Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist gefühlt seit dem letzten Jahr der Dauerbrenner bei neuen technischen Tools. Stable Diffusion, ChatGPT, etc. alles Tools die scheinbar dem Menschen Arbeit abnehmen. Sie generieren aus Texteingaben ganze Bilder und können mit nur wenigen Befehlen seitenlange Texte zum Thema der Wahl innerhalb wenigen Sekunden generieren.
Microsoft hat künstliche Intelligenz in der Websuche Bing integriert. Google kündigte KI für beinahe alle Dienste des Alphabet-Konzerns an. Bildgenerierung, Unterstützung beim Verfassen von E-Mails, Magic Editor in Google Fotos, … die Liste ist lange. Bei der Präsentation dieser Funktionen erwähnten Mitarbeiter von Google 99 Mal in 2 Stunden den Begriff «Artificial intelligence» (kurz: AI).
Apple hat kürzlich auf der Eröffnungsveranstaltung zur WWDC den Begriff «Artificial intelligence», also künstliche Intelligenz, nie erwähnt.
Apple-Mitarbeiter erklärten Funktionen der Software mit dem Begriff «Machine Learning». Dabei ist maschinelles Lernen nichts Weiteres als eine künstliche Intelligenz. Ebenso stehen hier mathematische Modelle und Algorithmen im Hintergrund, welche permanent die nächsten Schritte des Nutzers berechnen. Anhand Trainingsdaten können iPhone und iPad Gesichter, Tiere und Objekte erkennen.
Geschickt gewählt: Apple nutzt den Begriff «Maschinelles Lernen» schon länger und hält daran fest. Dadurch weckt dieser etwas Vertrautes und erklärt mit den beiden Worten zugleich, was gemeint ist. Das Gerät (die Maschine) lernt mit jedem Nutzen dazu.
«Künstliche Intelligenz» ist eher ein sperriger Begriff, er klingt geheimnisvoll, vermittelt ungewissen, vielleicht auch eine Gefahr, die von einer KI ausgehen kann. Niemand will eine Intelligenz in einer Maschine. Aber einen Computer, der dazulernt und selber nicht ständig dieselben Fehler macht, das nimmt man als Nutzer gerne mit.
«Die Autokorrektur erhält ein umfassendes Update mit einem modernen On-Device Machine Learning Sprachmodell für Wortvorschläge, das Nutzung und Genauigkeit für die Anwender:innen bei jedem Tippen verbessert.»
Apple führt mit iOS 17 und iPadOS 17 eine verbesserte Autokorrektur bei der Tastatur ein. Eine sehr willkommene Neuerung. Dazu wird sogar von einem «On-Device Machine Learning Sprachmodell» gesprochen. Wiederum eine Technologie, basierend auf KI oder eben maschinellem Lernen, die Schreibweisen der Nutzer erkennt und mit dazulernt – das alles passiert auf dem Gerät des Nutzers.
Mit iOS 10 hat Apple 2016 den Begriff «Deep Learning-Technologie» erstmals erwähnt. Zusammen mit dem A12 Bionic Chip wurde von Apple erstmals «Machine Learning» genutzt.
Spannend dabei ist, wie vorausschauend Apple agiert. Wir sehen hier zurück auf das Jahr 2016, wo erstmals mit «Deep Learning» die Gesichtserkennung in iOS eingeführt wurde. Um die Rechenpower zukünftiger Apple Computer -Chips weiter zu kräftigen, hat man dann im Jahr 2018 «Machine Learning» eingeführt.
Die «Neural Engine» ist ein eigener Bereich in Apples Prozessoren, der eben nur für diese Algorithmen aus dem maschinellen Lernen zuständig ist. Eingeführt 2011 mit dem A11 Bionic konnte die «Neural Engine» bis zu 600 Milliarden Operationen pro Sekunde rechnen. Heute, mit dem M2 Ultra kann der Bereich alleine bis zu 31,6 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde ausführen.
«Maschinelles Lernen» ist kaum mehr wegzudenken: Touch ID, Face ID, Sprach-, Text-, Gesichtserkennung auf iPhone und Händewascherkennung der Apple Watch, Geräuschunterdrückung in AirPods und neu die Verbindung digitaler Inhalte mit der physischen Welt mit Apple Vision Pro. Dies nur wenige Beispiele davon.
Apple bleibt sich hier immer dem Grundgedanken treu: einfache und nützliche Anwendung unter Wahrung des Datenschutzes. Alle Berechnungen dazu laufen lokal in der «Neural Engine» auf jedem Gerät.
