AppleGoogle dan Perburuan Teknologi yang Tak Terhentikan…

Salah satu hal yang paling saya sukai dari industri teknologi adalah kecepatan perpindahan inovasi dari perusahaan besar dan produk kelas atas ke perangkat yang lebih terjangkau. Pencurian ide yang meluas tidak begitu bagus ketika itu terjadi di antara perusahaan kecil – atau, seperti dalam kasus ini Facebook menganggap Snapchat seperti inkubatornya, di mana sebuah perusahaan besar menyalin yang lebih kecil. Tapi saya tidak masalah dengan aliran ide bagus dari raksasa seperti Apple dan Google untuk vendor perangkat keras dan perangkat lunak yang lebih hemat anggaran. Apple dan Google, bagaimanapun, memiliki masalah besar dengan itu, dan mereka bekerja keras untuk mengembangkan teknik dan pendekatan baru yang tidak dapat dengan mudah ditiru.

Hal baru yang besar di smartphones Baru-baru ini salah satu frasa buzz yang akan sering Anda dengar: pembelajaran mesin. Seperti virtual dan augmented reality, pembelajaran mesin sering dilihat sebagai janji yang jauh. Namun, pada 2017, itu terwujud dengan cara-cara utama. Pembelajaran mesin adalah inti dari apa yang membuat iPhone X tahun ini Apple dan Pixel 2 / XL dari Google saja. Ini adalah kekuatan pendorong diferensiasi baik hari ini dan besok, dan perusahaan yang tertinggal akan menemukan diri mereka tanpa harapan keluar dari persaingan.

Salah satu keuntungan dari pembelajaran mesin yang tidak dapat dengan mudah disalin, dikloning, atau direkayasa ulang: bersaing dengan hal-hal seperti Apple dan Google di game ini, Anda harus memiliki daya komputasi dan data pengguna sebanyak mereka (yang mungkin tidak Anda miliki) dan waktu sebanyak yang mereka investasikan (yang mungkin tidak Anda miliki). Singkatnya, pembelajaran mesin menjanjikan untuk menjadi cawan suci bagi perusahaan teknologi raksasa yang ingin meningkatkan skala yang tidak dapat dicapai oleh pesaing yang lebih kecil. Ini memanfaatkan sumber daya dan basis penggunanya yang luas, dan terus menjadi lebih baik dari waktu ke waktu, sehingga pesaing harus terus bergerak hanya untuk tetap dalam jangkauan.

Saya tidak berargumen bahwa pembelajaran mesin adalah obat mujarab lagi, saya pikir semua tampilan OLED sangat bagus (beberapa mengerikan): itu hanya dasar di mana beberapa fitur pembeda utama sedang dibangun.

KAMERA HDR+ GOOGLE

Mari kita mulai dengan demonstrasi teknologi pembelajaran mesin konsumen yang paling mengesankan hingga saat ini: kamera di ponsel Pixel dan Pixel 2 Google. Performanya yang seperti DSLR tidak pernah mengejutkan saya, terutama dalam cahaya rendah. Perangkat lunak pencitraan Google telah mengatasi keterbatasan fisik tradisional kamera seluler (yaitu: kurangnya ruang fisik untuk sensor dan lensa besar) dan ini dicapai melalui kombinasi algoritme cerdas dan pembelajaran mesin. Seperti yang suka dikatakan Google, perusahaan telah mengubah masalah ringan menjadi masalah data, dan hanya sedikit perusahaan yang pandai menangani data seperti Google.

Saya berbicara dengan Marc Levoy, sarjana Stanford yang mengepalai tim fotografi komputasi Google, baru-baru ini, dan dia menyoroti satu hal penting tentang kamera yang didukung pembelajaran mesin Google: kamera itu terus menjadi lebih baik dan lebih baik dari waktu ke waktu. Bahkan jika Google tidak melakukan apa pun untuk meningkatkan kamera Pixel antara Pixel dan Pixel 2 saat diluncurkan, akumulasi waktu pembelajaran mesin yang sederhana akan membuat kamera lebih baik. Waktu adalah dimensi ekstra yang membuat pembelajaran mesin lebih menarik. Semakin banyak sumber daya yang Anda miliki untuk penyiapan pembelajaran mesin Anda, kata Levoy, semakin baik output dan waktu pemrosesan serta dayanya (baik di perangkat itu sendiri maupun di peternakan). Server Google yang luas) sangat penting.

Sumber: ambang