Ak ste fanúšikom Apple produktov, zrejme ste si nenechali ujsť dnešné predstavenie produktov, ktoré predstavilo novú generáciu Apple Watch 3 hodiniek, Apple TV 4K a dve línie nových telefónov iPhone 8 a Apple iPhone X. Pre mnohých bolo toto predstavenie prehliadkou fascinujúcich kriviek a OLED displeja, pre mňa však dnešné predstavenie malo oveľa dôležitejšie posolstvo. Nebojím sa povedať, že fatálne pre moju prácu.
Ak sa prenesiete nad oblý OLED displej (ktorý je nepochybne krásny), 4 hlavné inovácie predstavené dnes večer boli z úplne iného súdka. Tým spoločným menovateľom neboli fyzické zmeny, ale Machine Learning (pozri viac tu). Niekde nápadnejšie (FaceID), niekde menej (prediktívne zaostrovanie videa), ale vo všetkých 4 prípadoch zohráva umelá inteligencia kľúčovú úlohu. Áno, niekedy sme híkali nad dotykovaým displejom alebo čítačkou odtlačkov prsta, ale definitívne prichádza doba, keď diferenciácia produktov bude súvisieť so softwarom a umelou inteligenciou.
Iphone prestúpil z auta do lietadla
Asi najradikálnejším a zároveň napraktickejším príkladom toho, akú úlohu bude Machine learning zohrávať v našich životoch je FaceID. Apple pomocou nového mikročipu, infračervenej kamery a systému bodiek premietnutých do tváre človeka dokáže rozpoznať o koho ide a odomknúť tak telefón len samotným pohľadom na displej. Apple tak nahrádza aktuálne odomykanie telefónu pomocou otlačku prstu za otváranie pohľadom.
Pre pozorného diváka bolo zaujímavou vedľajšou informáciou, že pri aktuálnej presnosti Apple čítačky otlačkoch prstov je na svete 140 000 ľudí, ktorí by dokázali odomknúť tvoj iPhone svojím prstom. Pomocou rozpoznania pohľadu sa znížil tento počet na približne 7000 ľudí na planéte. Ak vám toto číslo príde stále vysoké, dajme si tieto čísla do kontextu: Pred zmenou bola šanca, že niekto odomkne tvoj iPhone podobná ako riziko, že zahynieš na (USA) cestách. Po zmene sa riziko znížilo na hodnotu, že zahynieš pri leteckom neštastí.
Aj keď zvýšenie bezpečnosti “Je určite malý krok pre telefóny, veľký pre ľudstvo”, tým hlavným dôvodom, ako nová rada iPhonov ovplyvňuje moju prácu je predsa niečo iné. Len naozaj pozorný divák si popri všetkej tej fanfáre stihol všimnúť, že Apple zakomponoval algoritmus na rozpoznávanie tváre priamo do jadra telefónu. Nový procesor A11 Bionic je totiž vybavený priamo na riadenie výpočtov neurónovej siete nad danou fotkou tváre. Nikam nič neposiela, nepoužíva nejaký externý software na rozpoznánie tváre, robí to priamo v rámci telefónu. Tento nenápadný krok povedie k podobnej revolúcii ako bolo nahradenie klávesov dotykovým displejom alebo ťukanie hesla už spomínaným snímačom odtlačkov prstov. Vďaka masovému rozšíreniu a mnohým nadväzujúcim applikáciam na iPhone sa tak Apple rozpoznávanie tváre stane (zrejme) štandardom. Komerčným službám, poskytujúcim rozpoznanie tváre, postupne prituhne, je len otázka času, kým zabudované mechanizmy Apple uvoľní pre použitie tretích strán a každý vlastník iPhone X (alebo 8) bude môcť rozpoznať kohokoľvek na ulici. Čo kedysi mohla len tajná služba, bude teraz môcť urobiť ktokoľvek. (ak si myslíte, že nebude podľa čoho človeka stotožniť, spomeňte si napr9klad na všetky tie otvorené FaceBook profily)
Niekoľko diplomoviek bude “zbytočných” …
Tento zásadný krok zároveň “ukradne” celú jednu oblasť umelej inteligencie. Celé teamy venujúce sa problematike rozponávaniu tváre zrazu získajú lacného a mocného oponenta. Navyše súpera, pri ktorom nebude treba nič inštalovať či konfigurovať. Proste vytiahnete telefón a namierite ho na daného človeka a hotovo. Z vysoko odborného úkonu sa tak stane šmahom komodita.
Ohlásenie Machine Learning funkcionalít a podpory neurónových sietí priamo na úrovni procesorov má na moju prácu ešte jeden podstatný vplyv. Teamviewer, pre vývoj svojich produktov na zdieľanie obrazovky a komunikácie používa veľmi hlbokú integráciu do zariadení. Výsledkom je, že teamviewer appka ako prvá na svete umožní z jedného iPhonu vidieť priamo obrazovku iného iPhonu (čo poteší určite najmenej menej IT zdatné dámy, ktorým bude môcť telefón nastaviť ich IT schopnejšie polovičky na diaľku). Práve znalosti low-level integrácie na jednotlivé zariadenia nám umožnia využiť silu zabudovanej podpory pre Machine Learning priamo v čipoch Apple produktov. To povzbudí (nielen v Teamvieweri) tvorbu riešení používajúcich nástroje umelej inteligencie priamo v telefónoch. Väčšina rozhodovacích procesov ľudí, tak bude priamo nahraditeľná priamo Appkami v mobile. S touto technologickou výbavou už nie je problém vytvoriť Appku, ktorá sama odpovedá hlasom na telefonát alebo vás učí efektívnejšie šoférovať. Preto, čo vyzerá len ako šanca minúť stovky EUR na nový telefón, je v skutočnosti revolúcia pre Data Science. Je to cesta k samoobsluhe v umelej inteligencii. A to len prehlbuje obavy, o ktorých sme už spolu hovorili.
Publikované dňa 13. 9. 2017.
Späť na domovskú stránku
