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Ya hemos tenido nuestros primeros contactos con los nuevos iPhone 11 y iPhone 11 Pro, y hemos podido ya comprobar como algunos de los conceptos abstractos que nos explicó Apple en la keynote del pasado 10 de Septiembre empiezan a introducirse en nuestro día a día sin que seamos conscientes de ello. ‘Palabros’ como Machine LearningDeep Fusion son conceptos que estamos hartos de oir en estos días pero que igual no conocemos del todo al habernos quedado en la superficie del concepto. Si te interesa este tema, en este post profundizaremos un poco más sobre todo ello.

Qué es Machine Learning y por qué Apple sí innovó con el chip A13 Bionic

Si nos quedamos en la base de la palabra, y en la mera traducción de ella, podríamos decir que Machine Learning (ML) es únicamente aprendizaje automático, y digo únicamente porque muchos usuarios se quedan en esta capa, algo oscuro y prohibido que impresiona solo con oírlo. Realmente el mérito no está en la enorme capacidad que a día de hoy tienen nuestros iPhone de realizar enormes y complejos cálculos en tiempos casi imposibles de calcular. El mérito real está en los sesudos desarrolladores y en la capaidad de los equipos que gestionan las grandes cantidades de datos necesarios para que funcione esta tecnología que en grandes rasgos funciona de forma parecida a como lo hace el Big Data.

Cualquier buen programador intenta enseñar a la máquina para que de una forma óptima siempre resuelva de la mejor forma un problema, pero cuando los datos y los cálculos requeridos a veces tienden al infinito, hay que usar otra estrategia y que mejor que la maquina se equivoque y aprenda por si misma. Para ello se realizan decisiones «heurísticas» que pretenden dotar al software de una capacidad de decisión por «intuición«. Es algo parecido a la busqueda heuristica de un antivirus, es posible que un archivo presente anomalías que hace que, aunque no aparezca como archivo infectado por comparación con otra infectado, haga pensar a nuestro software antivirus que podría serlo y lo almacene en cuarentena. En pocas palabras, enseñamos al software a decidir por si mismo, y aunque al principio sea errático, la estadística nos dice que poco a poco será casi tan eficaz como lo puede ser un ser humano en la toma de decisiones.

Los algoritmos de Machine Learning están pensados para que con menos recursos se procesen grandes volúmenes de datos, e ir aprendiendo por si mismo, algo parecido a como hace la máquina WOPR en la película de Juegos de Guerra.

Es importante entender este concepto para poder decir que Apple sí ha innovado con los nuevos iPhone 11. Ha innovado en la forma de implementar la inteligencia artificial a la fotografía. Alguien podría decir que apple no es la primera empresa en implementar ML en su tratamiento fotográfico, y en eso estamos de acuerdo, pero si es la primera en implementarla tal y como ha hecho, trabajando con un gran numero de fotos en tiempo real, antes y después de pulsar el obturador. De todo esto surge que haya sido necesario implementar un tremendo procesador A13 Bionic, el cual es capaz de soportar estos cálculos infinitos y en una cantidad de tiempo mínimo. Por eso, y no por otras oscuras razones, un iPhone XS no podrá realizar el modo nocturno al no disponer de un nivel operacional en su procesador A12 Bionic.

Como siempre pasa, en la keynote del 10 de Septiembre, Apple pecó de modesta y no explico de forma extensa cuál es el funcionamiento del bestial procesador A13 Bionic. Un procesador potente en si no aporta un valor añadido a un dispositivo, y tampoco aporta nada unos algoritmos estupendos si no hay fuerza bruta para moverlo. Pero como pasa siempre, y aquí tenemos la prueba, Apple ha sabido fusionar perfectamente el hardware con su software. Un procesador como el que ha creado Apple no hay que venderlo por la cantidad de operaciones que es capaz de hacer, sino por como se integra con el software que tiene que mover. Una vez más se demuestra la maestría absoluta de la firma de la manzana mordida en la fusión de hardware y software.

Por eso nosotros creemos que podemos decir bien alto que una vez más Apple innovó en como hace las cosas, inventando algoritmos que para el común de los procesadores es imposible ejecutar. El diseño a medida de un nuevo procesador que soporte esas velocidades de calculo, es simplemente maestría en la ingeniería.