[기타] 애플은 WWDC에서 ML기반 기능을 AI로 과대포장하는 걸 지양합니다

[라스트리스]

Apple은 '머신 러닝'을 사용하거나 AI가 백그라운드에서 작동하는 것을 선호합니다.

월요일 WWDC 2023 기조연설에서 Apple Silicon Mac Pro와 Apple Vision Pro와 같은 주목할 만한 신제품이 공개되었지만, Apple 발표자들은 'AI'라는 용어를 단 한 번도 언급하지 않았는데, 이는 Microsoft와 Google과 같은 경쟁사들이 현재 제너레이티브 AI에 집중하고 있다는 점을 고려할 때 눈에 띄는 누락입니다. 하지만 AI는 다른 이름으로만 언급되었을 뿐 Apple 프레젠테이션의 일부였습니다.

오늘날 "AI"는 놀라운 발전과 극단적인 과대 광고로 둘러싸인 매우 모호한 용어이지만, Apple은 이러한 연관성을 피하고 대신 "머신 러닝"과 "ML"과 같은 용어에 집중하기로 결정했습니다. 예를 들어, iOS 17 데모에서 소프트웨어 엔지니어링 수석 부사장 Craig Federighi는 자동 수정 및 받아쓰기 기능 개선에 대해 이야기했습니다.

"자동수정은 온디바이스 머신 러닝으로 구동되며, 수년에 걸쳐 이러한 모델을 지속적으로 발전시켜 왔습니다. 이제 키보드에는 단어 예측을 위한 최신 기술인 트랜스포머 언어 모델이 적용되어 그 어느 때보다 더 정확한 자동 고침이 가능합니다. 그리고 Apple Silicon의 강력한 성능 덕분에 iPhone은 사용자가 키를 누를 때마다 이 모델을 실행할 수 있습니다."

특히 애플은 애플 기조연설에서 AI 용어 '변압기'를 언급했다. 이 회사는 특히 DALL-E 이미지 생성기 및 ChatGPT 챗봇 과 같은 많은 최근 생성 AI 혁신을 지원하는 변환기 아키텍처를 사용하는 AI 모델을 의미하는 "변압기 언어 모델"에 대해 이야기했습니다 .

변환기 모델(2017년에 처음 도입된 개념 )은 자연어 처리(NLP)에 사용되는 신경망 아키텍처 유형으로, self-attention 메커니즘을 사용하여 시퀀스에서 다른 단어나 요소의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 입력을 병렬로 처리하는 기능은 번역, 요약 및 질문 답변과 같은 NLP 작업에서 상당한 효율성 향상과 획기적인 발전으로 이어졌습니다.

분명히 iOS 17 의 Apple의 새로운 변환기 모델은 스페이스 바를 누를 때 단어 또는 전체 문장을 완료할 수 있는 문장 수준의 자동 수정을 허용합니다. 제안 사항을 안내하는 글쓰기 스타일에서도 학습합니다.

기계 학습 애플리케이션을 가속화하도록 설계된 Neural Engine 이라고 하는 Apple Silicon 칩(및 2017년 A11 을 시작으로 초기 Apple 칩)의 특수 부분 덕분에 이 모든 온디바이스 AI 처리는 Apple에게 매우 쉽습니다. 애플은 또한 받아쓰기가 "Neural Engine을 활용하여 받아쓰기를 더욱 정확하게 만드는 새로운 변환기 기반 음성 인식 모델을 얻는다"고 말했습니다.

기조연설에서 Apple은 새로운 iPad 잠금 화면 기능("라이브 사진을 선택하면 고급 머신 러닝 모델을 사용하여 추가 프레임을 합성합니다."), iPadOS PDF 기능("새로운 머신 러닝 모델 덕분에 iPadOS는 PDF의 필드를 식별할 수 있으므로 자동 채우기를 사용하여 연락처의 이름, 주소 및 이메일과 같은 정보로 빠르게 채울 수 있습니다.")을 설명하면서 '머신 러닝'을 여러 번 언급했습니다."), AirPods 적응형 오디오 기능("개인화된 볼륨을 사용하면 머신 러닝을 사용하여 시간이 지남에 따라 사용자의 청취 선호도를 이해합니다."), Apple Watch 위젯 기능인 스마트 스택("스마트 스택은 머신 러닝을 사용하여 필요할 때 바로 관련 정보를 표시합니다.")에 대해 설명합니다.

