John Giannandrea, vicepresidente sénior de Estrategia de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial de Apple, concedió una entrevista muy extensa en la que estuvo hablando sobre Apple Silicon y otros temas de actualidad como su paso de Google a Apple.
Su salto de Google a Apple
Giannandrea fue el jefe de inteligencia artificial y búsqueda de Google hasta 2018 cuando se mudó a Apple y se puso a cargo de Siri y Machine Learning.
Cuando me uní a Apple, ya era usuario de iPad y me encantaba el Pencil. Entonces, rastreaba a los equipos de software y decía: ‘Está bien, ¿dónde está el equipo de aprendizaje automático que está trabajando en la escritura a mano?'»
No había uno, así que lo creó y dice que ahora prácticamente no hay ninguna parte de Apple que no se comprometa con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático:
Me resulta muy fácil atraer gente de clase mundial a Apple porque cada vez es más obvio en nuestros productos que el aprendizaje automático es fundamental para las experiencias que queremos crear para los usuarios.
Y aquí una de las perlas que nos dejó entre líneas Giannandrea referida a los SPG (Special Projects Group) de Apple y donde actualmente están buscando a un ingeniero de diseño de producto:
Supongo que el mayor problema que tengo es que muchos de nuestros productos más ambiciosos son de los que no podemos hablar, por lo que es un desafío de ventas decirle a alguien: ‘Ven y trabaja en lo más ambicioso de todos, pero yo no puedo decirte qué es
Giannandrea dice que se sintió atraído por Apple, y cree que es el lugar adecuado para trabajar en estos temas, por este mismo tema de estar centrado en las experiencias.
Creo que Apple siempre ha defendido esa intersección de creatividad y tecnología
La Inteligencia artificial es compatible con la privacidad
John Giannandrea ha respondido a los críticos que dicen que Apple nunca podrá tener éxito en inteligencia artificial debido a su insistencia en la privacidad del procesamiento en el dispositivo. Niega que sin aprovechar la información recopilada masivamente en los centros de datos, el aprendizaje automático de Apple deba estar restringido.
Entiendo que esta percepción de que los modelos más grandes en los centros de datos son de alguna manera más precisos pero en realidad está mal. De hecho, es técnicamente incorrecto.
Es mejor ejecutar el modelo cerca de los datos, en lugar de mover los datos. Y ya sea que se trate de datos de ubicación, como qué estás haciendo datos de ejercicio, qué hace el acelerómetro en tu teléfono, es mejor estar cerca de la fuente de los datos, por lo que también es privacidad conservación.
Apple Silicon: el presente futuro. de Apple
Tras mucho tiempo entre los SPG de Apple, en esta WWDC20 se dio a conocer lo que va a ser el futuro presente de Apple con su propio procesador Apple Silicon basado en la arquitectura ARM y dejando de lado poco a poco a los procesadores Intel.
Tendremos por primera vez una plataforma común, una plataforma de silicio que pueda soportar lo que queremos hacer y lo que nuestros desarrolladores quieren hacer. Esa capacidad desbloqueará algunas cosas interesantes en las que podemos pensar, pero probablemente lo más importante desbloqueará muchas cosas para otros desarrolladores a medida que avanzan.
Giannandrea explica que esto se debe específicamente a cómo Apple podrá aprovechar el funcionamiento del Apple Neural Engine (ANE).
Es un viaje de varios años porque el hardware no estaba disponible para hacer esto en el borde hace cinco años. El diseño de ANE es completamente escalable. Hay un ANE más grande en un iPad que en un teléfono, que en un Apple Watch, pero la capa de API CoreML para nuestras aplicaciones y también para las aplicaciones para desarrolladores es básicamente la misma en toda la línea de productos.
| Entrevista completa: Ars techinca
