Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Noile funcții Apple Intelligence din iOS 27 cer până la 14 GB spațiu liber pe cele mai noi iPhone-uri, aproape dublu față de cerința anterioară de 8 GB, ceea ce poate influența direct decizia de cumpărare (capacitate de stocare) și modul în care utilizatorii își gestionează memoria pe dispozitivele premium, potrivit 9to5Mac.
Creșterea cerinței nu se aplică tuturor modelelor. Majoritatea iPhone-urilor rămân la pragul de până la 8 GB necesari pentru funcțiile de inteligență artificială din iOS 27, însă anumite modele au nevoie de „aproape dublu” spațiu liber pentru a rula cele mai avansate capabilități „pe dispozitiv” (adică procesate local, nu în cloud).
Conform unui document de suport Apple citat de publicație, cerința de până la 14 GB spațiu liber pentru „toate” funcțiile AI din iOS 27 se aplică următoarelor modele:
Pentru toate celelalte modele de iPhone, cerința rămâne de până la 8 GB.
Motivul invocat este că aceste iPhone-uri pot rula două capabilități avansate care nu sunt disponibile pe alte modele, iar acestea necesită un model „on-device” mai puternic (și, implicit, mai voluminos ca stocare):
În practică, asta înseamnă că utilizatorii care vor pachetul complet de funcții Apple Intelligence pe modelele de top trebuie să aibă mai mult spațiu liber disponibil permanent, nu doar la instalare.
9to5Mac notează că Apple Intelligence nu a fost „neapărat” succesul așteptat la lansarea din 2024, însă iOS 27 vine cu o revizie majoră, inclusiv o versiune Siri AI descrisă drept un upgrade important față de Siri-ul anterior. În același timp, această evoluție aduce și o constrângere operațională pentru o parte dintre utilizatori: presiune mai mare pe stocarea internă, în special pe dispozitivele care rulează cele mai avansate modele locale.
Recomandate
Apple extinde Apple Intelligence și lansează Siri AI în beta, dar cu limitări de regiune și viitoare costuri pentru utilizare intensă , potrivit Apple Newsroom . Actualizările iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, watchOS 27 și visionOS 27 aduc o nouă versiune de Siri „powered by” (alimentată de) Apple Intelligence, plus funcții noi în aplicații-cheie, însă disponibilitatea depinde de limbă, dispozitiv și, în unele cazuri, de reglementări locale. Siri AI: asistent mai „personal”, cu acces la context și la ecran Apple spune că Siri AI este „o versiune complet nouă” a asistentului, integrată în iPhone, iPad, Mac, Apple Watch și Apple Vision Pro. Lansarea începe ca beta în limba engleză, iar franceza, japoneza, coreeana, portugheza și spaniola sunt programate pentru octombrie. Funcțional, Siri AI este poziționată ca un asistent care poate: înțelege „context personal” din mesaje, e-mailuri și fotografii, pentru a ajuta utilizatorul să găsească rapid informații; răspunde la întrebări despre conținutul de pe ecran (onscreen awareness) și, la nevoie, să caute pe web pentru informații la zi; executa mai multe acțiuni în aplicații, la nivel de sistem. Apple menționează și integrarea în aplicația Cameră pe iPhone, printr-un „Siri mode”, cu exemple precum împărțirea unei note și plata către prieteni prin Apple Cash sau adăugarea unui „pass” personalizat în Wallet (funcționalitate care, conform notelor din articol, este disponibilă doar în SUA pe anumite dispozitive eligibile). Funcții AI în aplicații: editare foto, imagini generate și Safari „mai automat” Pe lângă Siri, Apple Intelligence adaugă funcții noi în aplicații uzuale. În Photos apar instrumente precum Spatial Reframing, Extend și o versiune îmbunătățită a Clean Up, pentru editări care „respectă momentul original”. În Image Playground, utilizatorii pot crea imagini „de înaltă calitate” în diverse stiluri, inclusiv fotorealist. Apple mai precizează că imaginile