Провод для подключения айфона к магнитоле. Как в машине слушать музыку с Айфона? USB – соединение

Все смотрели фильмы о «Терминаторе», где суперкомпьютер Скайнет обрел свободу воли и решил уничтожить человечество. Чего-то подобного от разработки ИИ ожидают Илон Маск и Стивен Хокинг. Разбираемся, правдивы ли их опасения.

Что такое искусственный интеллект? Почему важно понимать, что это такое? Почему сегодня все о нем говорят?

Если вы читаете прессу, вы наверняка знаете, что с помощью именно этой технологии работают виртуальные помощники Amazon и Google, и что вскоре машины отберут у людей все рабочие места (на самом деле, не факт). Но при этом вряд ли вы отчетливо понимаете, что такое искусственный интеллект, и правда ли роботы нас всех поработят. Эта статья поможет разобраться во всех вопросах.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) - это компьютерная программа, в которую встроен механизм обучения. Получив новые знания, она позже использует их для принятия решения в новой ситуации, как это делают люди. Исследователи, создающие такие программы, пытаются заставить код считывать изображения, текст, видео или звук, и чему-то учиться на основе этой информации. Когда это происходит, полученное знание можно использовать в другом ситуации. Если алгоритм научился распознавать чье-то лицо, позже его можно распознать на фотографиях из Facebook. Применительно к современному ИИ обучение часто называют «тренировкой».

Люди с рождения умеют оперировать сложными идеями: если мы увидим яблоко, то впоследствии сможем узнать и совсем другое, непохожее на первое. Машины же очень буквальны, - у компьютера нет концепции «похожести», - и цель разработок в области искусственного интеллекта как раз и состоит в том, чтобы сделать машины менее буквальными. Машина легко может найти точные дубликаты фотографий яблока или найти два одинаковых предложения в тексте, но чтобы работать с визуальным образом яблока, чтобы распознать изображение того же яблока под другим углом или с другим светом, нужен ИИ. Это обобщение или формирование идеи, основанной на сходстве данных, и позволяет видеть общее в том числе между вещами, с которыми ИИ раньше не сталкивался.

Алекс Рудницкий, профессор компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон, говорит: «Цель в том, чтобы облечь сложное человеческое поведение в форму, которую можно обработать вычислительным способом. А это, в свою очередь, позволяет нам создавать системы, способные выполнять сложные действия, полезные для людей».

Далеко ли зашла разработка ИИ

Исследователи ИИ все еще работают над самыми основами. Как научить компьютер распознавать то, что он видит на картинке или в видео? Когда это удастся, нужно двигаться от распознавания к пониманию. Было бы здорово не только узнать, что на картинке яблоко, но и разобраться, что яблоко съедобно, что оно как-то связано с апельсинами и грушами, что люди едят яблоки и используют их при приготовлении яблочного пирога. А еще неплохо бы знать про Мичурина, молодильное яблочко и тому подобные вещи. Кроме того, есть проблема с пониманием языка, поскольку у многих слов существует несколько значений, различимых только в контексте, и все мы по-разному выражаем свои мысли. Как компьютеру охватить это текучее, непрерывно меняющееся явление?

В разных областях скорость прогресса ИИ очень разная. Например, сейчас очень быстро продвигается вперед компьютерное зрение, то есть способность распознавать изображения, при этом с пониманием естественного языка дела обстоят гораздо хуже. В этих областях развивают так называемый «узкий интеллект» - такой ИИ эффективен при работе с изображением, звуком или текстом, но не может воспринимать сразу много разнородных сигналов (при этом у человека мы наблюдаем «общий интеллект»). Многие исследователи надеются, что достижения в отдельных областях помогут понять общие принципы машинного обучения, что все же позволит создать универсальный ИИ.

Почему ИИ - это так важно

Как только ИИ научился узнавать на картинке яблоко или распознавать кусочек речи на аудиозаписи, его уже можно использовать в других программах для принятия решений, для которого в противном случае понадобился бы человек. Например, можно автоматически отмечать друзей на фотографиях в Facebook - иначе это пришлось бы делать вручную. Если речь идет о беспилотном автомобиле или системе помощи водителю, то можно распознавать другие автомобили и дорожные знаки, а в сельском хозяйстве - разбирать урожай, удаляя гнилые плоды.

Эти задачи, основанные только на распознавании изображений, традиционно выполнялись либо пользователем, либо кем-то из компании, предоставляющей программное обеспечение. Если задача экономит время пользователя, это ее конкурентное преимущество, а если она позволяет освободить время сотрудника или делает его работу полностью ненужной, это снижает затраты бизнеса.

Кроме того, есть задачи, которые просто невозможно сделать без машин: например, это обработка аналитики продаж в размере миллионов записей за считанные минуты. Теперь такие задачи выполняются быстро и дешево. Здесь мы учим машину делать то, что раньше делали люди, и, конечно, экономическая выгода от таких нововведений весьма велика.

Джейсон Хонг, профессор Лаборатории компьютерного взаимодействия Университета Карнеги-Меллон, утверждает, что, хотя ИИ может выполнять задачи за человека, он также способен создавать новые виды занятости.

«Автомобили полностью сменили лошадей, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе их появление привело к огромному разнообразию задачи и производства - появились фуры, небольшие грузовики, минивэны, кабриолеты и так далее. Аналогичным образом в краткосрочной перспективе системы ИИ станут прямой заменой человека применительно к рутинным задачам, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе мы увидим, что это породило новое разнообразие», - говорит он.

