לא הרבה ידוע על ראש הבינה המלאכותית של אפל, לאחר שבילה את רוב הקריירה שלו מאחורי דלתיים סגורות והופיע מעט בפומבי. ג'ון ג'יאננדרה עורר את הימים הראשונים של למידת מכונה. הוא החל לעבוד על עוזר חכם בתקופתו בג'נרל מג'יק, חברה שהסתעפה מאפל הכושלת של שנות ה-90.
התשוקה שלו לדוחף למידת מכונהלשלב הבא היה אינדיקציה ברורה לכך שהוא נחוץ אצל אפלצוות ההנהלה.
סמנכ"ל ג'ון ג'יאננדריה
"ג'ון עלה על הקרקע באפל ואנחנו נרגשים לקבל אותו כחלק מצוות ההנהלה שלנו", אמר מנכ"ל אפלטים קוק. "למידת מכונה ובינה מלאכותית חשובים לעתיד של אפל שכן הם משנים מהותית את האופן שבו אנשים מתקשרים עם טכנולוגיה, וכבר עוזרים ללקוחות שלנו לחיות חיים טובים יותר. אנו ברי המזל שג'ון, מוביל בתעשיית הבינה המלאכותית, מניע את המאמצים שלנו בתחום התחום הקריטי הזה".
ג'ון ג'יאננדריה התראיין
"מחשבים הם חזקים להפליא אבל הם גם די מטומטמים, ואני חושב שאנחנו צריכים לעבוד קשה כדי לגרום להם לממש את הפוטנציאל שיש להם ולכן זה אומר ללמד אותם להיות חכמים יותר", אמר ג'יאננדריה.CNBC. "הטכנולוגיה צריכה להגביר את האינטלקט האנושי, לא להחליף אותו. היא צריכה להיות כלי רב עוצמה שיעזור לנו לחשוב טוב יותר, ואני חושב שזה באמת המסע שאנחנו נמצאים בו".
התעשייה הסובבת את בינה המכונות והבינה המלאכותית מחזיקה באמונה פשוטה - יותר נתונים פירושו AI חזק יותר. סמנכ"ל ה-ML של אפל לא חושב כך, הוא אומר שאלגוריתמים צריכים לפעול באופן מקומי על מערכי נתונים קטנים.
"אני מבין את התפיסה הזו של מודלים גדולים יותר במרכזי נתונים איכשהו מדויקת יותר", אמרArs Technica, "אבל זה בעצם שגוי. עדיף להפעיל את המודל קרוב לנתונים, במקום להעביר את הנתונים".
בהתקרבות לנתונים, הוא מתכוון ללימוד מכונה במכשיר. אם אתה בוחן נתונים במכשיר המריץ אפליקציית מפות או תוכנית אימון, הנתונים הם פרטיים יותר והאלגוריתמים מוציאים מידע מהר יותר.
אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה קובעים את ההתאמות הטובות ביותר לתמונה בזמן הצילום
הוא סיפק דוגמה של צילום תמונה באמצעות למידת מכונה מחוץ למכשיר. "אם אתה רוצה לקבל את ההחלטה הזו בשרת", אמר, "תצטרך לשלוח כל פריים בודד לשרת כדי לקבל החלטה איך לצלם".
"זה לא הגיוני נכון? אז, יש פשוט המון חוויות שהיית רוצה לבנות שעדיף לעשות במכשיר הקצה", הוא המשיך.
בהצטרפות לאפל
"כשהצטרפתי לאפל, כבר הייתי משתמש אייפד, ואהבתי את העיפרון", אמר. "אז, הייתי עוקב אחר צוותי התוכנה והייתי אומר, 'אוקיי, איפה צוות למידת המכונה שעובד על כתב יד?'".
