Künstliche Intelligenz ist einer der Saisontrends für die Smartphones der letzten Monate. Kaum ein Flaggschiff, das nicht einen smarten Algorithmus installierte, um etwa Kameraaufnahmen automatisch auszusteuern oder die Akkulaufzeit zu optimieren. Sowohl Huaweis aktueller Kirin-970-Prozessor, Qualcomms Snapdragon 845 und Samsungs Exynos 9810 werden mit besonderer Unterstützung für KI-Funktionen beworben.

Auch Apple ist seit der letzten iPhone-Generation dabei. Der A11-"Bionic"-Prozessor bietet eine "neural engine", mit Core ML wurde auch eine passende Schnittstelle für Maschinenlernfunktionen eingeführt. Dieses Fundament wird erweitert, Apple setzt voll auf künstliche Intelligenz, schreibt "Wired".

Core ML 2.0 und Create ML

Auf der WWDC stellte man Core ML 2.0 vor, die mit iOS 12 Einzug halten wird. Und mit Create ML kommt eine neue Schnittstelle, mit der die einfache Umsetzung von KI-gestützten Apps ermöglicht werden soll. Es ist eine Erweiterung von Apples Programmiersprache Swift. Einfache Features – etwa ein Lernmodell dazu zu bringen, verschiedene Eissorten voneinander zu unterscheiden – sollen sich mittels Drag & Drop umsetzen lassen.

Create ML ist nicht auf iPhones beschränkt, sondern kann auch auf Macs verwendet werden. Weil es auf die Erweiterung von Lernmodellen setzt, die bereits in Apples Betriebssysteme integriert sind, soll es hohe Performance ermöglichen und gleichzeitig den Speicherplatz für entsprechende Komponenten in Apps deutlich reduzieren.

Die Entwickler der Sprachlern-App Memrise haben die Schnittstelle dazu verwendet, eine KI Objekte erkennen und ihren Namen in verschiedenen Sprachen anzeigen zu lassen. Das bisher verwendete, selbst programmierte Modell benötigte rund 90 MB an Speicherplatz. Jenes, das auf Create ML setzt, soll nur drei MB belegen. Die Entwickler auf der WWDC zeigten hohes Interesse an dem neuen Feature, ein ausführliche Session dazu wurde von tausenden Teilnehmern besucht.

Nur für Apple-Plattformen

Allerdings gibt es auch potenzielle Schwachpunkte, warnt Chris Nicholson von der auf Maschinenlernen spezialisierten Firma Skymind. Die Vereinfachung der KI-Programmierung könnte die Umsetzung komplexerer und einzigartiger Funktionen erschweren. Gerade hier seien selbst entwickelte Algorithmen dann von Vorteil, um eine App einzigartig zu machen.

Wolfram Kerl von Smartpatient führt ein anderes Problem an. Denn Apple beschränkt Create ML und Core ML ausschließlich auf eigene Geräte. Als Grund gibt man an, dass man so eine gute Kompatibilität und Performance sicherstellen wolle. Auf einem Mac ließe sich laut Entwicklungschef Craig Federighi ein Modell mit 20.000 Bildern in weniger als einer Stunde trainieren, auf konventionellem Wege auf einem Cloudserver würde dies hingegen rund einen Tag dauern.

Entwickler veröffentlichen Apps aber in der Regel nicht nur für iOS und Mac OS, sondern auch für Android und Windows. Hier sind Technologien der Konkurrenz im Vorteil. Googles Tensorflow ist plattformagnostisch, seit kurzem gibt es außerdem ML Kit für die Entwicklung mobiler Anwendungen. Auch andere Hersteller bieten Tools an, die nicht auf die Plattformen eines Unternehmens limitiert sind.

AR und Drittanbieter

Was das KI-Upgrade für iPhones letztlich bedeutet, bleibt abzuwarten. Federighi selbst weicht entsprechenden Fragen aus, obwohl KI-Features für Apple schon allein aufgrund des Fokus auf Augmented Reality von großer Bedeutung sind: "Viele Erfahrungen auf unseren Geräten hängen davon ab, welche Apps Drittanbieter entwickeln." (red, 7.6.2018)