Готлиб Даймлер и Карл Бенц не думали о том, как автомобиль изменит облик городов, не думали о загрязнении окружающей среды или об эпидемии ожирения в развитых странах. Так и нам пока трудно оценить долгосрочное влияние этого фактора.

Почему ИИ стал развиваться сейчас, а не 30 или 60 лет назад

На самом деле, многим идеям о том, как должно быть устроено обучение ИИ, даже больше 60 лет. Еще в 1950-х годах ученые Фрэнк Розенблатт, Бернард Видроу и Марчиан Хофф впервые занялись математическим выражением устройства нейронов в соответствии с представлениями тогдашней биологии. Да, одним уравнением любую проблему не решить, но что если подобно мозгу использовать множество связанных уравнений? Исходные примеры были простыми: проанализировать наборы единиц и нулей, поступающих по цифровой телефонной линии, и предсказать, что будет дальше.

На протяжении многих десятилетий в информатике была распространена точка зрения, что никакие сложные проблемы таким образом решить не удастся. Тем не менее сегодня эта концепция лежит в основе большинства систем работающих в этой области крупных компаний: Google, Amazon, Facebook, Microsoft. Теперь, оглядываясь назад, ученые понимают, что компьютеры были недостаточно сложны для моделирования миллиардов нейронов нашего мозга, и что для обучения нейронных сетей требуются огромные объемы данных.

И эти два фактора, вычислительная мощность и достаточное количество данных, появились только в последние 10 лет.

В середине 1990-х годов компания Nvidia, известный производитель видеокарт, обнаружила, что ее графические процессоры хорошо подходят для работы нейронных сетей, и начала выпускать карты, специально приспособленные для работы с ИИ. Было выяснено, что работа с более быстрыми и сложными нейронными сетями приводит к значительному улучшению точности ответов.

Затем в 2009 году исследователь ИИ Фей-Фей Ли опубликовала базу данных под названием ImageNet, которая содержала более 3 млн систематизированных изображений с подписями. Она считала, что если у алгоритмов будет больше примеров, это поможет им освоить более сложные идеи. В 2010 году Ли запустила конкурс ImageNet, а к 2012-му другой исследователь Джефф Хинтон использовал эту базу изображений для обучения нейронной сети - и превзошел все другие приложения с огромным перевесом в точности, более 10%.

Как и предсказывала Ли, количество данных оказалось ключевым параметром. Хинтон также устраивал из нейронных сетей конвейер - одна находила на изображениях фигуры, другая текстуры и т. д. Сегодня это называется глубокими нейронными сетями или глубоким обучением, и, когда вы читаете в новостях об очередном успехе ИИ, речь идет о подобной системе.

Как только в технологической индустрии увидели результаты ученых, начался бум. Исследователи, десятилетиями работавшие над глубоким обучением в относительной безвестности, стали новыми рок-звездами, и к 2015 году у Google было уже более тысячи проектов с использованием машинного обучения.

Нужно ли бояться ИИ

Все смотрели «Терминатора» и готовы испугаться всемогущего Скайнета. Среди ученых потенциальный Скайнет называют суперинтеллектом или общим искусственным интеллектом, подразумевая программу, которая во многих отношениях превосходит человеческий мозг. Поскольку компьютерные системы можно масштабировать - то есть можно создать множество простых и быстрых компьютеров и связать их между собой, - существуют опасения, что такой суперинтеллект сможет расти бесконечно, оставив людей далеко позади. А будучи таким умным, он выйдет из-под контроля и обойдет любые попытки людей этот контроль вернуть. Такой апокалиптический сценарий рисуют нам некоторые из лучших умов современности, например Илон Маск и Стивен Хокинг. Маск, в частности, говорил, что «большинство ведущих исследователей ИИ недооценивают проблему „джинна в бутылке“, несмотря на свой несомненный интеллект в некоторых областях».

Есть и другая точка зрения. Янн Лекун, глава лаборатории исследования искусственного интеллекта Facebook, говорит, что даже если ученым удастся сделать машину, способную обучаться самым разным вещам и организовывать это понимание в картину мира, совершенно не факт, что у такого компьютера появятся собственные желания, воля или инстинкт самосохранения.

«Человеческое поведение - насилие в ответ на угрозу, ревность, желание единоличного доступа к ресурсам, симпатия к родственникам и антипатия к незнакомцам и т. д. - сформировалось у наших предков в ходе эволюции. У разумных машин не будет предпосылок для подобного поведения, если мы сами явно их не создадим», - писал он на сайте Quora.

Нет причин считать, что компьютер сочтет человечество угрозой, поскольку для компьютера не существует понятия угрозы. Да, можно задать параметры, благодаря которым компьютер будет вести себя так, как будто у него есть инстинкт самосохранения, но на самом деле его у него нет.

Эндрю Нг, один из основателей Google Brain и бывший глава направления ИИ в Baidu, любит говорить: «Я не переживаю о злобном ИИ, как не переживаю из-за перенаселенности Марса».