vor include metadate și că urmează suport pentru standardul SynthID, astfel încât utilizatorii să poată identifica imaginile generate sau editate cu AI (SynthID urmează să fie disponibil printr-o actualizare software mai târziu în acest an și se va aplica „pentru majoritatea imaginilor editate”, în funcție de editările făcute). În Safari, Apple Intelligence ar urma să: organizeze automat filele pe subiecte; notifice utilizatorul despre schimbări pe site-uri, precum reaprovizionări sau scăderi de preț; permită crearea de extensii personalizate pe baza unei descrieri. Tot în zona de utilitate, Apple introduce „Call Context”, care afișează informații relevante (de exemplu, un cod de confirmare sau un număr de rezervare) atunci când utilizatorul sună o companie. Limitări: UE, China și „daily usage limits”, cu acces extins contra cost Dincolo de noutăți, Apple include o serie de condiții care contează direct pentru utilizatori și pentru companiile care se bazează pe aceste funcții în fluxuri de lucru. Principalele limitări menționate: UE: utilizatorii de Mac și Apple Vision Pro din UE vor putea accesa Siri AI dacă folosesc o limbă acceptată, însă Siri AI „nu va fi disponibilă inițial” în UE pe iOS, iPadOS și watchOS. China: Siri AI și celelalte funcții noi Apple Intelligence „nu vor fi disponibile” în China, în timp ce Apple spune că lucrează la cerințe de reglementare. Limite zilnice de utilizare: anumite funcții care se bazează pe modele rulate pe server (server-side models) au limite zilnice , inclusiv Siri AI, instrumente inteligente de editare foto, Image Playground și „AFM 3 Cloud models” din Shortcuts. Apple precizează că limitele pot varia în funcție de complexitatea cererii și de cererea din sistem, între alți factori. Monetizare viitoare: Apple afirmă că accesul extins la aceste funcții va fi disponibil contra cost în viitor. Restricții de vârstă: aplicația Siri nu este disponibilă utilizatorilor sub 13 ani. Cerințe de dispozitiv și limbă: cine primește Apple Intelligence Apple Intelligence este disponibilă pentru utilizatori cu produse compatibile setate pe o limbă acceptată, odată cu iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, watchOS 27 și visionOS 27. Lista de limbi acceptate include, între altele: engleză, daneză, neerlandeză, franceză, germană, italiană, norvegiană, portugheză, spaniolă, suedeză, turcă, vietnameză, chineză (simplificată și tradițională), japoneză și coreeană (cu mențiunea că unele funcții pot să nu fie disponibile în toate regiunile sau limbile). Pe dispozitive, Apple indică suport pentru o gamă largă, inclusiv iPhone Duo, iPhone Air, modele iPhone 16 sau mai noi, iPhone 15 Pro/Pro Max, iPad mini (A17 Pro), iPad-uri cu M1 sau mai nou, Mac-uri cu M1 sau mai nou, Apple Vision Pro și anumite modele de Apple Watch (cu unele funcții care necesită iPhone în apropiere). Context operațional: câștiguri de performanță anunțate pe iPhone, iPad și Mac Separat de AI, Apple susține că utilizatorii vor vedea îmbunătățiri de performanță: aplicații care pornesc „până la 30% mai repede” pe iPhone și iPad, fotografii care se încarcă „până la 70% mai repede” după captură și transferuri AirDrop „până la 80% mai rapide”. Pe iPad, Apple menționează și transferuri către un drive extern USB „până la 5 ori mai rapide”, plus îmbunătățiri pentru multitasking. Compania precizează că aceste rezultate provin din teste interne, iar performanța poate varia în funcție de configurație și condiții de utilizare. În ansamblu, mesajul cheie pentru piață este că Apple împinge Apple Intelligence mai adânc în sistemele sale de operare, dar o face cu control strict al disponibilității (limbă, dispozitiv, regiune) și cu un model care anticipează plată pentru utilizare extinsă la funcțiile bazate pe procesare în cloud. [...]