Apple은 또한 iPhone에서 잠금 및 암호화된 개인 텍스트 및 이미지 저널링(대화형 일기장 같은 기능)이 가능한 새로운 앱인 Journal을 선보였습니다. Apple은 AI가 일부 역할을 한다고 말했지만 "AI"라는 용어는 사용하지 않았습니다.

"온디바이스 머신 러닝을 사용하여 iPhone은 글쓰기에 영감을 줄 수 있는 순간에 대한 개인화된 제안을 생성할 수 있습니다."라고 Apple은 말합니다. "제안은 사진, 위치, 음악, 운동 등과 같은 iPhone의 정보로부터 지능적으로 큐레이션됩니다. 그리고 제안을 활성화할 때 포함할 항목과 저널에 저장할 항목을 사용자가 제어할 수 있습니다."

마지막으로, 새로운 Apple Vision Pro 데모에서 고글 전면의 움직이는 사용자 눈 이미지는 사용자의 얼굴을 스캔하여 만든 특별한 3D 아바타에서 비롯되며, 이 아바타는 바로 머신 러닝을 통해 만들어졌다고 밝혔습니다.

"최첨단 머신 러닝 기술을 사용하여 새로운 솔루션을 만들었습니다."라고 Apple은 말합니다. "Vision Pro의 전면 센서를 사용하여 빠른 등록 프로세스를 거친 후 시스템은 고급 인코더-디코더 신경망을 사용하여 디지털 페르소나를 생성합니다."

인코더-디코더 신경망은 먼저 입력을 "잠재 공간 표현"(인코더)이라고 하는 압축된 숫자 형식으로 압축한 다음, 이 표현에서 데이터를 재구성하는 신경망의 한 유형입니다(디코더). 추측이지만 인코더 부분은 스캔 과정에서 캡처한 얼굴 데이터를 분석하여 관리하기 쉬운 저차원 잠상 표현으로 압축할 수 있습니다. 그런 다음 디코더 부분이 압축된 정보를 사용하여 얼굴의 3D 모델을 생성할 수 있습니다.

인공지능의 강자, M2 울트라?

WWDC 기조연설에서 Apple은 최대 24개의 CPU 코어, 76개의 GPU 코어, 초당 31조 6천억 번의 연산을 처리하는 32코어 뉴럴 엔진이 탑재된 역대 가장 강력한 Apple 실리콘 칩인 M2 Ultra를 공개했는데, 이는 M1 Ultra보다 40% 더 빠른 성능을 제공한다고 Apple은 밝혔습니다.

흥미롭게도 Apple은 이 성능이 "대형 변압기 모델"을 훈련하는 데 유용할 수 있다고 직접 언급했는데, 이는 우리가 아는 한 Apple 기조연설에서 AI에 대한 가장 눈에 띄는 언급입니다(비록 지나가는 말로만 언급되기는 했지만):

"또한 M2 Ultra는 M1 Ultra보다 50% 더 많은 192GB의 통합 메모리를 지원할 수 있어 다른 칩으로는 할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 단일 시스템에서 가장 강력한 개별 GPU가 메모리 부족으로 처리할 수 없는 대형 변압기 모델과 같은 대규모 ML 워크로드를 훈련할 수 있습니다."

이 개발 소식에 일부 AI 전문가들은 흥분하고 있습니다. 자주 트위터에 글을 올리는 AI 전문가 페리 메츠거(Perry E. Metzger)는 "우연이든 의도적이든, Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처는 이제 하이엔드 Mac이 대규모 AI 모델을 실행하고 AI 연구를 수행하는 데 정말 놀라운 기계가 되었다는 것을 의미합니다. 이 가격대에서 192GB의 GPU 액세스 가능 RAM을 제공하는 다른 시스템은 많지 않습니다."라고 말합니다.