Впрочем, повод для опасений есть - и это человеческий фактор. Было показано, что ИИ очень легко воспринимает человеческое смещение в оценках из данных, на которых он учится. Это может быть какая-то безвредная предрасположенность - например, он может чаще распознавать на картинках кошек, чем собак, потому что его так научили. Но представим себе, что ИИ перенял у людей их стереотипы, и, например, связал понятие «врач» с белыми мужчинами в большей степени, чем с людьми другого пола или расы. Если представить себе, что такой ИИ отвечает за найм врачей, он будет отдавать несправедливое предпочтение некоторым кандидатам.

И это реальность. Исследование издания ProPublica показало, что алгоритмы, используемые для определения приговора преступникам, отражали расовую предубежденность и предлагали назначить более суровое наказание не-белым подсудимым. Дело в том, что при сборе информации о здоровье часто исключают женщин, особенно беременных, и в результате медицинские рекомендации, выработанные на основе таких неполных данных, оказываются слабо применимы к значительному числу пациентов. Таким образом, чтобы доверить машинам принимать решения, которые раньше требовали человеческого присутствия, нужно следить, чтобы это происходило в соответствии с нашей этикой и представлениями о справедливости.

Проблема в том, что даже если вы поняли, что алгоритм предвзят, чтобы его исправить, нужно найти причину. Но поскольку глубокое обучение требует миллионов связанных вычислений, продраться через этот клубок и выяснить, каков вклад того или иного решения в общий результат, невероятно сложно. Эта проблема особенно остро стоит в таких областях как программирование беспилотных автомобилей, ведь каждое решение на дороге - это вопрос жизни и смерти. Первые исследования в этой области дают надежду, что мы сможем разобраться в механизмах работы построенных нами машин. Но пока что понять, почему ИИ, разработанный Facebook, Google или Microsoft, принял то или иное решение, просто невозможно.

Подготовила Евгения Сидорова

Искусственный интеллект (ИИ) - тема, которая уже давно не сходит со страниц научно-популярных журналов и постоянно затрагивается в кино и книгах. Чем больше специалисты развивают эту область науки, тем большими мифами она покрывается.

Развитие и будущее искусственного интеллекта волнует и тех, кто стоит у руля государства. Не так давно президент РФ Владимир Путин посетил офис «Яндекса» в день 20-летия компании, где ему объяснили, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект.

Все, кто хоть немного проникает в суть потенциала искусственного интеллекта, понимают, что оставлять без внимания эту тему нельзя. Это не только важный вопрос для обсуждения, но и, наверное, один из самых значимых в контексте будущего.

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди, рассказал «Снег. TV» специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Как говорил Джон Маккарти, изобретатель термина «искусственный интеллект» в 1956 году, «как только он заработал, никто больше не называет его ИИ». ИИ уже вовсю реальность: калькуляторы, Siri, самоуправляемые автомобили и т. д., а в него все равно не верят. Почему так происходит, что люди отрицают существование ИИ?

Главным образом по причине терминологической путаницы, так как разные люди вкладывают в понятие «искусственный интеллект» совершенно разный смысл.

В науке искусственным интеллектом называют систему, предназначенную для автоматизации решения интеллектуальных задач. В свою очередь, под «интеллектуальной задачей» понимают такую задачу, которую люди решают при помощи своего, естественного интеллекта.

Легко заметить, что такое определение искусственного интеллекта чрезвычайно широко - под него попадает даже обычный калькулятор, т. к. арифметические задачи по сути тоже интеллектуальные, человек решает их при помощи своего интеллекта.

Поэтому внутри понятия «искусственный интеллект» была проведена важная граница, отличающая прикладной или, как еще говорят, слабый искусственный интеллект, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или небольшого их множества, от гипотетического сильного ИИ, также называемого универсальным искусственным интеллектом (англ. - artificial general intelligence).

Такая система, когда она будет создана, будет способна решать неограниченно широкий круг интеллектуальных задач, подобно интеллекту человека. С этой точки зрения калькулятор, который способен считать куда быстрее человека, или программа, выигрывающая у человека в шахматы, - это прикладной ИИ, гипотетический же сверхразум будущего - сильный ИИ.

Когда читаешь про разные открытия и разработки в области ИИ, понимаешь, что всё в основном происходит в США или Азии. А как обстоят дела в России? Есть у нас какие-то наработки?

Область компьютерных наук в наши дни интернациональна, многие наши специалисты работают над созданием и совершенствованием различных моделей машинного обучения в составе как российских, так и международных команд. У нас традиционно сильная математическая и алгоритмическая школа, созданы исследовательские центры мирового уровня как в ведущих вузах, так и в некоторых частных компаниях.

Но давайте говорить начистоту - бюджеты, выделяемые в нашей стране на науку и образование, не идут ни в какое сравнение с научными бюджетами наиболее развитых стран. Доходы бюджета РФ в 2016 году составили около 200 миллиардов долларов США, в то время, как только на оборону США тратят сумму в три раза большую, чем весь российский бюджет.

Весь бюджет российской науки сопоставим с бюджетом одного лишь вуза из Лиги плюща. В безденежные 90-е страну покинули многие ведущие специалисты, была нарушена преемственность ряда научных школ. Также было практически утрачено собственное производство электроники.

В то время как мировые лидеры ИТ ведут гонку в создании специализированных процессоров для обучения нейронных сетей, нам остается лишь сфера разработки алгоритмов и программного обеспечения. Впрочем, и в этой области нами были достигнуты весьма впечатляющие успехи.