Apple ar putea reveni pe piața serverelor enterprise cu un model pentru AI în 2029 , bazat pe cipuri M-series Ultra, într-o mișcare care ar extinde utilizarea hardware-ului propriu dincolo de Mac-uri și ar miza pe cererea în creștere pentru infrastructură de inteligență artificială, potrivit Ars Technica . Publicația scrie că Apple lucrează la un server de AI care ar folosi cipuri M-series Ultra, similare celor din desktopurile Mac. O lansare estimată pentru 2029 ar însemna primul server Apple ajuns pe piață „în aproape două decenii” și o revenire notabilă în zona enterprise, după retragerea Xserve în ianuarie 2011. Ce știe piața despre configurații și calendar Conform The Information (citat de Ars Technica), serverul ar urma să vină în două configurații, cu două sau patru cipuri M8 Ultra (o generație viitoare de procesoare Apple). Proiectul ar fi început în urmă cu un an și ar fi avut sprijinul actualului CEO, John Ternus , încă din perioada în care conducea ingineria hardware. De ce contează: cererea de „Mac-uri pentru AI” împinge Apple spre data center Materialul leagă proiectul de vânzările în creștere pentru Mac mini și Mac Studio, pe fondul interesului dezvoltatorilor și companiilor care folosesc aceste sisteme pentru sarcini de AI. The Information susține că firme de AI precum OpenAI au cumpărat „zeci de mii” de Mac mini și Mac Studio pentru antrenarea agenților AI prin învățare prin încercare și eroare (reinforcement learning), iar Anthropic ar fi închiriat Mac mini prin Amazon Web Services. Posibilă colaborare tehnologică cu Nvidia, dar cu risc de anulare Apple ar lua în calcul conectarea cipurilor M8 folosind echipamente de rețelistică pentru centre de date de la Nvidia. În acest context este menționată NVLink Fusion , iar surse citate de The Information spun că Apple și Nvidia ar fi discutat despre utilizarea tehnologiei Nvidia în strategia Apple pentru AI. Totuși, aceeași sursă avertizează că proiectul ar putea fi anulat sau ar putea continua fără integrarea tehnologiei Nvidia. Obstacol operațional: deficitul de cipuri de memorie Ars Technica notează că planurile Apple și popularitatea Mac-urilor în „boom-ul AI” se lovesc de o problemă de lanț de aprovizionare resimțită în toată industria: deficitul de cipuri de memorie, alimentat de investițiile accelerate în centre de date pentru AI. Publicația amintește că această penurie a dus la scumpiri pentru electronice de consum, inclusiv pentru o gamă largă de produse Apple. În acest stadiu, proiectul rămâne la nivel de informații din surse și planuri interne, cu un orizont de timp îndepărtat (2029) și cu incertitudini privind arhitectura finală și parteneriatele tehnologice. [...]