여기서 RAM이 커진다는 것은 더 크고 표면적으로 더 뛰어난 성능의 AI 모델이 메모리에 들어갈 수 있다는 것을 의미합니다. 새로운 Mac Studio(1,999달러부터)와 새로운 Mac Pro(6,999달러부터)는 데스크톱 및 타워형 컴퓨터의 폼 팩터로 더 많은 사람들이 AI 교육을 받을 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

이 새로운 M2 울트라급 머신의 성능이 H100과 같은 AI 튜닝된 엔비디아 GPU와 어떻게 비교될지는 엄격한 평가를 거쳐야만 알 수 있습니다. 현재로서는 애플이 공개적으로 제너레이티브 AI 트레이닝 하드웨어에 뛰어든 것처럼 보입니다.

원본출처 | https://arstechnica.com/information-technology/2023/06/at-apples-wwdc-keynote-ai-never-came-up-by-name-but-it-was-there/

[루리웹-475507]

뉴럴엔진 기반으로한 온디바이스 서비스로 애플이 미래에 어떠한 것을 들고나올지는 모르겠는데, 현시점에선 애플은 최대한 AI라는 이름을 피하는게 맞아보입니다.

애플은 현재 서비스하는게 시리와, 기타 키워드 제안, 예측, 자동수정, 이미지 보정 이런 보조기능위주인데
타사에서 내놓은 요새 대두되는 AI는 챗GPT, 빙, 바드처럼 생산성에 직결되는 결과물제공하는 기능이다보니...

물론 애플은 뉴럴엔진을 통해 기기상에서 구현되는 기능들이고 챗GPT같은건 대규모 서버를 바탕으로한 서비스의 차이가 있지만요.

그런데 분명 애플도 미래에 챗GPT같은 서비스를 내놓을거같은데 그때가서 어떠한 결과물을 보여줄지, 그리고 어떻게 마케팅할지 궁금하긴 하네요.

[루리웹-475507]

개인적으론 상단 내용보단 말미에 언급된 M2 울트라 관련 내용이 궁금하네요.

애플의 뉴럴엔진은 기능구현에 최적화되어있고, 학습용도 등으로는 사용이 제한적이라고 이야기 되었던것같은데 이와 반대되는 내용이라...

[주식황제]

애플이 AI분야에서 뒤쳐진게 맞는 거 같은디

[모즈군]

뒤처진걸까??

그냥 ai 분야 탑을 사버리면 그만이라 ㅋ 딱히 그렇게 쪼들리지두 않을듯

[라스트리스]

칼럼의 내용은 그런 걸 논하는게 아님. 요즘 인공신경망 기술을 쓰는 기능마다 다 인공지능이라고 하는 경향이 있는데, 애플은 이걸 피하고 머신러닝이라는 더 세부적인 용어에 집중하고 있다는 소리임.

머신러닝 바탕으로 키보드 입력 시 자동수정 기능을 더 정교하게 개선했지만 이걸 인공지능 자동수정기능이라 표현하지 않고,

특정 PDF필드를 머신러닝을 이용해서 인식해서 이메일이나 주소, 전화번호 등을 자동적으로 채우는 기능을 내놓았지만 이를 인공지능 PDF수정기능이라 표현하지 않고,

각종 사용자데이터를 바탕으로 자동적으로 일기를 만들어주는 저널앱을 만들었지만 이를 인공지능 일기장앱이라고 표현하지 않는 식으로 말이지.

[돼지 저금통]

구글이랑 오픈 ai를 애플이 인수한다? ㅋㅋㅋㅋㅋ

[방랑삿갓]

구글 오픈ai만 있는게 아니긴 하지.. 오픈ai에서 나온 사람이 관련해서 만든것도 있고 돈되는 분야라서 자금력 받쳐주면 비슷하게 수준까지 될만한 회사는 많으니..

