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SiriにはすでにAI要素があるが、さらに改善できる
AppleのデジタルアシスタントSiriは、近い将来、生成AIと機械学習の大幅な変更を伴う大幅なアップグレードを受ける予定です。Siriはかつて、iPhoneとAppleエコシステムへの素晴らしい導入と考えられていました。長年にわたり、デジタルアシスタントの輝きは確かに薄れ、Googleアシスタントが非常に有能なライバルであることが判明しました。最近では、ChatGPTやその他の大規模言語モデル（LLM）AIイニシアチブが台頭して以来、AIゴールドラッシュが起こっています。Siriは静止したままでライバルに追い抜かれているように見えるため、Appleはスマート機能に大幅な変更を加えると予想されています。ニューヨークタイムズによると、クレイグフェデリギやジョンジャナンドレアなどの幹部は、2023年に数週間かけてChatGPTを検討しました。当時、情報筋は、ChatGPTによってSiriが時代遅れに見えると言われていました。この発見により、Appleは追いつくために独自のAIプロジェクトを再編成し、推進するようになりました。現在、Apple は 6 月 10 日の WWDC で、これまで取り組んできた成果を披露すると見込まれています。これには、より会話的で多機能な Siri や、チャットを可能にする生成 AI システムが含まれると予想されています。この取り組みに詳しい 3 人の人物によると、Siri は、予定の設定やテキスト メッセージの要約など、すでに実行できるタスクの処理能力が向上するとのことです。これは、ChatGPT のクリエイティブな傾向から抜け出し、ユーザーにとってより直接的な生産性を実現するための試みです。Apple はまた、データをクラウドに送信するよりもプライバシーが保護されるため、デバイス上での処理を顧客にとって大きなプラス ポイントとして活用する予定です。進行中の AI この分野での Apple の取り組みについては、しばらく前から話題に上っており、独占的に報じてきました。Apple の公開 AI 作業に関するこれまでのストーリーは、いくつかの重要なプロジェクトで構成されています。これには、10 月にリリースされた、画像の領域に関するクエリを認識して対応できるマルチモーダル LLM「Ferret」が含まれます。後継の Ferret-UI は、複雑なユーザー インターフェイスを処理するために同じコンセプトを採用しました。これにより、LLM はアプリ内で何が起こっているかを理解し、ユーザーに情報を説明したり、他のタスクをトリガーしたりできるようになります。また、Siri が理論的に実行できるさまざまな機能をカバーできる LLM である Ajax についてもかなりの議論がありました。たとえば、連絡先が関係しているかどうかを分析してテキストを要約したり、Spotlight にもっとインテリジェントな結果を提供したりすることができます。Ajax の長所の 1 つは、複雑なクエリにはサーバー側の処理が必要になる場合がありますが、それでもデバイス上で基本的なテキストベースの応答を生成できることです。Apple の AI への注力の真剣さを強調するために、Apple は可能な限り合法的に作業を行うという道を歩んできました。ライバルがデータのために公開ソースをスクレイピングする道を進み、その過程で批判を浴びている一方で、Apple は別の考えを持っていました。代わりに、ニュース アーカイブにアクセスするために出版社に数百万ドルを提供し、独自の AI トレーニングを合法的に維持しました。ただし、AI に注力した 1 年間が Siri にとってどれほど効果的であったかはまだわかりません。今後数か月で自分のデバイスで試してみるまで、本当のところはわかりません。
Siri はかつて iPhone と Apple エコシステムへの素晴らしい導入と考えられていました。しかし、年月が経つにつれ、デジタル アシスタントの輝きは確実に薄れ、Google アシスタントが非常に有能なライバルであることが証明されました。
近年、ChatGPT やその他の大規模言語モデル (LLM) AI イニシアチブが台頭して以来、AI ゴールドラッシュが起こっています。Siri は静止したままで、ライバルに追い抜かれているように見えるため、Apple はスマート機能に大幅な変更を加えるものと予想されています。