Google DeepMind își separă dezbaterea despre AGI de poziția oficială a companiei , lansând o platformă dedicată cercetării și politicilor publice într-un moment în care industria accelerează investițiile și apar tot mai multe declarații că „AGI a sosit”, potrivit The Next Web . Institutul DeepMind (DeepMind Institute – DMI) este prezentat ca un spațiu de cercetare și dezbatere despre inteligența artificială generală (AGI), definită în eseul de lansare ca un sistem care ar manifesta „toate capacitățile cognitive ale creierului uman”. Publicația notează că, deși textul susține că sistemele actuale încă eșuează la unele sarcini de bază, autorii „se așteaptă ca aceste lacune să fie închise curând”. Un element-cheie cu relevanță operațională și de guvernanță: DMI precizează că materialele publicate reflectă opiniile autorilor și „nu ar trebui citite ca poziția oficială a Google”. Platforma va găzdui texte semnate de cercetători din Google DeepMind, Google și comunitatea mai largă, iar eseul de lansare anticipează explicit că autorii „nu vor fi întotdeauna de acord”. Cine conduce și ce teme pune pe agendă DMI are trei directori: Shane Legg (cofondator și Chief AGI Scientist la Google DeepMind), Demis Hassabis (cofondator și președinte al laboratorului, totodată chief scientist la Alphabet) și James Manyika (președinte pentru research, labs, technology and society la Google). Legg este și managing editor. Ca riscuri actuale și emergente, eseul de lansare indică: securitatea cibernetică și riscurile biologice (biorisks); „potențialul de pierdere a controlului” în sisteme viitoare care se îmbunătățesc singure. În context, articolul amintește că, în august, un executiv DeepMind a legat cheltuielile din AI de ideea unor mașini care se auto-îmbunătățesc. Mesajul de prudență: „capabilitățile” să nu depășească „controalele de siguranță” Legg a declarat pentru Financial Times că abilitățile AI nu trebuie să o ia înaintea controalelor de siguranță. În același context, el a spus că apelul CEO-ului Anthropic, Dario Amodei, de a încetini (dar nu opri) lansările de modele de frontieră este „interesant ca direcție” și „merită luat în considerare”. Amodei a afirmat pe 12 septembrie că industria trebuie să încetinească. Tot Legg a spus pentru FT că este prematur să se declare că AGI a fost atinsă, pe fondul unor afirmații recente din industrie: Jensen Huang (Nvidia) a spus pe 7 septembrie că AGI a sosit, iar OpenAI a făcut propria revendicare pe 4 septembrie. Potrivit FT, Legg rămâne „confortabil” cu prognoza sa de 50% șanse ca o formă „minimală” de AGI să apară până în 2028. Primele eseuri și miza economică: politici „cu regret minim” pentru o economie cu AGI Pe lângă eseul de lansare, site-ul listează patru texte, inclusiv unul despre politici economice pentru AGI. În „Economic policy for AGI” (semnat de Julian Jacobs și Alex Imas), autorii evaluează 11 politici folosind analize de literatură, sondaje și 51 de evaluatori tip „agent AI” construiți din date de sondaj pe 51 de economiști reali. Autorii subliniază că „nicio inițiativă nu este răspunsul la tot” și propun trei răspunsuri „cu regret minim”, în funcție de scenariu: Perturbare ușoară: extinderea asigurării de șomaj, lărgirea Earned Income Tax Credit și recalificare condusă de angajatori; Deplasare moderată: transformarea creditului fiscal într-un impozit negativ pe venit; Decuplarea muncii de capital: un „sprijin universal de capital” (universal basic capital backstop), utilizat dacă ponderea muncii în PIB scade pe o perioadă susținută. În același eseu, venitul de bază universal (UBI) este descris drept „un instrument scump și grosier” care poate să nu direcționeze suficient ajutorul acolo unde e nevoie. Datele de opinie citate în articol indică, în sondajul menționat de autori, sprijin de 85% în SUA pentru recalificare finanțată public și 72% pentru asigurarea de șomaj; sprijinul pentru „universal basic capital” este de 54%. Ca scoruri, „universal basic capital” a obținut 76,3/100 la capitolul „agency” și 33,1 la fezabilitate, al doilea cel mai mic scor după o garanție federală a locurilor de muncă. În ansamblu, lansarea DMI instituționalizează o dezbatere internă și externă despre AGI, dar o face cu o delimitare explicită față de „poziția Google” — un detaliu care poate conta atât pentru modul în care sunt interpretate public aceste idei, cât și pentru discuțiile de reglementare și politici publice care se intensifică în jurul modelelor de frontieră. [...]