[ink7]

A.I분야에선 애플의 폐쇄성 때문에 연구를 해도 자신의 성과를 밝힐수 없어 실력있는 개발자와 연구자들이 애플을 기피한다고 합니다
오픈 A.I가 빠르게 발전하는것이 빠르게 정보를 공유하기 때문인데 이런점이 없는 애플은 A.I부분에선 정책을 바꾸지않는한 발전하기 힘들것으로 전문가들이 애길하고 있습니다

[프로바이오틱스]

나 ai요 라고 외치는 단일 기능 하나보다는 기능을 각 분야에 특화해서 잘게쪼개어 곳곳에 배치하고 단일기기가 독립적으로 수행하도록 만들었다는 얘기군요. 흥미롭네요

[루리웹-1421964036]

마케팅으로 다른 회사들은 인공지능-AI라는 단어를 사용중이지만 실제 구동이나 로직을 보면 전혀 어울리지 않고 기계학습-ML라는 단어를 쓰는게 맞다고 봅니다. 끽해봐야 확률에 의한 결과물 밖에 뽑지 못하는게 어딜봐서 인공지능이란건지

[포케카포커]

확률에 의한 결과가 인공지능이지 그럼 뭐가 인공지능인가요...? 인간의 사고도 결국은 경험(확률)+감정+기억력(불완전)에 의해서 결정되는데 여기서 감정이랑 기억력이라는 쓸모없는걸 쳐낸게 인공지능 아님?

[데이나잇]

확률 그 자체가 인공지능입니다 ㅎㅎ
높은확률을 우리는 느끼고 만나고 있는것일 뿐.

[루리웹-1421964036]

그 확률에 의한 결과값을 도출해내는 과정이 무언가의 논리적 과정 혹은 기계 스스로가 로직을 짜고 만들어내서 도출하는게 아닌 인간이 짜준 로직대로 잘게 쪼개어 밀어넣은 데이터셋 내 존재하는 데이터의 편린을 확률적으로 조합해 그럴싸한 데이터를 토해내는게 현재의 기계학습인데 그딴걸 "지능"이라고 한다면 100여년전 독일의 암호를 해독하던 애니그마도 인공지능이라고 평해야 할겁니다. 근본적으로 그거랑 로직상 다른게 1도 없거든요.

그리고 지능의 가장 큰 주체는 자기방어를 기반으로 하는 자아인데 자아가 없는 그저 입력과 출력만을 할 수 있는게 지능이라고 칭한다면 인간은 매트릭스의 전지나 하는게 이로울겁니다.

[루리웹-1421964036]

확률이 지능이라고 하는거만큼 사람들 속이기 좋은 말이 없죠.

[루리웹-2650969827]

그릉이가 헛소리 하는거 보니 또 그럴싸하게 포장해서 입터는 내용인가 봄

[라스트리스]

모든 사람의 이해력이 동등할 수는 없지

[중복엔 닭이지]

Transformer를 변환기/변압기라고 번역해놨네
누가 번역한건지..

[강미윤]

이젠 흔한 명칭이 되어버리긴 했지만, ML 기반 기술을 AI라 이르는 건 유서깊은 과장 광고이긴 합니다.

근데, 과장된 수사를 한껏 동원하여 마케팅하는 걸 세계에서 제일 잘, 심지어 근사하게 해내는 회사가 애플 아닙니까(물론 그 수사에는 어느정도의 근거가 있지만요). 애플이 이 분야에서 앞서가는 회사였다면 과연 이번 행사에서처럼 조심스러운 태도를 취했을지... 다소 의문스럽긴 하네요. 시리 발표 땐 어땠더라?

[강미윤]

이 주제와 관련해서 참고할만한 아티클이 있어 남깁니다. 다소 오래되었고 알 사람은 이미 다 아는 글이긴 하지만.

https://pdsi.pabii.com/not-ai-but-pattern-recognition/