Bất kể tốt hay xấu, chiến lược AI của Apple hiện tách rời so với các hãng công nghệ lớn còn lại. Khác với các đối thủ cạnh tranh là Google, Amazon và Microsoft; Apple tiếp tục tập trung vào vận hành khối lượng công việc cục bộ trên các thiết bị, chứ không phải phụ thuộc nhiều vào tài nguyên trên nền tảng đám mây.

Tim Cook, CEO của Apple. Ảnh: Adam Jeffery | CNBC
  • Phần mềm Create ML của Apple không hoạt động trên các máy tính Windows và không sử dụng máy chủ đám mây.
  • Phần mềm MLKit của Google cho phép các nhà phát triển bổ sung trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng Android và iOS, trong khi phần mềm CoreML tương đương của Apple vẫn chỉ hoạt động với các thiết bị của chính Apple.

Mặc dù điều này phù hợp với hoạt động kinh doanh cốt lõi của Apple – bán thiết bị – và nhấn mạnh vào quyền riêng tư của người dùng nhưng điều này có thể khiến Apple gặp bất lợi cạnh tranh với nhiều nhà sản xuất ứng dụng, những người ưa thích cách tiếp cận linh hoạt hơn từ các đối thủ cạnh tranh khi họ nhìn vào các tính năng AI bổ sung.

Giữa các thông báo về iOS, Mac và Siri, Apple đã đưa ra hai thông báo lớn về AI tại Hội nghị nhà phát triển toàn cầu diễn ra tại San Jose vào tuần trước.

Đầu tiên, Apple đã giới thiệu một chương trình khung mới có tên là CreatML mà các nhà sản xuất ứng dụng có thể sử dụng để đào tạo các mô hình AI trên máy Mac.

Các nhà phát triển của Apple có thể dùng thử phần mềm Create ML bên trong ứng dụng mà nhiều người trong số họ đã rất quen thuộc như Xcode, ứng dụng riêng của Apple dành cho các chương trình mã hóa cho thiết bị của mình. Và họ có thể sử dụng Swift, ngôn ngữ lập trình của Apple, thay vì phải chọn một ngôn ngữ liên quan chặt chẽ hơn với phát triển AI như Python. Để giữ mọi thứ trở nên đơn giản, phần mềm này thậm chí còn hỗ trợ tính năng kéo và thả khi đến thời điểm đào tạo các mô hình với một loạt dữ liệu.

Thứ hai, Apple đã công bố các bản cập nhật cho phần mềm Core ML của mình, được giới thiệu lần đầu tiên vào năm ngoái, để dễ dàng kết hợp các mô hình AI vào các ứng dụng cho iPhone và các thiết bị khác của Apple. Các mô hình AI này nhỏ gọn hơn, vì vậy chúng sẽ chiếm ít không gian hơn trên các thiết bị một khi được nhúng vào các ứng dụng.

Ưu và nhược điểm trong cách tiếp cận của Apple

Trong nhiều năm, nhiều nhà phát triển đã thực hiện một lối đi riêng – lưu trữ các mô hình trong các đám mây công cộng do Amazon, Google, Microsoft và các công ty khác vận hành.

Nhiều nhà phát triển cũng chọn đào tạo các mô hình của mình trong các đám mây. Họ có thể trả tiền để thuê các ngân hàng máy móc có sức mạnh miễn là họ cần để có được các mô hình hoạt động ở mức độ mà họ hài lòng.

Với phần mềm CoreML, có thể tối ưu hóa mô hình được đào tạo trên nền tảng đám mây cho các thiết bị của Apple – nhưng với phần mềm Create ML, Mac về cơ bản sẽ tăng gấp đôi khả năng như một máy chủ.

Apple tin tưởng rằng cách tiếp cận đó có một số lợi thế.

“Quyền riêng tư của người dùng hoàn toàn được tôn trọng”, Francesco Rossi của Apple đã nói với các nhà phát triển trong một phiên hội nghị diễn ra vào tuần trước. “Bằng cách chạy trên các mô  hình học máy trên thiết bị, chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị của người dùng”.

Ngoài ra, các ứng dụng sử dụng Core ML sẽ không bị ảnh hưởng bởi các sự cố mạng – chúng sẽ tiếp tục hoạt động nhanh vì công việc điện toán xảy ra trên các thiết bị của người dùng, Rossi nói.

Cách tiếp cận của Apple có một số người hâm mộ. Trong một email gửi CNBC, Alex Jaimes, phó chủ tịch bộ phận AI và khoa học dữ liệu tại công ty khởi nghiệp Nauto cho biết: “Cách tiếp cận này giải quyết hai điểm quan tâm nhất: việc đào tạo các mô hình trên đám mây rất tốn kém và việc làm cho các mô hình này có thể hoạt động trên thiết bị di động thật khó khăn”.

“Nếu Apple có thể cung cấp các công cụ giúp cho việc đào tạo các mô hình cục bộ ở tốc độ hợp lý trở nên khả thi thì nó có thể gia tăng hơn nữa dấu ấn phần cứng của mình vì đối với các nhà phát triển cá nhân, việc đào tạo các mô hình cục bộ trên một cỗ máy đơn lẻ sẽ tiết kiệm hơn nhiều so với việc thực hiện trên đám mây”.

Hơn thế nữa,việc bổ sung AI vào các ứng dụng cho iOS dễ dàng hơn có thể dẫn đến sự tham gia lớn hơn, “thu hút người tiêu dùng và nuôi dưỡng hệ sinh thái đó”, Jaimes viết. Nó cũng có thể mang lại tăng trưởng doanh thu cho các cửa hàng ứng dụng của Apple – một phần hoạt động kinh doanh dịch vụ đang phát triển của hãng này.

Vấn đề là Create ML có khả năng ra mắt muộn. Gần ba năm trước đây, Google đã giới thiệu chương trình khung AI nguồn mở của mình, TensorFlow.

“TensorFlow là một chương trình khung và đã được ra mắt trước [Create ML], hiện tại trông giống như một món đồ chơi so với Create ML”, Reza Zadeh, CEO của công ty khởi nghiệp Matroid, nói với CNBC qua email. Google đã bận rộn bổ sung hỗ trợ Swift cho TensorFlow và gần đây, Google đã giới thiệu phần mềm MLKit, hoạt động trên cả Android và iOS và có thể hoạt động trên các thiết bị hoặc từ đám mây của Google.

“Không có nhà phát triển hay nhà nghiên cứu nghiêm túc nào thậm chí đang cân nhắc” sử dụng công nghệ Create ML, Zadeh cho biết.

Hoài Thu
Theo CNBC


Trí tuệ nhân tạo đã và đang được sử dụng cho người tiêu dùng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phương tiện giao thông tự động, giúp việc nhà thông minh, các nền tảng ứng dụng kĩ thuật số…. Cùng với sự hòa nhập vào cuộc sống hàng ngày, công nghệ sẽ ngày càng thay đổi xã hội chúng ta. Vì trí tuệ nhân tạo được phát triển để sử dụng cho cá nhân và doanh nghiệp, việc đảm bảo công nghệ trí tuệ nhân tạo không có những rủi ro về lạm dụng, sai số hay mất kiểm soát đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của người dùng là rất quan trọng. Lớp 7 của Mô hình AIWS 7 lớp do Viện Michael Dukakis về Lãnh đạo và Sáng tạo (MDI) khởi vướng nhấn mạnh những ứng dụng của AI và những dịch vụ nó có thể cung cấp cho cộng đồng xã hội. Mô hình này cũng nhằm cung cấp khung đạo đức về việc sử dụng AI vì mục đích tốt đẹp cho nhân loại.