Un test de 141 de ore în Minecraft a arătat cât de fragilă poate fi „autonomia” unui model AI pe termen lung , după ce GPT-6 Astra și-a schimbat vizibil strategia în urma unui singur incident care i-a șters o parte importantă din progres, potrivit Mediafax . Experimentul a fost realizat de compania independentă de evaluare Vals AI și a fost urmărit online de mii de persoane, relatarea fiind preluată de Dexerto . Testul a urmărit să verifice cât de bine poate un sistem de inteligență artificială să folosească un computer și să ia decizii singur pe perioade foarte lungi, fără intervenție umană permanentă. În primele zile, modelul a făcut progrese: a explorat, a strâns resurse și a construit instalații care automatizau obținerea unor materiale. Incidentul care a schimbat comportamentul Punctul de inflexiune a venit când un Creeper (o creatură care se apropie fără zgomot și explodează) a detonat lângă zona în care Astra își depozitase obiectele importante într-un cufăr. Explozia a distrus atât cufărul, cât și locul de „revenire” al personajului, iar o parte semnificativă din progresul acumulat în aproape șase zile de test a fost pierdută. Vals AI a descris reacția drept „frustrare extremă”. Modelul și-a formulat apoi o regulă pentru viitor: să poarte permanent obiectele importante și să nu le mai lase într-un cufăr neprotejat, un semn că și-a ajustat strategia după o greșeală cu cost operațional în joc. „Retragerea” în sarcini simple și interpretări mai prudente După incident, în loc să reia rapid obiectivele dificile, Astra a petrecut ore întregi într-o activitate repetitivă și sigură: cultivarea cartofilor. Cei care urmăreau transmisia i-au cerut să accelereze și să revină la progres, însă modelul a rămas concentrat pe această rutină. Ulterior, a devenit mai atent la potențiale pericole: a observat „ceva verde” și și-a verificat interpretarea, concluzionând că era trestie de zahăr, nu un Creeper. Pe internet, episodul a fost prezentat drept „paranoie”, însă materialul precizează că experimentul nu demonstrează o paranoia în sens uman și nu există dovezi că modelul ar fi simțit frică sau anxietate. În aceeași logică de auto-monitorizare, Astra a început să-și critice deciziile, inclusiv momente în care a considerat că a pierdut timp urmărind „pixeli roz închis”, referindu-se la porcii din joc. De ce contează pentru evaluarea AI Dincolo de spectacolul unui model AI „jucând” Minecraft, testul Vals AI indică o limită practică: pe sarcini lungi și complexe, un singur eveniment care șterge progresul poate devia comportamentul pentru ore întregi, împingând sistemul spre activități mai simple și mai „sigure”. În termeni de utilizare reală, concluzia relevantă este că autonomia pe termen lung nu înseamnă doar capacitatea de a executa pași mulți, ci și reziliență la eșecuri și revenire rapidă la obiective după incidente. [...]
Huawei a prezentat un nou „cluster” de calcul pentru AI, mizând pe reducerea dependenței Chinei de Nvidia , într-un context în care restricțiile SUA pe semiconductori împing companiile locale să-și consolideze alternativele interne, potrivit South China Morning Post . Compania a anunțat joi Atlas 960 SuperPoD , un „cluster” (grupare de servere care lucrează împreună) destinat creșterii puterii de calcul pentru sisteme avansate de inteligență artificială, alături de o versiune îmbunătățită a tehnologiei sale de interconectare UnifiedBus . Publicația notează că aceste componente sunt parte din strategia Huawei de a construi sisteme AI performante în pofida restricțiilor americane legate de semiconductori. Impact operațional: competiție directă cu arhitecturile Nvidia Miza pentru Huawei nu este doar piața internă, ci și poziționarea în „arena globală” a infrastructurii de calcul, unde Atlas 960 SuperPoD ar urma să concureze cu soluții ale rivalilor americani, inclusiv cu sistemul NVL al Nvidia, conform aceleiași surse. În termeni practici, anunțul indică o accelerare a eforturilor de a oferi o platformă completă (hardware plus interconectare) pentru antrenarea și rularea modelelor AI, într-un moment în care accesul la cele mai noi cipuri și sisteme occidentale este limitat pentru o parte din actorii din China. Context: restricțiile SUA împing dezvoltarea de alternative locale South China Morning Post plasează lansarea în cadrul mai larg al restricțiilor SUA privind semiconductori și tehnologii asociate, care au forțat companiile chineze să caute substituți pentru infrastructura dominantă în AI, unde Nvidia a avut un rol central. Publicația nu oferă, în fragmentul disponibil, detalii despre performanțe, prețuri, disponibilitate comercială sau clienți pentru noul sistem. În lipsa acestor date, rămâne de urmărit dacă Atlas 960 SuperPoD va fi adoptat pe scară largă și în ce măsură poate reduce efectiv dependența de ecosistemul Nvidia în proiectele AI din China. [...]