ニューヨークタイムズによると、クレイグ・フェデリギ氏やジョン・ジャンナンドレア氏を含む幹部は2023年に数週間を費やしてChatGPTを検討した。当時、情報筋によると、ChatGPTはSiriを時代遅れに見せていると言われていた。
この発見により、Apple は追いつくために自社の AI プロジェクトを再編し、推進することになった。
現在、Appleは6月10日のWWDCで、これまで取り組んできた成果を披露すると予想されている。これには、より会話的で多機能なSiriや、チャットを可能にする生成AIシステムが含まれると予想されている。
このプロジェクトに詳しい3人によると、Siriは予定の設定やテキストメッセージの要約など、すでに実行可能なタスクの処理能力が向上するという。これはChatGPTのクリエイティブな傾向から抜け出し、ユーザーにとってより直接的な生産性を実現しようとする試みだ。
Appleはまた、データをクラウドに送信するよりもプライバシーが保護されるため、デバイス上での処理を顧客への大きなプラスポイントとして活用することを計画している。
私たちはしばらくの間、この分野における Apple の取り組みについて語り、独占的に報道してきました。
これまで Apple が公開している AI の取り組みは、いくつかの重要なプロジェクトで構成されている。その中には、10 月にリリースされた、画像の領域に関するクエリを認識してそれに応じて動作できるマルチモーダル LLM「Ferret」も含まれる。
後継の Ferret-UI は、複雑なユーザー インターフェイスを処理するために同じ概念を採用しました。これにより、LLM はアプリで何が起こっているかを理解し、ユーザーに情報を説明したり、他のタスクをトリガーしたりできるようになります。
また、Siri が理論的に実行できるさまざまな機能をカバーできる LLM である Ajax についても、かなりの議論が行われています。たとえば、連絡先が関係しているかどうかを分析するテキスト要約や、Spotlight にさらにインテリジェントな結果を提供する機能などです。
Ajax の利点の 1 つは、複雑なクエリにはサーバー側の処理が必要になる可能性があるものの、基本的なテキストベースの応答をデバイス上で生成できることです。
AppleはAIへの注力の真剣さを強調するため、その取り組みを可能な限り合法化しようとする道を歩んできた。
ライバル各社がデータを得るために公開ソースから情報を集めるという手段に出て批判を浴びる中、アップルは違った考えを持っていた。その代わりに、自社のAIトレーニングを公正に行いながら、ニュースアーカイブへのアクセスを出版社に数百万ドルで提供したのだ。
しかし、AI に注力したこの 1 年間が Siri にとってどれほど効果的であったかはまだ分からない。今後数か月以内に自分のデバイスで試してみるまで、本当のところは分からないだろう。
南ウェールズを拠点とするマルコム・オーウェンは、2012 年からテクノロジーに関する記事を執筆しており、以前は Electronista と MacNN に寄稿していました。余暇には写真撮影を楽しんだり、手品に興味があったり、自分の子供に悩まされたりしています…
mikethemartian は言いました: Siri Pro。Apple ならサブスクリプション料金を請求するでしょう。
Apple なら、サブスクリプション料金を請求するでしょう。
Siriは長年、Googleアシスタントに追い抜かれてきました。
Siriは長年、Googleアシスタントに追い抜かれてきました。
では、これらの LLM アルゴリズムによってどのような機能が可能になるのでしょうか。答えはいつも漠然としています。メールを要約できるので、メールを読む必要はなくなり、1 文の要約を読むだけで済みます。Web ページや、読む必要があるものについても同様です。入力された資料に基づいてドキュメント テンプレートが提供されます。プロンプトに基づく Swift コード ジェネレーターが登場すると思います。うーん、Web サイトの広告主からの反応は興味深いでしょう。Web サイトの実際のコンテンツである 0.1% と、データの 99.9% とコンピューティング パワーの 99.999% を占める広告を抽出したい場合が数多くあります。それは希望ですが、私は広告ブロッカーを使用することはなく、Web サイトをそのまま読むか、無視するかを決めています。