Например, команда под руководством Артема Оганова создала систему USPEX, способную предсказывать кристаллические структуры химических соединений, что привело к настоящей революции в современной химии.

Команда Владимира Махнычева и Виктора Захарова с ВМК МГУ при помощи созданной ими системы, а также суперкомпьютеров «Ломоносов» и IBM Blue Gene/P впервые смогла рассчитать 7-фигурные шахматные окончания.

Нейронные сети «Яндекса» распознают и синтезируют речь, генерируют музыку в стиле «Гражданской обороны» и композитора Скрябина. Сильная команда специалистов по ИИ и машинному обучению создана и в Сбербанке.

Словом, заметные успехи есть и у нас в стране.

Чем быстрее развиваются технологии искусственного интеллекта, тем сильнее людей захватывает опасение - как быстро они останутся без работы. Все действительно так плохо?

И да и нет. Человечество уже несколько раз сталкивалось с возникновением технологий, революционно изменивших всю производственную сферу.

Так было с паровым двигателем в эпоху промышленной революции, практически уничтожившим многие профессии (в основном связанные с примитивным физическим трудом), так было с электронными вычислительными машинами, которые заменили человека в задачах, основанных на поточных математических расчетах.

В XV-XVIII веках, когда в Англии «овцы съели людей», социальные последствия были действительно катастрофическими. Англия потеряла, по разным оценкам, от 7 до 30% своего населения. Властная элита того времени была всерьез озабочена тем, куда девать лишних людей. Джонатан Свифт откликнулся на эти искания юмористическим памфлетом, в котором предлагал употреблять детей бедняков в пищу.

Однако в наши дни мы видим, что на смену вымершим профессиям пришли новые, и население Земли куда больше, чем в XVIII веке. В XX веке последствия автоматизации были уже не столь катастрофичны с социальной точки зрения. Однако недооценивать опасность все-таки не стоит.

«Через 30 лет роботы смогут делать практически всё, что умеют делать люди, - такой прогноз дал Моше Варди (Moshe Vardi), профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). - Это приведет к тому, что более 50% жителей Земли станут безработными».

Роботы забирают работы

На днях председатель комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Леонид Левин заявил, что для России является важной проблема вытеснения рабочей силы искусственным интеллектом.

Рано или поздно людей заменят автоматизированной системой, и на рынок выплеснется 2% работоспособного населения страны. Именно поэтому о том, как трудоустроить тех, кто потеряет работу вследствие развития цифровых технологий, нужно думать уже сейчас, сказал Левин.

По мнению председателя, уже в скором будущем мы столкнемся с ростом безработицы. Но действительно ли роботы «отберут» наши рабочие места и стоит ли беспокоиться по этому поводу, рассказал «Снег.TV» специалист по машинному обучению Сергей Марков.

Сергей, даже сейчас уже есть «мертвые профессии», которые не требуют человеческого труда, хотя, казалось бы, лет 10 назад никто и не думал, что, например, кондуктора скоро станут ненужными. А какие еще профессии вытеснят технологии?

Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле. Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост. Если машины будут способны делать почти всё, что умеют люди, что тем останется делать? – сказал Моше Варди, профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди при Университете Райса.

Долгое время на пути автоматизации стояли технологические ограничения: машины не могли распознавать образы и речь, не могли говорить, не могли достаточно хорошо понимать смысл высказываний на естественном языке, не имели достаточно данных для того, чтобы научиться многим привычным для человека вещам.

Благодаря последним достижениям в сфере искусственного интеллекта многие из этих ограничений фактически оказались сняты. Кроме того, многие профессии сами претерпели трансформацию, что сделало их более удобными для автоматизации.

Например, современный офисный клерк ведет переписку не в бумажном, а в электронном виде, бухгалтер выполняет проводки не на бумаге, а в бухгалтерской программе, оператор станка управляет станком зачастую не при помощи рукоятей, а при помощи управляющей программы. Поэтому сейчас задача автоматизации во многих профессиях перестала быть научной и стала чисто инженерной.

Правда, пока что производственная сфера, связанная с ИИ, скорее создает рабочие места - нужны специалисты в области машинного обучения и подготовки данных, сотрудники для разметки обучающих массивов, специалисты по внедрению и т. д. Но в какой-то момент «электроовцы» определенно начнут есть людей, и о последствиях нужно позаботиться уже сейчас.

При этом важно понимать, что остановить технический прогресс нельзя, и попытка это сделать обернется куда более катастрофичными последствиями.

Мы сможем когда-нибудь полностью довериться роботам (ИИ) или все-таки в любом деле должен быть человеческий фактор?

У этого вопроса есть несколько аспектов. С одной стороны, люди в прошлом с опаской относились практически к любой технике. Первый лифт, первый автомобиль, первый поезд или самолет - всё это когда-то было непривычным и многим казалось опасным. Да во многом опасным и было - техногенные катастрофы унесли немало жизней.

И тем не менее в наши дни все эти вещи стали привычными и уже не вызывают сильного страха. В этом смысле - наши потомки будут относиться к системам ИИ более спокойно. Люди порой склонны мистифицировать вещи, которые им непонятны. Дикарь думает, что в паровозе живет злой дух, а современный обыватель думает, что наши системы ИИ обладают сознанием, хотя это далеко не так.

