“Apple Intelligence” ekseriyetle Apple’ın yapay zeka ve makine tahsili teknolojilerini tabir eder. Apple, aygıtlarında ve hizmetlerinde yapay zeka (AI) ve makine tahsili (ML) kullanarak kullanıcı tecrübelerini geliştirir. Örneğin, Siri, fotoğraf tanıma özellikleri, aygıtlardaki şahsileştirilmiş teklifler üzere teknolojiler Apple’ın bu husustaki yeteneklerini gösterir.
Apple, saklılığı ön planda tutarak bu teknolojileri geliştirir ve kullanıcı bilgilerini direkt aygıtta işleyerek data güvenliğini sağlar. “Apple Intelligence” ile ilgili yapılan çalışmalar, bilhassa iPhone, iPad, MacBook üzere eserlerdeki yazılım ve donanım entegrasyonuna dayalı olarak gerçekleşir.
SİRİ VE FERDÎ ASİSTANLAR
Apple’ın sanal asistanı Siri, Apple Intelligence’ın en görünür modüllerinden biridir. Siri, kullanıcının sorularını yanıtlar, takvim randevularını yönetir, hatırlatıcılar oluşturur ve günlük süreçleri kolaylaştırır. Siri, doğal lisan sürece (NLP) ve makine tahsili teknolojileri kullanarak kullanıcıların vakitle tercihlerini ve alışkanlıklarını öğrenir. Apple, Siri’yi her gün daha akıllı hale getirmek için iOS güncellemeleri ve optimizasyonlarla geliştirmeye devam ediyor.
MAKİNE TAHSİLİ VE AYGIT ÜZERİNDE DATA İŞLEME
Apple, kapalılığı ön planda tutarak dataları aygıt üzerinde işleyen bir yapıya sahiptir. Bu, kullanıcı bilgilerinin aygıtta kalmasını ve bulut yerine aygıt içinde işlenmesini sağlar. Makine öğrenimi modelleri, aygıtların süratle çalışmasını ve daha şahsileştirilmiş bir tecrübe sunmasını sağlıyor. Örneğin:
- Fotoğraf Tanıma: iPhone ve iPad’de fotoğraf uygulamasında yer alan yüz tanıma, obje tanıma ve sahne tahlili üzere özellikler, Apple’ın yapay zeka modelleri sayesinde mümkün oluyor.
- Siri Önerileri: Kullanıcı davranışlarını öğrenip buna nazaran şahsileştirilmiş teklifler sunan Siri, art planda çalışan yapay zeka algoritmalarını kullanır.
- Apple Neural Engine: Apple’ın özel işlemcilerinde bulunan Neural Engine, yapay zeka ve makine tahsili misyonlarını hızlandırmak ve aygıt performansını artırmak için tasarlanmıştır.
SAĞLIK VE FİTNESS
Apple, Apple Watch ve Health uygulamalarıyla yapay zeka ve makine tahsilini sıhhat alanında da kullanıyor. Apple Watch, kalp atış suratı, uyku izleme, idman takibi üzere özellikleri tahlil ederek kullanıcılara daha sağlıklı bir hayat biçimi sunmak için bilgi toplar ve tahlil eder. Bu datalar, Apple’ın makine tahsili modelleriyle işlenerek bireye özel sıhhat teklifleri sunar.
FACE ID VE GÜVENLİK
Apple’ın Face ID teknolojisi, gelişmiş yapay zeka ve makine tahsili modelleri kullanarak kullanıcıların yüz tanıma datalarını tahlil eder ve güvenliği sağlar. Face ID, kullanıcının yüzündeki değişiklikleri vakitle öğrenir ve buna nazaran hassasiyeti artırır. Bu, kullanıcıların yüz tabirleri değişse bile aygıtın yanlışsız biçimde tanıma yapmasını sağlar.
GELİŞTİRİCİLER İÇİN MAKİNE TAHSİLİ: CORE ML
Apple, geliştiricilere de Core ML isimli bir platform sunarak kendi yapay zeka ve makine tahsili modellerini uygulamalarına entegre etmelerine imkan tanır. Core ML, Apple’ın sunduğu optimize edilmiş bir makine tahsili kütüphanesidir ve uygulamalarda yapay zeka kullanmayı çok daha kolay hale getirir. Bu, iOS uygulamalarında imaj sürece, doğal lisan sürece ve tahlil üzere çeşitli vazifelerin daha süratli ve verimli yapılmasını sağlar.
KULLANICI TECRÜBESİNİ DÜZGÜNLEŞTİREN AI VE ML UYGULAMALARI
- Apple Music: Kullanıcıların müzik zevklerini tahlil eden algoritmalar sayesinde, Apple Music, dinleme alışkanlıklarına nazaran şahsileştirilmiş çalma listeleri sunar.
- Apple Maps: Harita uygulaması, kullanıcıların seyahat alışkanlıklarını öğrenerek daha gerçek trafik kestirimleri ve rota teklifleri sunar.
- Mail Uygulaması: E-posta uygulaması, kullanıcıların alışkanlıklarını öğrenerek gereksiz e-postaları filtreler ve değerli olanları önceliklendirir.
GİZLİLİK VE GÜVENLİK
Apple, kullanıcı bilgilerinin kapalılığını en üst seviyede fiyat. Yapay zeka ve makine tahsili teknolojilerinin birçok aygıt üzerinde işlenir, böylelikle ferdî datalar bulut sunucularına gönderilmeden korunmuş olur. Bu, Apple’ın en büyük farklılıklarından biridir ve kullanıcı kapalılığını ön planda tutan bir yapay zeka stratejisi olarak öne çıkar.
