# Giannandrea: puntiamo al machine learning integrato nei dispositivi

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- Published: 2020-08-07T09:00:00+02:00
- Author: Kiro

![John Giannandrea - Senior Vice President
Machine Learning e AI Strategy](https://
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puntiamo al machine learning integrato nei dispositivi 1")

John Giannandrea – Senior Vice President Machine Learning e AI Strategy

Che cos’è il **machine learning**? Probabilmente ne avete sentito parlare molto 
ma non avete ben chiaro il significato. Pensate ai computer come a delle calcolatrici
avanzate: si immettono dati, il computer li elabora e mostra un risultato.

Il machine learning sono una serie di formule che spingono il computer a raccogliere
da solo quei dati ed elaborarli. Per questo si dice che il computer apprende da 
solo. Più i processori sono veloci e le formule avanzate, e più i risultati sono
potenzialmente efficaci.

**Apple usa il machine learning per moltissime cose**: i suggerimenti di Siri, creare
album automatici in Foto, imparare le abitudini dell’utente per ottimizzare la batteria,
fondere più foto per ottenere un’immagine migliore, suggerire le parole mentre si
scrive e così via.

Per rendere il machine learning sempre più efficace e correggere le formule che 
se ne occupano bisognerebbe raccogliere molti dati. Questo è il motivo per cui al
momento Google e Amazon sono a un livello superiore rispetto Siri.

Apple, però, ha tra i suoi punti forti la **protezione dei dati degli utenti**. 
Questo la spinge a non raccogliere dati. Quindi il suo approccio per il machine 
learning è differente rispetto a quello della concorrenza.

Come spiega **John Giannandrea** ad [ArsTechnica](https://arstechnica.com/gadgets/2020/08/apple-explains-how-it-uses-machine-learning-across-ios-and-soon-macos/),
vice presidente del ML e AI di Apple, l’obiettivo di Apple è far sì che ogni dispositivo
gestisca il machine learning in locale, senza dover interrogare i server della società.

Questo oltre a proteggere la privacy degli utenti, si trasforma anche in un grande
vantaggio per la velocità. Dover interrogare il server per ogni azione di machine
learning significa attendere i tempi di latenza di internet, invece l’elaborazione
sul dispositivo è estremamente più veloce.

Questo è il motivo per cui Apple sta investendo molto nel chip **Neural Engine**.
Un processore a se stante che migliora molto di anno in anno. Attualmente è un chip
octo-core capace di effettuare oltre 5000 miliardi di operazioni al secondo.

Una tecnologia che Apple svilupperà molto. Prendiamo ad esempio le recenti evoluzioni
in merito, come la dettatura o la traduzione offline. Un esempio ancora più lampante
è la **tecnologia Scribble** che permette di scrivere con l’Apple Pencil e far interagire
il sistema rilevando la scrittura dell’utente.

> Abbiamo realizzato la Pencil, l’iPad e il software per entrambi. Sono opportunità
> uniche per fare davvero un ottimo lavoro. Per cosa stiamo facendo un ottimo lavoro?
> Consentire a qualcuno di prendere appunti e di essere produttivo con i propri 
> pensieri creativi su carta digitale. Quello che mi interessa è vedere queste esperienze
> utilizzate su larga scala nel mondo.

Dichiara [Giannandrea](https://www.melamorsicata.it/2018/12/21/john-giannandrea-ora-e-un-vice-presidente-esecutivo-di-apple/).
L’ex capo dell’Intelligenza Artificiale di Google assicura che i sistemi di predizione
saranno sempre più presenti nei prodotti della Mela, compresi i prossimi computer
con Apple Silicon. E assicura: “_molti dei prodotti con le sfide più ambiziose non
sono stati ancora presentati, ma non posso dire di più_”.

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