לא היה כזה, אז הוא יצר אותו ואומר שכעת אין כמעט חלק באפל שלא עוסק ב-AI ו-ML. "קל מאוד למשוך לאפל אנשים ברמה עולמית", הוא אמר, "מכיוון שבמוצרים שלנו זה הופך יותר ויותר ברור שלמידת מכונה היא קריטית לחוויות שאנו רוצים לבנות למשתמשים."
Giannandrea אומר שהוא נמשך לאפל, ומאמין שזה המקום הנכון לעבוד על הנושאים האלה, בגלל אותה סוגיה של התמקדות בחוויות. "אני חושב שאפל תמיד עמדה בצומת הזה של יצירתיות וטכנולוגיה", אמר.
"ואני חושב שכשאתה חושב על בניית חוויות חכמות, יש אינטגרציה אנכית, כל הדרך למטה מהאפליקציות, למסגרות ועד לסיליקון, היא ממש חיונית", הוא ממשיך. "אני חושב שזה מסע, ואני חושב שזהו העתיד של מכשירי המחשוב שיש לנו, זה שהם יהיו חכמים, וזה, החכמה הזו קצת נעלמת."
על אפל סיליקון
"לראשונה תהיה לנו פלטפורמה משותפת, פלטפורמת סיליקון שתוכל לתמוך במה שאנחנו רוצים לעשות ובמה שהמפתחים שלנו רוצים לעשות", הוא אומר. "היכולת הזו תפתח כמה דברים מעניינים שאנחנו יכולים לחשוב עליהם, אבל כנראה שיותר חשוב תפתח הרבה דברים עבור מפתחים אחרים תוך כדי".
מעבד M1 עבור Mac הוא הניסיון הראשון של אפל בסיליקון ברמה שולחנית
Giannandrea מסבירה שזה במיוחד בגלל האופן שבו אפל תצליח למנף את פעולת המנוע העצבי של אפל (ANE). "זהו מסע רב-שנתי מכיוון שהחומרה לא הייתה זמינה לעשות זאת בקצה לפני חמש שנים", אמר.
"עיצוב ה-ANE ניתן להרחבה לחלוטין", המשיך. "יש ANE גדול יותר באייפד מאשר בטלפון מאשר ב-Apple Watch, אבל שכבת ה-CoreML API עבור האפליקציות שלנו וגם עבור אפליקציות מפתחים היא בעצם זהה בכל קו המוצרים."
בנוסף לעבודתו הטכנולוגית בתוך אפל, ג'יאננדריה פעל לאחרונה לפקידי האיחוד האירופי על תוכניותיהם להסדיר את השימוש והיישום של AI. בנפרד, אפל ממשיכה לרכוש חברות במיוחד כדי לסייע בפיתוח AI כמו Siri.
סמנכ"ל ML של אפל
בצעד מהיר במיוחד עבור אפל, ג'יאננדריההניח במהירותתפקיד ניהולי בכיר, ולמעשה מחליף את ראש סירי לשעבר ביל סטסיור ומייסדי סירי אחרים במהלך ארגון מחדש פנימי. מאמינים שג'יאננדריה שם את הכוונת שלו לשפץ את סירי כדי להביא את העוזרת המפגרת לרמה של הענף.
בכיר לשעבר של גוגל התבטא בעניין AI, אפילו הרחיק לכת וטען שהמונח רחב מדי ולא מוגדר, ובמקום זאת העדיף להתייחס אליו כאל "מודיעין מכונה". לפני שעזב את גוגל, הוא הוביל גם את צוותי החיפוש וגם את צוותי למידת המכונה והביע התלהבות מטכנולוגיית מכוניות לנהיגה עצמית.
ל-Giannandrea יש היסטוריה ארוכה בטכנולוגיה, והכל התחיל ממש ליד אפל.
