تتهم الكثير من الشركات والوكالات الصحفية شركة آبل بتأخرها كثيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence والتعلّم الذاتي للآلة Machine Learning، فآبل في نظر البعض تحتاج لمواكبة التطوّر الحاصل في هذه المجالات في شركات أُخرى مثل أمازون، جوجل أو فيسبوك.
ولدحر الشائعات وجميع المقالات التي تُروّج لهذه الأفكار دعت آبل Steven Levy صحفي من وكالة Backchannel في جولة استمرّت لمدة يومين استعرضت فيها جميع استخدامات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة الموجود في آبل، حيث تم تجربة ميّزات بشكل حصري لم ترى النور بعد.
وشارك في هذه الجولة Eddy Cue، نائب رئيس قسم الإنترنت والخدمات في آبل، وCraig Federighi، نائب رئيس قسم هندسة البرمجيات، بالإضافة إلى Phil Schiller نائب رئيس قسم التسويق واثنين من مُهندسي سيري Siri وذلك قد تم في داخل المقر الرئيسي لآبل.
وذكر التقرير الصادر بعد الجولة أن آبل قامت في عام 2014 بتغيير المنطق الذي تعمل به سيري بشكل كامل، حيث أصبحت تستخدم التعلم الذاتي للشبكات العصبية Neural Networks.
وقال Eddy Cue إن هذا التغير حقق قفزة نوعية في النتائج من شدّة دقّتها، وأضاف أنه عمد إلى تكرار نفس الأسئلة في بعض الأوقات للتأكد من أن الإجابات دقيقة في كل مرة.
وحسّنت التقنيات الجديدة من إجابات سيري وهو ما أدى إلى انخفاض مُعدّل الخطأ فيها إلى مرتين. وفي هذا الصدد قال Alex Acero أحد مُهندسي سيري إن مُعدّل الخطأ انخفض في جميع اللغات بمعدّل مرتين وهذا بفضل التعلم الذاتي والطريقة التي قامت آبل باستخدامه فيها، فالخوارزميات ليست العامل الوحيد، بل المُنتج بشكل كامل.
واختتم Acero تصريحه حيث قال إن تحقيق هذا التقدم جاء بعد العمل مع مُهندسي ومُصممي رُقاقات المُعالجات في آبل، بالإضافة إلى الفريق المسؤول عن تطوير نظام آي أو إس iOS من أجل استخدام التعلّم الذاتي بأفضل أداء مُمكن على الأجهزة الذكية.
وتعقيبًا على الموضوع أضاف Craig Federighi قائلًا أن الرُقاقات ليست العامل الوحيد، بل عدد الُرقاقات القادرة على العمل كأجهزة صغيرة داخل الهواتف الذكية أو الحواسب اللوحية هو الأهم، دون نسيان مكان وضع المايكروفون والبرمجيات المسؤولة عن التقاط الصوت ومعالجته. وقال أن آبل تقوم بتصنيع، وتصميم، وهندسة النظام ورقاقاته بالكامل، في حين أن الشركات الأُخرى تقوم بتصميم البرمجية وتنتظر لترى ما الذي يُمكن أن يحصل معها.
وتحدّث Steven Levy، الصحفي الذي قام بالجولة، عن أن التعلّم الذاتي في برامج آبل لا يتوقف فقط على سيري، بل هو موجود في كل جهاز وكل جزئية بداخله. ومن ضمن الأمثلة على استخدامات التعلّم الذاتي كانت إمكانية معرفة صاحب الرقم المُتصل حتى إن لم يكن موجودًا في قائمة الأسماء، حيث يقوم النظام بالتأكد من قيام المُستخدم سابقًا بمُراسلة هذا الشخص بريديًا، وبالتالي قد يكون رقمه حاضرًا داخل بعض الرسائل.
وقال Steven إن فتح مركز التنبيهات والانتقال للشاشة الجانبية يقوم بعرض تطبيقات مُقترحة، وما هذه إلا عملية تعلّم ذاتي تأخذ بعين الاعتبار الكثير من العوامل مثل الوقت، الموقع الجغرافي أو التطبيق السابق الذي قام المُستخدم باستخدامه لعرض تطبيقات مُقترحة.
وأخيرًا يُمكن مُشاهدة أمثلة أُخرى عندما يقوم النظام بشكل آلي بإضافة موعد إلى التقويم أو موقع على الخارطة بمجرد وصوله في رسالة بريدية أو نصية، فالنظام يفترض أن المُستخدم قد نسي إتمام هذه العملية.
وتحدّث Federighi عن مثال آخر للتعلّم الذاتي في منتجات آبل وهو مثال موجود في آيباد برو وقلم Apple Pencil، فالنظام وبفضل تعلّم الآلة قادر على التفرقة بين لمس الشاشة العادي، التقليب بين العناصر أو الكتابة والرسم باستخدام القلم، وهذا بدوره يسمح بتجاهل كف المُستخدم عند استخدام القلم، فعادة ما يتم وضع الكف على الشاشة أثناء الكتابة، وبدون التعلّم الذاتي ستعتبر الشاشة الكف لمس للشاشة وتنفذ مهام غير مرغوب فيها.
وأكّدت شركة آبل أن خلال هذه الجولة على أن مُعظم عمليات المُعالجة تتم عبر جهاز المُستخدم نفسه من خلال قاعدة معرفة بمساحة 200 ميجابايت حيث يتم تخزين بيانات مثل استخدام التطبيقات، التواصل مع الأشخاص، التعرّف على صوت المُستخدم، ونطق الجمل والكلمات، بالإضافة إلى بعض خوارزميات الشبكات العصبية للتعرّف على الوجه والأشياء.
واختتم Eddy Cue حديثه حيث قال إن بعض الأشخاص يُصرّون على اعتبار آبل مُتأخرة في مجال الذكاء الصنعي لأنها لا تمتلك بيانات، لكن تقنيات آبل سمحت لها بتطوير التعلّم الذاتي على جهاز المُستخدم نفسه دون الحاجة إلى وجود خوادم كبيرة للمُعالجة وتعريض خصوصية المُستخدمين للخطر.
