают изображение вашего лица.
- Изображение обрабатывается с помощью нейронных сетей, типа алгоритма машинного обучения, для создания математической модели вашего лица.
- Математическая модель сравнивается с сохраненной моделью вашего лица, созданной в процессе первоначальной настройки.
- Если две модели совпадают, ваш iPhone разблокирован или покупка подтверждена.
- Если модели не совпадают, в доступе к вашему iPhone или в покупке будет отказано.
- Face ID постоянно адаптируется к изменениям вашей внешности, например, когда вы отращиваете бороду или носите очки, обновляя сохраненную модель вашего лица.
- Face ID также включает в себя дополнительные функции безопасности, такие как обнаружение внимания, которое гарантирует, что вы смотрите прямо на свой iPhone, прежде чем разблокировать его.
- Face ID надежно хранит данные о вашем лице в Secure Enclave, специальном чипе на вашем iPhone, который гарантирует, что ваша конфиденциальная информация защищена от несанкционированного доступа.
Приложение для фотографий:
Приложение Фотографии использует компьютерное зрение для распознавания и классификации ваших фотографий, распознавания лиц, объектов и даже определенных мест.
Как это работает:
- Приложение «Фотографии» сканирует вашу библиотеку фотографий с помощью компьютерного зрения, подмножества ИИ, которое позволяет компьютерам интерпретировать и понимать визуальный контент.
- Компьютерное зрение анализирует содержимое каждой фотографии, чтобы идентифицировать лица, объекты и определенные места.
- Приложение создает метаданные или описательную информацию для каждой фотографии на основе идентифицированного содержимого.
- Метаданные используются для автоматической сортировки и классификации ваших фотографий, что упрощает поиск конкретных фотографий или просмотр вашей коллекции.
- Приложение «Фотографии» постоянно учится и совершенствует свои возможности распознавания и категоризации с течением времени, поскольку оно подвергается воздействию большего количества фотографий и взаимодействий с пользователем.
https://machinelearning.apple.com/research/recognizing-people-photos
Предсказания клавиатуры:
Функция предсказания клавиатуры на iPhone использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать слова и фразы на основе истории набора текста пользователем и языковых моделей. Эта функция повышает скорость и точность набора текста, а также может предлагать соответствующие смайлики в зависимости от контекста сообщения.
Как это работает:
- Клавиатура отслеживает нажатия клавиш и записывает ваш стиль письма и языковые шаблоны.
- На следующем этапе он использует эту запись для создания прогнозов для следующего слова или фразы, которые вы, вероятно, наберете.
- Алгоритмы машинного обучения (ML) анализируют вашу историю набора текста и языковые шаблоны, чтобы генерировать более точные прогнозы.
- Прогнозируемые слова или фразы отображаются над клавиатурой по мере ввода, и вы можете нажать на предложение, чтобы вставить его в свое сообщение.
- Он также учится на ваших исправлениях и со временем корректирует свои прогнозы, чтобы лучше соответствовать вашему стилю письма и языковым шаблонам.
- В дополнение к подсказкам слов и фраз клавиатура также может подсказывать смайлики в зависимости от контекста вашего сообщения.
- Подсказки клавиатуры персонализированы для каждого пользователя и могут адаптироваться к изменениям стиля письма или языковых моделей с течением времени.
https://support.apple.com/guide/iphone/use-predictive-text-iphd4ea90231/ios
Карты:
Apple Maps изменили то, как мы ориентируемся по миру, используя машинное обучение для прогнозирования моделей движения, оценки времени в пути и предложения альтернативных маршрутов на основе данных в реальном времени. Пользователи получают выгоду от оптимизированных и эффективных поездок, экономя время и уменьшая разочарование.
Как это работает:
- Apple Maps собирает данные о трафике в режиме реального времени из нескольких источников, таких как сигналы GPS от iPhone и краудсорсинговые данные от других пользователей.
- Данные о трафике обрабатываются и анализируются с использованием алгоритмов машинного обучения (ML) для выявления закономерностей и тенденций в транспортном потоке.
- На основе анализа машинного обучения Apple Maps может прогнозировать схемы движения, оценивать время в пути и предлагать альтернативные маршруты, чтобы избежать заторов.