הקריירה של ג'ון ג'יאננדריה בתחום מודיעין מכונה
קסם כללי
האזכורים המוקדמים ביותר של הקריירה של ג'אננדריה מציבים אותוקסם כללי.חברה זו הייתה חלוצה של חידושים רבים בעמק הסיליקון שממשיכים להשפיע על התעשייה של היום. אחד הפרויקטים המוקדמים של החברה, שמעולם לא יצא לפועל, היה אב טיפוס למכשיר דמוי סמארטפון. רכיב אחד במכשיר זה נועד לארח עוזר חכם, שהיה הפרויקט של ג'יאננדריה.
למרות שהפרויקט מעולם לא הגיע לציבור, הוא עזר לגבש את ג'יאננדריה כחלק מכריע בתעשייה.
נטסקייפ
זמן קצר לאחר הקמת נטסקייפ ב-1994, ג'ון ג'יאננדריה הצטרף לחברה. בראיון למגזין Fortune, הוא שיתף בתובנות על הימים הראשונים של הקמת החברה.
נטסקייפ חיפשה באופן פעיל מהנדסים שהיו מעורבים בפיתוח אינטרנט מוקדם, וגייסה כל מי שזמין. נטסקייפ הפכה לחלוצה בטכנולוגיית האינטרנט כאחד מדפדפני הצרכנים הראשונים. בשנת 1999, AOL רכשה את החברה כאשר Internet Explorer של מיקרוסופט שלט בשוק.
ספר לי
מאוחר יותר, ג'יאננדריה המשיכה לייסד את Tellme. שירות הטלפון הזה השתמש בתוכנת זיהוי קולי כדי לחבר אנשים עם קול מוקלט, לספק מידע כמו מספרי מלאי ומזג האוויר, ואפילו לאפשר לילדים לדבר עם סנטה קלאוס.
זו הייתה דוגמה מוקדמת לאופן שבו למידת מכונה, אז עץ תשובות פשוט, הולכת להשפיע על חיי הצרכנים. מיקרוסופט רכשה את Tellme ב-2007, אך ג'יאננדריא עברה לחברה אחרת לפני שהרכישה התרחשה.
Metaweb
בשנת 2005, Metaweb נוסדה והחלה לעבוד על Freebase, קודמתה מוקדמת למה שמנהל כיום אתרים כמו ויקיפדיה. ג'ון ג'יאננדרה הועסק כמנהל טכנולוגיה ראשי כדי לסייע בפיתוח התוכנה.
ב-2010 גוגל רכשה את Metaweb, ובכך הביאה את ג'יאננדריה לחברת מנועי החיפוש. הוא והמהנדסים האחרים הצטרפו לצוות למידת מכונה כדי לדחוף קדימה את יוזמות הבינה המלאכותית של גוגל.
גוגל
בשנת 2016, מיזגה גוגל את צוות החיפוש עם צוות למידת מכונה והציבה את ג'יאננדרה כאחראית על כל החטיבה. הוא בילה שם שנתיים כדי לעודד את הפיתוח של Google Assistant ואולי אפילו היה לו יד בפרויקט המכונית האוטומטית של גוגל.
תַפּוּחַ
בשנת 2018, אפל ציידה את ג'יאננדריה מגוגל, בתקווה שהמהנדסיכול לשפץסירי. כתוצאה מכך, אפל הודיעה ש-Siri תזכה בכמות משמעותית של עדכונים ב-iOS 18 באירוע WWDC 2024.
מאז שהצטרף לאפל, ניתן לייחס ל-Giannandrea התקדמות במנוע העצבי ולמידת מכונה. ראיון חשף את מעורבותו במוצרי אפל רבים כשהוא פועל להרחבת מאמצי למידת המכונה.
עם הגעתו, ג'אננדריה התמקד בשיפורעיפרון אפלמנוע כתב יד. השפעתו ניכרת בעדכון האחרון של iPadOS 14, שהציג את Scribble, המאפשר למשתמשים לכתוב בכל שדה טקסט בצורה חלקה.
