По данным нескольких веб-сайтов по поиску персонала, Apple существенно нарастил усилия по поиску специалистов по искусственному интеллекту, набирая выпускников престижных учебных заведений, размещая десятки вакансий и значительно расширяя штат работников в сфере искусственного интеллекта.
Цель расширенной программы по набору персонала состоит в том, чтобы бросить вызов Google в той области, в которой поисковый Интернет-гигант уже долгое время доминирует: разработка систем смартфонов, предлагающих пользователю дополнительные функции еще до того, как он задумается о подобных возможностях.
Компания объявила набор, по меньшей мере, 86 специалистов, имеющих опыт работы в таких областях искусственного интеллекта, как “машинное самообучение”, и присоединилась к борьбе за лучшие умы в области машинного самообучения, в которой уже активно участвуют Google, Amazon и Facebook.
Однако, по мнению экспертов, принципы строгого соблюдения конфиденциальности, декларируемые производителем iPhone, могут помешать борьбе с конкурентами в быстрорастущем сегменте развития технологий машинного самообучения.
Машинное самообучение, которое позволяет устройствам предопределять и сопровождать возможный алгоритм действий пользователя, основано на обработке огромного количества данных с целью предложения непредусмотренных сопутствующих услуг, таких как сообщение рейтинга любимой спортивной команды или напоминание о лучшем времени выезда на встречу в зависимости от ситуации на дорогах.
Чем больше становится известно о привычках пользователя, тем эффективнее могут формулироваться советы и указания, которые могут ему пригодиться. Однако в случае с Apple анализ поведения пользователя проводится в жестких рамках собственных ограничений, направленных на защиту данных пользователей от постороннего вмешательства.
Это означает, что Apple сконцентрирует усилия на изучении индивидуальных данных отдельно взятого пользователя iPhone вместо того, чтобы концентрировать их в "облаке" для общего изучения таких же данных от миллионов пользователей.
"Они хотят, чтобы твой телефон реагировал на твои потребности вне окружающего мира», - говорит Джозеф Гонсалес, соучредитель по машинному самообучению Dato. "Это чрезвычайно сложная задача".
За пределами SIRI
Стратегия техно гиганта станет более понятной осенью 2015 года, когда Apple представит свои новые модели iPhones и последнюю мобильную операционную систему iOS 9. Компания пообещала интеграцию разнообразных программных функций уведомления и напоминания, что может составить серьезную конкуренцию предложениям Android от Google.
В то время, как Apple развивала направление мобильного интеллекта (программа Siri еще в 2011 году представила концепцию цифрового помощника), компания уступила позиции Google и Microsoft, чьи цифровые помощники приспособились к изучению и анализу поведения пользователя, обобщению данных и реагированию на текущие потребности при использовании.
Так как пользователи все больше ожидают от телефонов мгновенного восприятия и оценки, Apple не может оставаться в стороне от подобных глобальных тенденций. iPhone генерирует 2/3 дохода Apple в последние кварталы, поэтому любое преимущество Android означает потенциальную угрозу.
"То, что казалось фантастикой всего четыре года назад, теперь является требованием по умолчанию», - говорит Гари Моргенталер, один из инвесторов в Siri до ее приобретения Apple в 2010 году.
Гонка за лидером
По замечанию Орена Этциони, исполнительного директора Алленовского Института искусственного интеллекта и профессора Вашингтонского университета, «Apple замешкался с набором специалистов по машинному самообучению, однако он уже дышит в спину своим конкурентам».
"Последние годы Apple не являлась лидером в развитии технологий машинного самообучения и искусственного интеллекта, однако сегодня ситуация меняется», - говорит он. «Они ищут и находят самых лучших и талантливых специалистов, как и их конкуренты».
Приобретение стартапов, подобно приложению Swell, проекту по аналитике социальных сетей Topsy и персональному помощнику Cue, значительно расширяет творческие возможности Apple в данной области.
Apple не обнародует данные по численности людей, занятых в разработках по машинному самообучению. Но, если верить свидетельству одного из бывших сотрудников Apple в данной области, в последние годы количество экспертов в области машинного самообучения возросло в три-четыре раза.
Многие из действующих специалистов по большей части заняты в разработке программного обеспечения, от разработки смарт-функций Siri до расширенных поисковых функций iOS. Компания также активно нанимает специалистов по машинному самообучению по направлениям «продакт-маркетинг и розничные продажи», концентрируя усилия на максимальном использовании полученных данных.
"Политика найма персонала Apple отражает тенденцию во всей Силиконовой Долине к ускорению темпов «охоты за умными головами», которые могут помочь компаниям использовать потенциал огромных массивов накопленной информации", - говорит Али Бенам, управляющий партнер компании по поиску персонала Riviera Partners. “Исследователи данных являются наиболее востребованной специальностью в наши дни».
В ответ на запрос комментариев по поводу стратегии Apple, представительница компании сослалась на утверждение Крейга Федериги, старшего вице-президента Software Engineering, который заявил, что компания преследует цели "добавить интеллектуальные функции на основе изучения поведения и привычек пользователя без нарушения его приватности и развить функции, которые востребованы чаще всего».
Однако у Google и других конкурентов имеются намерения пойти гораздо дальше в развитии новых технологий. В данном случае решения Apple могут выглядеть скромнее на фоне достижений других компаний.
Среди минусов для Apple есть уже заявленные достижения конкурентов, на которые необходимо оперативно найти достойный ответ. Например, функция «Now on Tap», которую Google презентовал этой осенью. В ходе обычной деятельности пользователя Google автономно подключается к поиску релевантной информации и выдает ее независимо от желания пользователя сделать конкретный запрос. Например, когда пользователь читает информацию о премьере фильма, система собирает и презентует ему информацию о сеансах в кинотеатрах или рецензии и отзывы. По мнению экспертов, предоставлять такую услугу без "облачной" обработки данных невозможно.
Доступ к данным
Некоторые технологии, в которые инвестирует Apple и Google, такие как глубинное изучение (составная часть машинного самообучения, имитирующая процессы мозга человека, позволяющая создавать шаблоны поведения и классифицировать информацию), требуют огромного количества данных, которые не могут быть сконцентрированы на одном отдельно взятом устройстве.
Для специалистов по машинному самообучению Apple неполный доступ к данным оказывает негативное влияние на весь ход развития проекта. Программе Siri в этом отношении повезло больше всех из проектов Apple – она может работать на основе данных пользователей, собранных за последние шесть месяцев. Другие сервисы компании, например, Apple Maps, оперируют с информацией всего лишь за последние 15 минут.
Такая политика конфиденциальности отрицательно влияет на решение специалистов по машинному самообучению при предложении работы в Apple.
Однако Apple, используя обширные связи в академических кругах, наращивает свои усилия по поиску талантов и гениев среди выпускников университетов, используя лабораторную практику и промышленные конференции. Политика найма становится более открытой, вызывающей и ставящей сложные задачи.
И многие специалисты по машинному самообучению могут принять вызов с целью найти достойные решения в ответ на разработки Google даже в условиях ограниченного доступа к личным данным пользователей - когда у задачи появляются новые усложняющие условия, многим это даже нравится.
Если Apple преуспеет в своей бескомпромиссной и сложной политике, его конкурентам придется столкнуться с возможными изменениями в подходе к анализу данных пользователей. Ведь многие пользователи в случае успеха Apple могут потребовать от Google обеспечения большей конфиденциальности при работе.
