A Apple não costuma ser reconhecida como uma empresa líder no segmento de inteligência artificial. Não é comum vê-la anunciando aprendizado de máquina como uma funcionalidade dos seus aparelhos em apresentações e comerciais. Mas isso não quer dizer que o recurso não seja usado –e muito– nas funcionalidades do iPhone e seus outros aparelhos.

Em entrevista recente para o site Ars Technica, o ex-Google e chefe de IA da Apple, John Giannandrea, contou um pouco sobre qual é a estratégia da empresa no ramo.

Segundo Giannandrea, o recurso é largamente utilizado pela Apple em seus sistemas e aplicativos. Alguns exemplos são a recarga inteligente, que ajuda a preservar a vida útil da bateria; a câmera, que tira várias fotos muito rapidamente em sequência e utiliza aprendizado de máquina para montar uma única foto apenas com as melhores partes delas; também mencionou os recursos de saúde anunciados recentemente, muitos dos quais contam com a ajuda de aprendizado de máquina.

A estratégia da Apple

Existe uma diferença muito grande na forma como a Apple trabalha com aprendizado de máquina, quando comparada a rivais como Google. Assim como outras empresas (como Facebook), o Google vem trabalhando há muitos anos para captar a maior quantidade de dados possível dos usuários, para então treinar seus modelos na nuvem.

Já a Apple fez o caminho oposto. A empresa prefere implementar os recursos de aprendizado nos seus aparelhos, permitindo o treinamento desses modelos no próprio iPhone, evitando a necessidade de enviar os dados de usuários para um servidor centralizado.

Uma tecnologia recente que tornou isso mais viável foi a inclusão da Neural Engine, lançada inicialmente no iPhone X. Trata-se de um processador dedicado à tarefas de inteligência artificial, permitindo o treinamento e execução de modelos no aparelho sem grandes perdas de performance ou consumo excessivo de bateria.

Além de permitir à própria Apple a inclusão de recursos de inteligência artificial nos seus softwares, a Neural Engine também pode ser utilizada por desenvolvedores de apps na App Store, que podem treinar seus próprios modelos para tarefas dentro dos aplicativos.

Privacidade

Existem algumas vantagens nesta estratégia de treinamento e execução de modelos nos aparelhos. A principal delas é a privacidade. Giannandrea dá o exemplo de quando o usuário solicita à Siri que leia uma de suas mensagens. Como toda a transcrição é feita no aparelho, o conteúdo da mensagem nunca é enviado à Apple, com o processamento acontecendo inteiramente no aparelho do usuário.

Ainda segundo Giannandrea, o treinamento de modelos diretamente no aparelho resulta em uma maior qualidade, já que os dados são inteiramente personalizados para o usuário daquele aparelho, além do fato de que o treinamento é feito muito próximo da captação desses dados, evitando perdas.

Embora a Apple seja uma empresa focada em privacidade, isso não significa que esteja livre de eventuais problemas. No ano passado, o envio de áudios da Siri para seus servidores –com a finalidade de melhorar a qualidade do serviço– foi questionado, o que acabou causando grandes mudanças nessa área da empresa, que parou de utilizar funcionários terceirizados para esse tipo de função, além de tornar o processo algo voluntário, onde os usuários precisam optar por enviar esses áudios para melhorias do serviço.

Pesquisa e desenvolvimento

Algo que costumava prejudicar a participação da Apple no mercado de aprendizado de máquina era a sua cultura de fazer tudo em segredo. O ramo da inteligência artificial é bastante científico e colaborativo. É comum profissionais que trabalham nessa área –mesmo de grandes empresas– compartilharem suas pesquisas por meio de publicações e conferências.

Por muito tempo, a Apple não participava desse processo, mas isso tem mudado recentemente. A empresa agora tem seu próprio blog onde divulga informações sobre suas pesquisas em inteligência artificial, além de participar de conferências sobre o tema.

Embora possa parecer que a Apple não é uma empresa com foco em inteligência artificial, isso se deve muito mais ao fato dela não divulgar a IA como um recurso de seus aparelhos e sistemas, preferindo divulgar as funcionalidades que essa tecnologia possibilita.