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iPhone至今还能不断进化,靠的是机器学习

2019-11-01 08:45:18  

编者按:iphone真的停止了进步吗?不,我们看到的可能进展缓慢,但背后的技术正在迅速发展。机器学习是进步的主要代表。这篇文章是从最初的文章“iphone进化还没有被研究,它在(机器)学习曲线上”编译而来的。

在过去的这么多年里,智能手机发展迅速。现在?速度比蜗牛慢。起初,进步是肉眼可见的。高清屏幕出现了,3g出现了,前置摄像头出现了,更大的手机出现了。硬件已经成为技术进步的象征。我们总是为制造商设定超高的目标,让他们超越并逐渐养成习惯。

我们期待“即时满足”。苹果(及其竞争对手)非常清楚手机功能严重匮乏,也不太有吸引力。因此,每年升级手机时,只需要多一点点像素(买家的眼睛很难分辨),更多的相机和更长的电池寿命。

查看iphone 11 pro的官方产品介绍页面。这一页的四分之三用于照相机和显示屏。进展不是很大。

面对现实!近年来,iphone最轰动的变化既不是刘海兵,也不是价格上涨。

无名英雄

回到iphone 11 pro产品介绍页面,前三个季度介绍相机和显示器,然后谈论新的a13仿生处理器。苹果显然非常重视下一代芯片,并且毫不含糊地公开称赞它们。普通消费者关心以下事情:

听起来很棒吗?名字中确实有仿生。a13的图形技术能让背景看起来很酷吗?是的,作为普通消费者,它能给我们带来什么?更快、更多内核、ar……和更长的电池寿命。然后苹果花了一些时间谈论电池寿命。

你是桑娜吗?那就不要了。

它和过去一样吗?

苹果的描述可能有些夸张,但离现实不远。在新闻发布会现场,我看到许多人看着他们的手表说,“你已经进入最佳状态了吗?”

我们希望设备每年都会改进。然而,作为普通消费者,很难理解进步和他们所理解的功能之间的关系。在我看来,因为消费者无法将两者联系起来,他们对过去几年的进步麻木不仁,不知道过去几年的进步如何影响今天手机的功能。

就像运动员一样,他利用整个淡季努力训练,并使用新的训练方法。他对运动员的各个方面都提出了要求。然而,在球迷的眼里,只有当运动员赢得比赛并利用比赛结果证明我们才能看到进步。

两年前,苹果推出了A系列仿生处理器,这是大多数消费者的感受。苹果推出了一种更好的新架构来增强iphone的功能。不仅如此,它还启动了神经引擎,一个机器学习和人工智能的移动引擎。面部识别只有通过神经引擎才能成为现实。

仿生的成就

仿生革命带来了一些显著的成就,包括:

——相机:苹果在其网站上表示,系列A神经引擎是三相机系统的“驱动力”。相机数量增加,质量提高。有了它,肖像模式、夜景模式和smarthdr将会出现。

-视频和游戏:屏幕分辨率的提高、4k流媒体的普及以及高达游戏机级别的移动游戏图像质量都需要强大的计算能力。A13 cpu速度快20%,能耗低40%。

速度和耐力:仿生建筑相当复杂。让我们举另一个例子。当我们在学校进行集体活动时,如果我们把任务分开交给几个人一起完成,速度会快得多。如果做这些事的人擅长,速度会更快。如果我们让一个人完成它,他必须处理各种各样的事情,即使他们擅长一些事情,他们也会降低做的质量,因为他必须在他不擅长的事情上投入更多的时间和精力。处理器的情况有些相似。

未来是学习

该行业一直在寻找“下一件大事”。iphone是手机和应用革命的催化剂。它改变了科技行业的一切。那些早加入的人赚钱。接下来会发生什么?

机器学习问世了。现在机器学习无处不在,比如alexa,ibm watson,纵向模式。机器学习的应用潜力无穷,可以应用于金融、医疗、建筑、安全等行业。

为什么是现在?

机器学习产业今天突飞猛进的原因主要是因为机器学习技术更容易接近、更强大、更省时,而且价格也更高。起初,大型计算机和房间一样大。后来,云遥控器出现了。通过网络连接,现在有了手机,神经引擎,可以放进口袋里。

对于ios、机器学习/数据科学的开发者来说,这是一个激动人心的时刻。在苹果的帮助下,获取机器学习技术变得更加容易,主要通过两种方式。首先,苹果为开发者提供工具,让开发者更容易将机器学习技术引入应用程序。其次,苹果已经把机器学习硬件放进了用户的口袋。以前不是这样。如果开发人员希望人工智能在移动端运行,他们必须削减人工智能功能。当他们收集用户数据并在远程服务器上进行处理时,他们必须支付昂贵的租赁费并维护机器。本质上,苹果正在为开发者投资机器学习。

这项投资取得了回报,因为越来越多的开发人员已经意识到,即使是一些机器学习技术的轻微集成也可以带来新的更强大的功能。第三方和第一方应用程序引入了越来越多的机器学习技术。苹果可以建立一个更强大的应用商店生态系统。最终,开发者和应用商店的利润和收入将会增加。

预期

手机制造商正努力引进各种创新技术,但有时这些技术华而不实,不成熟,比如折叠式屏幕手机。

消费者应该更加关注基础技术的进步及其价值。如果我建议每个人都应该学习一些机器学习技术,我会很愚蠢。然而,机器学习确实已经到来,而且就在眼前。

译者:蝙蝠侠的手

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