では、これらの LLM アルゴリズムによってどのような機能が可能になるのでしょうか。答えはいつも漠然としています。メールを要約できるので、メールを読む必要はなくなり、1 文の要約を読むだけで済みます。Web ページや、読む必要があるものについても同様です。入力された資料に基づいてドキュメント テンプレートが提供されます。プロンプトに基づく Swift コード ジェネレーターが登場すると思います。うーん、Web サイトの広告主からの反応は興味深いでしょう。Web サイトの実際のコンテンツである 0.1% と、データの 99.9% とコンピューティング パワーの 99.999% を占める広告を抽出したい場合が数多くあります。それは希望ですが、私は広告ブロッカーを使用することはなく、Web サイトをそのまま読むか、無視するかを決めています。
たぶん私は例外なのでしょうが、基本的なリマインダー、カレンダー、天気、為替/数学の問題、電話、テキストメッセージ、「この曲は何？」など、私が Siri に任せている「生活の整理」タスクに関しては、Siri はいつもとてもうまく機能してくれました。Siri で私を困らせた唯一のことは、大学のラジオ局を再生するために必要な正確な言葉遣いを考え出すことでした。最終的に、私は「Tune In で WPRK 91.5 FM を再生して」が毎回機能する魔法の言葉の組み合わせであることを発見しました。このフレーズの一部を省略すると、不思議なことに無関係なラップ トラックが再生され、それは腹立たしいことでした。ですから、私は他の音声アシスタントを直接使用したことがないので、Siri がこの分野で他の音声アシスタントよりも密かに優れているとか、皆さんが「間違った使い方をしている」と言っているわけではありません。 Siri はたいていの場合、かなりうまく機能してくれていますが、私のリクエストはそれほど広範囲でランダムというわけでもありません。それはさておき、ここ数か月で Siri がすでに「賢く」なっていることに気付きました。まれに上記のカテゴリから外れたことを尋ねる必要があるとき、「これは Web で見つけたものです」などの返答が以前よりも大幅に減りました。先日、何気なく「鋼鉄の化学組成は何ですか」と尋ねたところ、驚いたことに、Siri は 1 文で要約した正しい答えを返しました。つまり、少なくとも何らかの「AI」はすでに機能しており、私の Apple デバイスはどれも最近のものではないので、新しいアイテムにだけこの機能が使われているわけではないのです。
たぶん私は例外なのでしょうが、基本的なリマインダー、カレンダー、天気、為替/数学の問題、電話、テキストメッセージ、「この曲は何？」など、私が Siri に任せている「生活の整理」タスクに関しては、Siri はいつもとてもうまく機能してくれました。Siri で私を困らせた唯一のことは、大学のラジオ局を再生するために必要な正確な言葉遣いを考え出すことでした。最終的に、私は「Tune In で WPRK 91.5 FM を再生して」が毎回機能する魔法の言葉の組み合わせであることを発見しました。このフレーズの一部を省略すると、不思議なことに無関係なラップ トラックが再生され、それは腹立たしいことでした。ですから、私は他の音声アシスタントを直接使用したことがないので、Siri がこの分野で他の音声アシスタントよりも密かに優れているとか、皆さんが「間違った使い方をしている」と言っているわけではありません。 Siri はたいていの場合、かなりうまく機能してくれていますが、私のリクエストはそれほど広範囲でランダムというわけでもありません。それはさておき、ここ数か月で Siri がすでに「賢く」なっていることに気付きました。まれに上記のカテゴリから外れたことを尋ねる必要があるとき、「これは Web で見つけたものです」などの返答が以前よりも大幅に減りました。先日、何気なく「鋼鉄の化学組成は何ですか」と尋ねたところ、驚いたことに、Siri は 1 文で要約した正しい答えを返しました。つまり、少なくとも何らかの「AI」はすでに機能しており、私の Apple デバイスはどれも最近のものではないので、新しいアイテムにだけこの機能が使われているわけではないのです。
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