המעבר מאינטל לאפל סיליקוןגם מציג יותר הזדמנויות ליישם למידת מכונה בפעולות Mac. כשהמנוע העצבי בסיליקון אפל גדול וחזק יותר מזה שבאייפדים, יכולות למידת המכונה יהיו משמעותיות.
Giannandrea רואה את המנוע העצבי כמניע מרכזי בצמיחת פלטפורמות התוכנה, מה שמאפשר למפתחים לחקור דרכים חדשות לשילוב למידת מכונה באפליקציות שלהם.
אפל רכב
בדצמבר 2020 ג'אננדרה הופקדה כאחראית עלאפל רכבפּרוֹיֶקט. התפקיד היה בעבר על ידי סמנכ"ל הנדסת החומרה לשעבר בוב מנספילד. הוא פרש ב-2012 אבל נשאר עם אפל כיועץ עד שבסופו של דבר יצא מהפנסיה ב-2016 עבור פרויקט טיטאן. כעת הוא שוב פרש לחלוטין.
ג'ון ג'יאננדריה אחראי כעת על פרויקט Apple Car
בתחילה, הפעילות היומיומית נוהלה על ידי דאג פילד שכעת כפוף לג'אננדריה. הפרויקט היה מסתמך על מודיעין מכונה כדי לפתח מערכות נהיגה אוטונומיות.
כלי הרכב האוטונומיים של ענקית הטכנולוגיה קופרטינו נסעו 18,805 מיילים בכבישי קליפורניה בשנת 2020, לעומת 7,544 מיילים בשנת 2019, על פי דו"ח שהוגש למחלקת כלי הרכב של המדינה.
בנוסף לעוד בדיקות דרכים, נראה שהטכנולוגיה האוטונומית של אפל השתפרה גם כן. אותו דיווח מצביע על כך שלמכוניות האוטונומיות של אפל הייתה ניתוק - מצב שבו נהג אנושי צריך להשתלט - כל 145 מיילים. בשנת 2019, אפל דיווחה על התנתקות כל 118 מיילים.
בדיקות הדרכים של אפל ב-2019 וגם ב-2020 עדיין פיגרו אחרי 2018, כאשר מכוניות החברה נסעו כמעט 80,000 מיילים, אך היו לה ניתוק בערך בכל מייל. שכירתו של ג'יאננדריה הגיעה בתקופה שבה אפל החלה להאיץ את פיתוח המכוניות.
שמועות בפברואר 2021 הצביעו על כך שאפל ניהלה משא ומתן עם יצרני רכב כמו יונדאי. השמועות גוועו, אבל הצורך בערוצי הפצה מראה כמה רחוק הגיע פרויקט טיטאן.
מינג-צ'י קואוציפו שאפל תכריז בפומבי על Apple Car עד 2025 ותשחרר אותה למכירה עד 2030.
בשנת 2024,שמועות צצושאפל ביטלה את כל המאמצים הקשורים למכונית אפל שטרם הוכרזה. הפרויקט בשווי 10 מיליארד דולר, קוד בשם "פרויקט טיטאן" כונה"אסון טיטאני"על ידי אלה שעבדו על זה. סביר להניח שרוב הצוות נותב לפרויקטים אחרים, כמו Apple Intelligence.
Apple Intelligence
Apple Intelligenceהיא הדקירה של אפל בשילוב בינה מלאכותית בקו המוצרים שלה. מכיוון שאפל מתגאה באבטחה, חלק ניכר מהאינטליגנציה של אפל נעשה במכשיר.
בנוסף, אפל מתארת את Apple Intelligence כ"אינטליגנציה אישית". המיקוד העיקרי שלו הוא לשפר את האופן שבו משתמשים מתממשקים עם האפליקציות והשירותים שהם כבר משתמשים בהם, במקום להתמקד במקרים של שימוש חדשני.
Apple Intelligence מוגבל למחשבי מק ואייפד מסדרת M, כמו גם מכשירי אייפון עם שבב A17 Pro ואילך.