С другой стороны, я не думаю, что универсальные системы ИИ когда-либо станут частью нашей производственной сферы. На мой взгляд, будущее скорее за синтетическими системами - то есть за объединением человека и машины в единый организм. В этом смысле искусственным интеллектом будущего будет усовершенствованный человеческий интеллект.

Кстати говоря, человеческий интеллект тоже не совсем корректно называть естественным. Ребенок от рождения не обладает интеллектом, всему его учит общество, родители, окружающая среда. В этом смысле мы с вами все, по сути дела, «искусственные интеллекты», и наши страхи, связанные с ИИ, во многом являются страхами перед самими собой.

Последнее время многие ученые, например Стивен Хокинг, Билл Гейтс или тот же Илон Маск, начали паниковать, что ИИ обрекает человечество на гибель, а будущее они видят какой-то антиутопией. Стоит ли воспринимать такие прогнозы всерьез?

Честно говоря, я бы не спешил всерьез пугаться этих заявлений. Стивен Хокинг, безусловно, не является специалистом в области ИИ, как, в общем-то, и Илон Маск.

На другой чаше весов высказывания таких людей, как, например, Эндрю Ын - американский ученый в области информатики, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, ведущий специалист лаборатории искусственного интеллекта китайской корпорации Baidu.

Ын, говоря о проблеме безопасности ИИ, сравнивает ее с проблемой перенаселения Марса - конечно, мы когда-нибудь колонизируем Марс, и тогда, возможно, в какой-то момент там возникнет проблема перенаселения. Но стоит ли заниматься ей сегодня?

Марк Цукерберг также довольно скептически отнесся к заявлениям Маска. «Искусственный интеллект сделает в будущем нашу жизнь лучше, а предсказывать конец света очень безответственно», - заявил он.

Лично я думаю, что высказывания Маска стоит рассматривать в прагматическом ключе - Маск хочет застолбить эту тему и в идеале получить от государства средства для ее разработки.

Неужели всё так безоблачно и не о чем беспокоиться?

Реальные опасности, связанные с развитием ИИ, лежат, на мой взгляд, совсем в иной плоскости, чем об этом принято думать. Главные риски связаны не с тем, что мы создадим «Скайнет», который поработит человечество. Риски от внедрения технологий ИИ и машинного обучения куда более прозаичны.

Доверяя решение важных вопросов тем или иным математическим моделям, мы можем пострадать от ошибок, допущенных при их разработке. Искусственный интеллект, воспроизводящий действия людей-экспертов, унаследует их ошибки и предубеждения. Недоработки в системах управления производством или транспортом могут привести к катастрофам.

Вмешательство злоумышленников в работу жизненно важных систем в условиях тотальной автоматизации может повлечь опасные последствия. Чем сложнее системы, тем больше в них может быть потенциальных уязвимостей, в том числе связанных со спецификой тех или иных алгоритмов искусственного интеллекта.

Безусловно, для управления этими рисками следует создавать законодательную базу, разумные регламенты безопасности, специальные методы для выявления уязвимостей. Одни системы ИИ будут использоваться для контроля других. Возможно, код жизненно важных систем будет обязателен к публикации для независимого аудита. Словом, специалистам в этой сфере предстоит еще много работы.

Современные мобильные устройства давно перешли из разряда обыкновенных телефонов, предназначавшихся только для совершения или принятия звонка, в совершеннейшее многофункциональное устройство, обеспечивающее выполнение множественных задач.

Каждый год производители радуют любителей гаджетов новыми моделями или успешным рестайлингом вышедших ранее. Связь мобильных устройств с автомобилем отчётливо просматривается, даже можно наблюдать успешную интеграцию iPhone непосредственно в электронный блок управления.

Подключить смартфон к аудиосистеме автомобиля? — Легко!

Новые модели авто производятся уже с учётом такой интеграции, что способствует повышению уровня комфорта. Ещё несколько лет назад можно было приобрести нескользящий коврик для мобильного телефона или надёжный держатель разнообразных форм.

В настоящее время ограничиться только лишь наличием мобильного устройства в машине уже никто не желает. Все стремятся использовать по максимуму функциональные возможности гаджета, которые презентует производитель.

Не секрет, что через Айфон можно успешно слушать любимую музыку непосредственно в салоне своего любимого авто. Теперь не нужно искать дополнительные запоминающие устройства, чтобы записать на них музыкальный сборник.

К сожалению, многие наслышаны о таких возможностях, но как подключить Айфон к магнитоле, не все знают.

Можно обратиться к специалистам, которые за минимальное количество времени быстро смогут подключить Айфон к магнитоле. Также можно изучить полезные рекомендации и проделать все манипуляции самостоятельно, при этом не придётся затрачивать лишние средства для оплаты услуг специалиста.

Существует несколько вариантов подключения Айфон к магнитоле для обеспечения возможностей слушать в машине музыку, записанную на мобильном устройстве.

Ознакомьтесь с каждым типом соединения, чтобы разобраться в том, какой вариант будет максимально подходящим конкретно для вас.

AUX-соединение

Этот тип соединения предполагает, что Айфон будет выступать в качестве источника воспроизведения звуковых файлов, а магнитола должна выступать в качестве усилителя, обеспечивая должную громкость. Кроме этого, AUX-соединение обеспечивает возможность слушать в машине множество разнообразных радиостанций.

