Az Apple AI doktor tervei

Az Apple a „Project Mulberry” kódnéven futó fejlesztés keretében egy mesterséges intelligencia által vezérelt orvos szerepét betöltő egészségügyi edző bevezetésén dolgozik, melynek célja, hogy személyre szabott tanácsokkal segítse a felhasználók mindennapi életét. Az új funkció a jövőbeni iOS 19.4-es frissítés részeként várható, valószínűleg 2026 tavaszára vagy nyarára, és először az Egyesült Államok piacán kerül bevezetésre.

Az eddigi próbálkozások és a versenykörnyezet

Az Apple már korábban is tett lépéseket az egészség és fitnesz területén. Az Apple Watch, az egészségügyi alkalmazás és a Fitness+ szolgáltatás révén a cég igyekezett minél több adatot gyűjteni és értékelni a felhasználók életmódjáról. Ezek a korábbi fejlesztések adtak alapot ahhoz, hogy most egy teljesen integrált, AI-alapú orvosi asszisztenssel bővüljön a portfólió. A Bloomberg munkatársa, Mark Gurman szerint az új megoldás már teljes gőzzel halad, és az Apple tovább kívánja erősíteni pozícióját a digitális egészségügy piacán.

A versenytársak között olyan márka nevek is felmerülnek, mint a MyFitnessPal vagy a Noom, akik jelenleg is a személyre szabott étkezési és életmód-tanácsadás területén aktívak. Ezek a cégek kifejezetten az étkezés nyomon követésére és a fogyás támogatására fókuszálnak. Az Apple projektje viszont ennél komplexebb megoldást kínálhat, ugyanis a cég saját eszközeiből származó adatokkal dolgozva – például az Apple Watch és az iPhone – kívánja személyre szabni a tanácsokat. Így az Apple a teljes ökoszisztéma erejét kihasználva egy olyan szolgáltatást tervez, amely nem csupán az étkezésre koncentrál, hanem a testmozgás, az alvás és különféle krónikus állapotok, például a szívbetegségek kezelésében is támogatást nyújt.

A projekt részletei és működési elve

A projekt, mely ideiglenesen Health+ néven is ismert, az Apple belső orvosi szakembereinek és külső szakértőinek – például kardiológusoknak és táplálkozási tanácsadóknak – közreműködésével készül. Az AI alapú orvosi asszisztens célja, hogy a felhasználók egészségügyi adatait (például a pulzusszámot, alvásminőséget vagy a napi aktivitási szinteket) elemezve, személyre szabott tanácsokat adjon a helyes táplálkozás, rendszeres testmozgás és általános életmód javítása érdekében. Az alkalmazás különösen kiemelt szerepet tulajdonít majd az étkezések nyomon követésének: a tervek szerint az iPhone kamerája segítségével a felhasználók által fogyasztott ételek vizuális elemzése is lehetséges lesz, így az alkalmazás valós időben tud javaslatokat tenni a táplálkozás javítására.

Ezen kívül a rendszer a testmozgás során készített videók elemzésével is segítené a felhasználókat abban, hogy helyesen végezzék a gyakorlatokat – akár a meglévő Apple Fitness+ platform integrációja révén. A projekt egy másik érdekes eleme az is, hogy a felhasználók számára készített oktatóvideókban szakértők magyarázzák el az egyes egészségügyi trendeket, melyek az újonnan kialakított, Oaklandban létesített stúdióban készülnek.

Összegzés

Az Apple új AI-alapú egészségügyi asszisztense egy újabb lépést jelent abba az irányba, hogy a digitális egészségügy ne csupán adatgyűjtést jelentsen, hanem az aktív életmód-tanácsadásra is kiterjedjen. Míg a cég korábbi fejlesztései – az Apple Watch, az egészségügyi alkalmazás és a Fitness+ – már az adatgyűjtés és a passzív monitorozás terén bizonyítottak, az új projekt célja, hogy a megszerzett adatokat valós idejű, személyre szabott tanácsokkal egészítse ki. Bár a versenytársak, mint a MyFitnessPal és a Noom, már most is jelen vannak az étkezés- és életmód-tanácsadás piacán, az Apple integrált ökoszisztémája és a rendszer több aspektusát lefedő funkcionalitása új irányt mutathat a digitális egészségügy terén. 

Osszd meg ezt a cikket
 Fázisátmenet figyelhető meg a nyelvi modellek tanulásában
Mi történik a mesterséges intelligencia „elméjében”, amikor megtanulja megérteni a nyelvet? Hogyan jut el oda, hogy nem csupán a szavak sorrendjét, hanem azok jelentését is képes követni? Egy nemrég megjelent kutatás a mesterséges intelligencia e belső folyamataiba enged elméleti betekintést, és olyan átváltozást azonosít, amely a fizikából ismert fázisátmenetekhez hasonlítható.
 Hogyan segít az MI a cementipar szén-dioxid-kibocsátásának csökkentésében
A globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy nyolc százalékáért egyetlen iparág felelős: a cementgyártás. Ez több, mint amennyit az egész légi közlekedési szektor kibocsát világszerte. Miközben a világ egyre több betont használ — lakóházakhoz, infrastruktúrához, ipari létesítményekhez —, a cement előállítása továbbra is rendkívül energiaigényes és szennyező marad. Ezen a helyzeten kíván változtatni a svájci Paul Scherrer Intézet (PSI) kutatócsoportja, amely mesterséges intelligencia segítségével dolgozik ki új, környezetbarát cementrecepteket.
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
A Rhino Linux új kiadással jelentkezik: 2025.3
A Linux disztribúciók körében főként kétféle szemléletmód terjedt el, vannak a stabil, ritkán frissülő rendszerek biztonságos kiszámíthatósággal, és a naprakész, de időnként kényes egyensúlyon balanszírozó, gördülő kiadású disztribúciók. A Rhino Linux ezt a két ellenpontot próbálja áthidalni, azaz egyszerre próbál naprakész lenni gördülő disztribúcióként, de alapként az Ubuntura épül, hogy megfelelő stabilitást is biztosítson.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?
Elég egy fotó és egy hang – az Alibaba új mesterséges intelligenciája teljes testű avatárt készít belőle
Egyetlen hangfelvétel és egy fotó is elegendő ahhoz, hogy élethű, teljes testtel mozgó, arcjátékkal és érzelmekkel teli virtuális karaktereket hozzunk létre – stúdió, színész vagy zöld háttér nélkül. Az Alibaba legújabb fejlesztése, az OmniAvatar nevű nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-modell legalábbis éppen ezt ígéri. Bár a technológia még formálódik, már most is érdemes figyelmet szentelni annak, amit lehetővé tesz – és annak is, hogy mindez milyen új kérdéseket vet fel.

Az elmúlt néhány napban megjelent Linux disztribúció frissítések