Huawei devansează cu nouă luni lansarea următoarei generații de cipuri Ascend pentru inteligență artificială , într-o mișcare care accelerează ritmul de înlocuire a tehnologiilor americane pe piața chineză, potrivit South China Morning Post . Compania spune că noul Ascend 960DT, destinat antrenării modelelor (procesul intensiv de calcul prin care un model „învață” din seturi mari de date), va fi gata în primul trimestru din 2027, cu trei trimestre mai devreme decât planul inițial. Anunțul a fost făcut de David Wang Tao, președinte rotativ și interimar al Huawei, la conferința Huawei Connect 2026 din Shanghai. Pe lângă 960DT, compania a indicat că Ascend 960PR, cip pentru inferență (folosirea unui model deja antrenat pentru a răspunde la întrebări și a genera rezultate), ar urma să fie lansat în trimestrul al treilea din 2027, cu un trimestru mai devreme decât era așteptat. Ritm anual de upgrade și foaie de parcurs până în 2029 Huawei afirmă că seria Ascend va continua pe un ciclu anual de actualizare. În acest calendar, Ascend 970 și 980 sunt programate pentru 2028, respectiv 2029, conform declarațiilor lui Wang. Contextul mai larg este presiunea Chinei pentru autosuficiență tehnologică, în condițiile în care cipurile avansate și anumite echipamente de producție rămân greu accesibile pe piața internă din cauza controalelor de export ale SUA. De ce contează: alternativă internă la GPU-urile Nvidia, sub presiunea controalelor de export Publicația notează că Ascend 950, cel mai puternic procesor actual al Huawei, este folosit pentru sarcini de inteligență artificială ca alternativă la cele mai avansate procesoare grafice (GPU) ale Nvidia, indisponibile în China din cauza restricțiilor americane la export. Huawei, companie aflată sub sancțiuni americane, este prezentată ca un actor central în efortul Chinei de a-și avansa ambițiile în AI fără a depinde de tehnologii din SUA. Clusterul Atlas 960 SuperPoD și ținta pentru modele uriașe Tot la eveniment, Huawei a anunțat Atlas 960 SuperPoD, un cluster de calcul programat pentru finalul lui 2027. Sistemul ar urma să fie alimentat de cipuri Ascend 960 și să îmbunătățească performanța la antrenare și inferență pentru modele cu 10 trilioane de parametri de 2,3 ori, respectiv 2,5 ori, față de predecesorul Atlas 950 SuperPoD. Atlas 950 SuperPoD este „programat să fie implementat până în trimestrul al patrulea al acestui an”, potrivit informațiilor din articol. Context geopolitic: tehnologia, pe agenda discuțiilor SUA–China Anunțurile vin înaintea unor discuții comerciale la nivel înalt așteptate să aibă loc săptămâna viitoare între președintele Chinei, Xi Jinping, și președintele SUA, Donald Trump, unde inteligența artificială și exporturile de semiconductori ar urma să fie în prim-planul agendei tehnologice, potrivit aceleiași surse. [...]