Подключение Айфон через AUX сопровождается несколькими преимуществами:

при наличии соответствующего разъёма отсутствуют любые сложности при подключении;
нет необходимости осуществлять сложные настройки.

Однако не всё так радужно, как может показаться сначала. Соединение через AUX характеризуется и недостатками. Прежде всего, не многих впечатляют висящие провода, они явно не повышают эстетику салона авто.

В процессе функционирования аккумулятор мобильного устройства стремительно разряжается, в связи с этим долго слушать музыку в машине не удастся.

USB-соединение

По причине того, что USB-соединение сопровождается большими возможностями, большинство автолюбителей стремятся узнать, как подключить Айфон к машине через USB-разъём.

К магнитоле можно подключить многие устройства, оснащённые USB-разъёмом, включая и флеш-накопители.

Если хочется обеспечить такое же подключение и относительно iPhone, придётся побеспокоиться о приобретении специального переходника, но это не составит сложностей, поскольку такой переходник очень легко найти в специализированном магазине.

Такое соединение, действительно, сопровождается расширенными возможностями. Можно осуществлять передачу любых данных, а также управлять iPhone через панель автомагнитолы.

Синхронизировать два устройства проще простого, поскольку требуется лишь включить их и соединить через USB-разъём.

Такое подключение также имеет свои преимущества, заключающиеся в возможности одновременной зарядки мобильного устройства, поэтому исключается риск выключения iPhone в самый неподходящий момент.

Кроме этого, автолюбителю будет гораздо комфортнее читать СМС на большом экране магнитолы. Недостатком остаётся всё тот же эстетический момент, когда наблюдаются лишние провода.

Bluetooth

Подключить iPhone к автомагнитоле через Bluetooth удаётся в тех случаях, когда магнитолы оснащены такой функцией.

Современные автомагнитолы оснащены возможностями подключаться через беспроводной протокол к мобильному устройству. При таком соединении появляется возможность успешного «считывания» информации, находящейся на iPhone и на карте памяти, а также мгновенно воспроизводить музыкальные файлы через штатную аудиосистему.

В этом случае исключаются недостатки, которые присутствуют в первых двух вариантах, включая отсутствие проводов.

Подключение к автомагнитоле

Итак, задавшись вопросом, как слушать музыку в машине через Айфон, прежде всего, следует обеспечить правильное подключение мобильного устройства к автомагнитоле, а также осуществить при необходимости некоторые важные настройки.

Настройки подключения

Осуществлять настройки вам придётся, если вы решили воспользоваться подсоединением iPhone к автомагнитоле через Bluetooth.

Современные магнитолы оснащены функциональными возможностями, обеспечивающими автоматический поиск нужного мобильного устройства и такое же автоматическое подключение к нему.

Если же в вашей машине установлена магнитола, не оснащённая такими возможностями, вам придётся произвести настройки самостоятельно. Однако в таких действиях нет ничего сложного, поэтому все манипуляции под силу каждому автолюбителю.

Сначала запустите свой iPhone, зайдите в основное меню, найдите пункт «Настройки», перейдите в него. Там вы обнаружите подпункт «Bluetooth», перейдите в него и внимательно посмотрите, в каком положении он находится. При необходимости ползунок передвиньте в положение «Вкл».

После этого запустится процесс сканирования, во время которого будут выявлены активные устройства, с которыми можно интегрироваться.

Остаётся выбрать среди перечисленных активных устройств свою магнитолу. Случается так, что при первом сканировании не удаётся найти нужное устройство, тогда нужно повторить процесс поиска заново.

О состоянии подключения свидетельствует иконка Bluetooth. Если она окрашена в серый цвет, значит, желаемое устройство либо выключено, либо находится не в зоне действия сигнала.

Голубой и белый цвет подтверждают, что устройство не только подключено, но и успешно функционирует. Остановить подключение также просто, достаточно передвинуть в настройках ползунок в положение «Выкл».

Подключение iPhone через Bluetooth к автомагнитоле позволяет автолюбителю не только слушать в машине музыку сразу с мобильного устройства, но и осуществлять разговор без необходимости брать iPhone в руки. Это предотвратит аварийные ситуации и позволит избежать штрафов за использование мобильника в процессе передвижения на авто.

Скорость передачи данных зависит от технических характеристик устройств, которые находятся в вашем распоряжении, но в любом случае вам удастся прослушивать музыкальные файлы, повышая уровень комфорта при передвижении в автотранспортном средстве.

Итак, являясь обладателем современного iPhone и желая прослушивать музыкальные файлы непосредственно в салоне автомобиля, вам предстоит только ознакомление с инструкцией и чёткое следование всех несложных рекомендацией. А успешное воспроизведение любимой музыки прямо с мобильного устройства будет для вас наилучшим вознаграждением за такие труды.

Когда я переходил с Android на iPhone в 2011, делал осознанный выбор в пользу закрытой операционной системы с урезанным списком возможностей, но абсолютной стабильностью.

Но к 2018 все изменилось. Год за годом iOS обрастает новыми полезными и не сильно функциями, за которыми уже тянется целый прицеп багов . Так, например, пару недель назад стало известно, что систему на любом iPhone можно убить всего лишь одним .

Я же столкнулся со смертью приложения Apple Music после подключения iPhone к выходу для iPod в автомобиле. Если вам дорого время, не рекомендую наступать на те же грабли.