- Предлагаемые маршруты рассчитываются на основе таких факторов, как расстояние, ограничение скорости и объем трафика, и оптимизированы для обеспечения наиболее быстрого и эффективного маршрута.
- По мере того, как пользователи взаимодействуют с предлагаемыми маршрутами, Apple Maps продолжает учиться и адаптироваться, чтобы предоставлять более точные прогнозы и предложения маршрутов.
Камера:
Приложение камеры на iPhone изменило то, как мы запечатлеваем моменты нашей повседневной жизни, благодаря возможности регулировать настройки и улучшать качество изображения с помощью алгоритмов машинного обучения.
Как это работает:
- Камера iPhone захватывает изображение с помощью объектива и сенсора.
- Программное обеспечение камеры анализирует изображение с помощью алгоритмов машинного обучения (ML) для идентификации таких элементов, как лица, объекты и декорации.
- На основе анализа машинного обучения программное обеспечение камеры регулирует различные параметры, такие как экспозиция, фокус и цветовой баланс, в режиме реального времени для оптимизации качества фотографий.
- Регулировки выполняются процессором сигналов изображения (ISP) камеры, который представляет собой специализированный чип, предназначенный для быстрого и эффективного выполнения сложных задач обработки изображений.
- Программное обеспечение камеры постоянно учится и адаптируется к пользовательским предпочтениям, а также корректирует свои настройки с течением времени, чтобы обеспечить лучшие результаты.
https://support.apple.com/guide/iphone/camera-basics-iph263472f78/ios
Приложение для здоровья:
Приложение Здоровье для iPhone изменило то, как мы управляем своим здоровьем и благополучием, используя машинное обучение для анализа данных из различных источников, таких как носимые устройства и приложения для отслеживания состояния здоровья, предоставляя персонализированные идеи и предложения по улучшению здоровья. Пользователи могут отслеживать прогресс в достижении своих целей в отношении здоровья, получать напоминания и уведомления, а также настраивать параметры приложения, чтобы персонализировать свой опыт и улучшить общее самочувствие.
Как это работает:
- Приложение «Здоровье» собирает и объединяет данные из различных источников, таких как носимые устройства и другие приложения для отслеживания состояния здоровья.
- Приложение использует алгоритмы машинного обучения (ML) для анализа данных и выявления закономерностей и тенденций, связанных со здоровьем и самочувствием пользователя.
- На основе анализа машинного обучения приложение предоставляет персонализированные идеи и предложения по улучшению здоровья и самочувствия пользователя.
- Идеи и предложения могут включать информацию о физической активности, питании, сне и других факторах, связанных со здоровьем.
- Приложение также может отслеживать прогресс в достижении целей в отношении здоровья и предоставлять напоминания и уведомления, чтобы помочь пользователю не сбиться с пути.
- Алгоритмы машинного обучения приложения постоянно обучаются и адаптируются к данным о здоровье и поведении пользователя, со временем предоставляя все более точные и актуальные идеи и предложения.
- Пользователи также могут вручную вводить данные о здоровье и настраивать параметры приложения, чтобы еще больше персонализировать свой опыт.
https://www.apple.com/ios/health/
AirPods:
AirPods используют алгоритмы машинного обучения, включая глубокое обучение, для оптимизации качества звука и фильтрации фонового шума для улучшения качества звука во время телефонных звонков и воспроизведения музыки. Эти наушники новой эры изменили то, как мы взаимодействуем с нашими телефонами, обеспечив бесперебойную беспроводную передачу звука с высококачественным звуком и легким подключением. Пользователи получают такие преимущества, как звонки в режиме громкой связи, автоматическая приостановка воспроизведения при снятии наушников с ушей и простое переключение между несколькими устройствами.
Как это работает:
- AirPods захватывают звук из окружающей среды с помощью своих микрофонов.
- Звук обрабатывается с использованием алгоритмов машинного обучения (ML), включая глубокое обучение, для выявления и фильтрации фонового шума и повышения качества звука.
- Алгоритмы машинного обучения анализируют характеристики звука, такие как частоты и характер звука, чтобы оптимизировать качество звука для слушателя.
- Затем оптимизированный звук передается в уши слушателя для телефонных звонков и воспроизведения музыки.
