Các nhà phát triển ứng dụng của Apple có thể thử dùng CreatML ngay trong một ứng dụng mà nhiều người đã thường xuyên sử dụng: Xcode, ứng dụng riêng của Apple để lập trình chương trình cho các thiết bị. Và có có thể sử dụng Swift, ngôn ngữ lập trình của Apple, thay vì phải học một ngôn ngữ khác như Python. Để giữ cho mọi thứ đơn giản, phần mềm còn hỗ trợ tính năng kéo và thả khi người lập trình phải huấn luyện mô hình AI với một loạt dữ liệu. Thông báo thứ hai của Apple là họ sẽ cập nhật phần mềm Core ML, được giới thiệu vào năm ngoái, để có thể dễ dàng tích hợp các mô hình AI vào các ứng dụng cho iPhone và các thiết bị khác của Apple. Những mô hình AI này nhỏ hơn, vì thế chúng chỉ chiếm dung lượng nhỏ trên các thiết bị, một khi chúng được nhúng vào trong các ứng dụng. Ưu và nhược điểm của cách tiếp cận của Apple Trong nhiều năm nay, nhiều nhà phát triển đã đi theo một hướng khác: họ lưu trữ các mô hình AI trên các đám mây công cộng được điều hành bởi các công ty như Amazon, Google và các công ty khác. Ngoài ra, nhiều nhà phát triển chọn phương pháp huấn luyện mô hình AI ngay trên đám mây. Có có thể trả tiền để thuê các loại máy móc “khủng” để huấn luyện mô hình AI cho đến khi nào chúng đạt yêu cầu của các nhà phát triển. Với Core ML, họ có thể tối ưu hoá một hình AI được huấn luyện trên đám mây cho các thiết bị của Apple. Nhưng với Create ML, máy Mac, về cơ bản, sẽ đóng luôn vai trò của máy chủ.
Apple tin rằng cách tiếp cận này có một số ưu điểm.
Anh Francesso Rossi đến từ Apple đã chia sẻ với các nhà phát triển vào tuần trước: “Sự riêng tư của người dùng được hoàn toàn tôn trọng. Bằng việc chạy các mô hình máy học ngay trên thiết bị, chúng tôi đảm bảo rằng dữ liệu sẽ không rời khỏi thiết bị của người dùng.” Thêm vào đó, các ứng dụng sử dụng Core ML sẽ không bị ảnh hưởng với các vấn đề về mạng. Chúng sẽ hoạt động nhanh vì quá trình tính toán sẽ diễn ra ngay trên thiết bị của người dùng. Có một lượng lớn người dùng ủng hộ cách tiếp cận của Apple. Alex Jaimes, phó chủ tịch mảng AI và khoa học dữ liệu tại startup ô tô Nauto đã bình luận: “Nó giải quyết hai vấn đề nhức nhối: việc đào tạo các mô hình trên đám mây rất đắt tiền, và để cho chúng có thể hoạt động được trên các thiết bị cũng rất là phức tạp.”
“Nếu Apple có thể cung cấp các công cụ để làm cho việc huấn luyện các mô hình ngay trên các thiết bị với một tốc độ hợp lý, điều đó tiết kiệm hơn nhiều so với việc làm điều đó trên đám mây.” Hơn nữa, khi mà việc tích hợp AI vào trong các ứng dụng cho iOS trở nên dễ dàng hơn, Apple có thể tăng tương tác, “thu hút người tiêu dùng và thâu nạp họ vào trong hệ sinh thái,” theo Jaimes nhận xét. Điều này sẽ giúp tăng trưởng doanh thu cho các cửa hàng ứng dụng của Apple, làm lợi cho mảng kinh doanh dịch vụ đang ngày càng phát triển của Táo khuyết.
Vấn đề là ở chỗ, Create ML đã ra mắt quá muộn. Google đã cung cấp framework AI nguồn mở của họ, với tên gọi TensorFlow, từ gần 3 năm trước rồi. CEO của startup Matroid chia sẻ, ông Reza Zadeh chia sẻ: “TensorFlow đã tiến xa so với Create ML, và Create ML trông chả khác gì món đồ chơi khi đứng cạnh nó.” Google đã bổ sung hỗ trợ Swift cho TensorFlow, và gần đây họ cũng đã giới thiệu ML Kit, hoạt động cho cả Android và iOS và có thể hoạt động trên các thiết bị hoặc từ đám mây của Google. Zedah cho rằng “chẳng có nhà phát triển hay nhà nghiên cứu nghiêm túc nào lại đi cân nhắc đến việc sử dụng công nghệ Create ML cả.” Tham khảo CNBC