Выход для iPod убивал мой Apple Music три раза

В сентябре 2017 я купил себе Toyota Corolla конца 2010 года почти в полной комплектации. В реалиях украинского юга тачка не сильно дорогая в обслуживании, она на автомате, нормально едет и неплохо выглядит. Не разочаровался.

Под специальной крышкой в нижней части центральной консоли здесь спрятан USB с отметкой iPod, AUX и прикуриватель. Bluetooth и современный медиаплеер с цветным экраном не предусмотрены.

Почти сразу после покупки я вставил в слот для CD поворотную магнитную держалку Spigen для своего iPhone, который и стал центром музыкального мира в моем авто.

Смартфон Apple подключал к машине через выход для iPod. Аудиосистема подхватывала управление Apple Music, у которого есть родственные связи с музыкальными плеерами компании, и тачка по факту становилась док-станцией для iPhone.

Треки в медиатеке при этом можно было переключать и с центральной консоли, и с руля. Все просто и удобно - по крайней мере, сразу мне так показалось.

Все работало хорошо, но через пару дней такого использования приложение «Музыка» на моем iPhone с установленной iOS 11.2 beta 1 просто перестало открываться. При этом я не мог даже зайти в его параметры в «Настройках» системы.

Удаление и переустановка приложения из App Store не дали положительного результата. Проблема повторилась и после отката на финальную iOS 11.1 , а на днях - на тестовой iOS 11.3 .

Это может происходить из-за различий API

К сожалению, мне не удалось получить вменяемых комментариев по этому поводу после обращения к службам поддержки Apple и Toyota или найти ответ на русскоязычных или западных сайтах и форумах.

Тем не менее, я предполагаю, что ошибка может случаться из-за различий в API современного Apple Music и музыкальной системы, которая вряд ли затачивалась даже под первый iPhone.

Производители авто слишком медлительны, поэтому наверняка тестировали ее только с iPod.

Но Toyota от меня этого даже не скрывала - на экране магнитолы хорошо заметна надпись iPod. Ни о каких iPhone или iPad речи даже не идет.

Перепрошить встроенную магнитолу , чтобы решить эту проблему - фантастика. Это не Tesla с обновлением ОС по воздуху, а автомобиль, которому в конце прошлого года стукнуло целых 7 лет.

Предполагаю, что в развитых странах с куда более высоким уровнем дохода на таких развалинах владельцы современных iPhone просто не ездят, поэтому в западных СМИ для бага места не нашлось. А среди русскоязычных IT-блогеров, вероятно, повезло только мне.

Скорее всего, при переключении треков через магнитолу авто она посылает в Apple Music какие-то устаревшие команды, которые приложение на iPhone просто не понимает.

Проблема решается только сбросом iPhone

Единственным решением оказался полный сброс iPhone и его настройка как нового устройства. .

Сделать резервную копию устройства после такой смерти Apple Music нельзя - она виснет на середине процесса и не продолжается часами. Если нет более менее свежего бэкапа, поможет только настройка с нуля. Вот наш по сохранению данных.

Основная проблема в перепрошивке iPhone для меня в данном случае - длительность .

Сейчас в памяти устройства у меня занято почти 100 ГБ, и большинство из этого - игры, программы и музыка, которые будут загружаться через интернет. Это не меньше 3-4 часов.

Проблема повторялась у меня уже три раза, поэтому в сумме из моей жизни можно смело вычеркнуть целый рабочий или выходной день.

Как я использую Apple Music в автобиле

Временным решением проблемы оказалась покупка кабеля 3,5 на 3,5 мм для подключения iPhone к AUX в авто. Тогда же я решил перепрыгнуть с Apple Music на , но последний не оправдал ожиданий.

При использовании AUX через аудиосистему машины можно слушать не только музыку. В данном случае можно играть, смотреть фильмы или YouTube, запускать аудиокниги и подкасты.

Но я лишился управления воспроизведением через кнопки на руле и магнитоле. Вместо них получил еще и переходник 3,5 на Lightning в iPhone 7.

Решил элегантно выйти из ситуации . Для этого нашел компании Ugreen, который у меня постоянно подключен к AUX и USB-выходу iPod для питания. Так я избавил автомобиль от лишних проводов в салоне.

В прикуриватель при этом засунул обычную металлическую зарядку от Xiaomi на два USB для экстренного питания пары iPhone.

К сожалению, кнопки управления после этих манипуляций не заработали, но я лишился разбросанных кабелей Lightning, и результат меня устроил.

Теперь iPhone висит на держателе в центре консоли, и я легко переключаю треки в Apple Music через него.

С чем еще может повториться проблема

Предполагаю, что проблема с Apple Music может повториться при подключении iPhone через переходник 30-pin на Lightning к старым музыкальным системам, которые работали как док-станции для iPod - Apple iPod Hi-Fi и аналогам.

Советую не рисковать своим временем и вместе с ними использовать беспроводные адаптеры вроде Ugreen (о нем шла речь выше) или AUX.

Если вы столкнулись с аналогичной проблемой, обязательно напишите в комментариях версию iOS, а также модель и год выпуска вашего авто или другого прибора .

Скорее всего, баг будет проявляться только со старыми девайсами, которые были заточены под плееры Apple или старые iPhone.