- Алгоритмы машинного обучения постоянно обучаются и адаптируются к пользовательской среде и моделям использования, со временем обеспечивая все более точное и персонализированное качество звука.
https://de.wikipedia.org/wiki/AirPods
Оптимизация батареи:
iPhone использует алгоритмы машинного обучения для анализа ваших моделей использования и оптимизации работы аккумулятора для увеличения срока его службы. Это включает в себя использование нейронных сетей для прогнозирования того, когда вы, вероятно, зарядите свой телефон в следующий раз, и оптимизацию скорости зарядки для продления срока службы батареи.
Как это работает:
- iPhone собирает данные об использовании батареи, включая используемые приложения и время зарядки телефона.
- Программное обеспечение телефона использует алгоритмы машинного обучения (ML), включая нейронные сети, для анализа данных и выявления закономерностей и тенденций использования батареи.
- На основе анализа программное обеспечение телефона регулирует настройки и управляет энергопотреблением, чтобы оптимизировать работу аккумулятора и продлить срок его службы.
- Например, программное обеспечение может прогнозировать, когда пользователь, скорее всего, зарядит свой телефон в следующий раз, и отрегулировать скорость зарядки, чтобы оптимизировать срок службы батареи.
- Программное обеспечение также может предлагать изменения настроек, такие как уменьшение яркости экрана или отключение определенных функций, чтобы продлить срок службы батареи.
- Алгоритмы машинного обучения постоянно обучаются и адаптируются к моделям использования пользователя, обеспечивая все более точную и эффективную оптимизацию батареи с течением времени.
Смайлики:
Клавиатура смайлики iPhone использует алгоритмы НЛП и машинного обучения, чтобы предлагать соответствующие смайлики на основе введенных вами слов, включая понимание смысла и настроения текста.
Как это работает:
- Пользователь набирает сообщение с помощью клавиатуры iPhone.
- Программное обеспечение клавиатуры использует алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для анализа сообщения и понимания смысла и тональности текста.
- На основе анализа программное обеспечение клавиатуры использует алгоритмы машинного обучения (ML), чтобы предсказать, какие смайлики наиболее релевантны сообщению.
- Прогнозируемые смайлики отображаются над клавиатурой в качестве предложений.
- Пользователь может нажать на предложенный смайлик, чтобы вставить его в свое сообщение.
- Алгоритмы машинного обучения клавиатуры с эмодзи постоянно обучаются и адаптируются к языковым шаблонам пользователя и содержимому сообщений с течением времени, предоставляя все более точные и актуальные предложения эмодзи.
https://support.apple.com/en-us/HT202332
Заключение
Как мы видели, ИИ изменил то, как мы взаимодействуем с нашими iPhone: от голосового личного помощника Siri до способности приложения «Фото» автоматически классифицировать наши фотографии. С каждым новым выпуском iPhone мы можем ожидать еще больше инноваций в области искусственного интеллекта, которые будут продолжать улучшать взаимодействие с пользователем.
Я призываю вас быть в курсе последних достижений ИИ в мире технологий. Понимание того, как ИИ практически интегрируется в нашу повседневную жизнь, например, в наши iPhone, имеет решающее значение для того, чтобы оставаться впереди в этом быстро меняющемся мире.
Поскольку Apple лидирует в области технологий искусственного интеллекта, мы можем ожидать еще более захватывающих разработок в ближайшем будущем. Пока мы продолжаем исследовать бесконечные возможности ИИ, давайте на минутку оценим то преобразующее влияние, которое он уже оказал на нашу жизнь и на то, как мы используем наши iPhone.
Дайте мне знать, что вы думаете.
Я здесь не только для того, чтобы поговорить с вами — я тоже хочу услышать от вас! Я хотел бы получить ваши отзывы об этой статье и любые рекомендации, которые вы могли бы иметь для улучшения. Вместе мы можем демистифицировать ИИ и помочь предприятиям любого размера использовать всю мощь этой захватывающей технологии — давайте вместе изучим возможности ИИ!
Подключаемся на LinkedIn: https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-hidden-ai-features-your-iphone-alexander-stahl/?trackingId=mShJCiMlRz6YtIMkJ8lplw%3D%3D