Современные телефоны – это непросто средство связи, но и 3-4 разнообразные функции, позволяющие облегчить и сделать более приятной жизнь автолюбителя.

Автомобиль+смартфон=дружба

Смартфон, интегрированный в автомобиль, позволяет не только ответить на звонок или позвонить самостоятельно, но и использовать любую информацию, записанную в памяти телефона, проигрывать музыку, а также использовать голосовое управление для отправки SMS.

Автомобили последних выпусков уже начинают комплектовать смартфонами от Apple, а фирменное приложение Drive Kit plus for the iPhon позволит владельцам аккаунтов с соцсетях быть в курсе последних событий и новостей не отрывая рук от руля.

Специальные приложения для Apple от известных автопроизводителей, например, BMW и Mercedes позволяют использовать смартфон в качестве бортового компьютера, выдавая на экран смартфона информацию о состоянии и местонахождении машины. Если вы не являетесь счастливым обладателем Mercedes-Benz A-Class или Peugeot 208, в которые устройства уже интегрированы, не отчаивайтесь: iPhon можно подключить в машине через usb или блютуз.

Немного информации о возможностях объединения авто и смартфона

Содружество смартфонов и автомобилей вполне закономерно и началось с примитивных держателей для телефона и фиксирующих аппарат ковриков. Сегодня салоны современных машин даже бюджетного класса оборудуются с учетом использования смартфонов. Если автомобиль не оборудован устройством для штатного подключения, существует несколько способов, позволяющих подключить айфон. Подключение можно осуществить:

Через магнитолу. Этот вариант, в зависимости от способа подключения, дает возможность прослушивать музыку, имеющуюся на коммуникаторе или из интернета. Магнитола в данном случае выступает в качестве усилителя. Или, наоборот, использовать магнитолу авто в качестве большого экрана для айфона.
Использовать айфон вместо магнитолы. Если автомобиль не оборудован автомагнитолой, то смартфон можно использовать для прослушивания музыки вместо нее.
Подключение к диагностическому разъему. Этот функционал в первую очередь интересен не тем, кто любит поездки под музыку, а для тех, кто интересуется состоянием своего автомобиля. Если машина оборудована DLC-разъемом (Data Link Connector) - диагностическим разъемом, используемым для компьютерной диагностики в сервисцентах, смартфон, планшет или ноутбук можно подключить через него. Это дает возможность получить на свой iPhon или другое устройство информацию о состоянии автомобиля.
Интегрированное использование смартфона в автомобиле. Такое подключение пока возможно только в автомобилях класса люкс, оборудованных разъемом, куда устройство просто вкладывается, без дополнительных соединителей и проводов. Выпускаются и модели магнитол, имеющие на передней панели разъем для смартфона. По сути, встроенное в консоль подобное устройство и является разъемом для iPhon, оставаясь совершенно бесполезным при отсутствии самого смартфона. Каких-то особых необыкновенных функций возможность интеграции айфона владельцу не дает – доступен тот же набор, что и при подключении через USB или Bluetooth. Но зато выглядит такое устройство, конечно же, очень круто, хотя и стоит прилично.

Как подключить смартфон к автомагнитоле

Если у вас есть желание подключить коммуникатор к магнитоле, то сделать это можно несколькими способами:

Использование USB разъема. Самый доступный способ подключения смартфона к автомобильной магнитоле – если Головное Устройство оборудовано портом USB. Современные автомагнитолы в подавляющем большинстве случаев имеют USB порт, который позволяет подключить не только смартфон, но и другие устройства. Объединение айфона и автомобиля даст возможность использовать все функции iPhon (мультимедиа, навигатор, набор и отправка сообщений) на большом дисплее магнитолы с возможностью голосового управления. Еще одним бонусом будет зарядка смартфона во время такой эксплуатации. Правда, этот способ не всегда работает.
Подключение через разъем AUX. Если коммуникация автомобиля и смартфона не удалась посредством USB разъема, поищите на магнитоле выход AUX. Подключение через AUX позволяет прослушивать музыку со смартфона, магнитола выступает в качестве усилителя. Минус такого подключения в том, что во время работы смартфон разряжается. Эту проблему можно решить при помощи специального кабеля для подключения через AUX-разъем.
Подключение через Bluetooth. Если мультимедийный центр автомобиля оборудован современный, и оборудован возможностью поддерживать беспроводной протокол передачи данных, то подключить айфон или другое мобильное устройство, можно через блютуз. Синхронизация коммуникатора через блютуз, позволяет не только обезопасить водителя от аварии и штрафа за использование мобильного телефона во время управления автомобилем, но и дает ему возможность использовать музыку со своего айфона, или расширить экран смартфона, используя дисплей магнитолы и голосовое управление. Скорость передачи данных зависит от технических параметров обоих устройств. Если технические характеристики позволяют, можно подключить несколько устройств. Как осуществить настройку блютуз соединения, можно посмотреть в видео инструкции.

Если у вас нет магнитолы

Если автомобиль не оборудован акустической системой, то айфон можно использовать в качестве ее заменителя. Наиболее бюджетный способ решения такой проблемы – использование FM-трансмиттера. Подключение через трансмиттер осуществляется через прикуриватель. Правда, придется смириться с довольно плохим звуком и постоянными помехами. Частично избавиться от помех можно, отключив антенну в машине, или воспользовавшись специальным программным обеспечением.

Приложения для автомобиля от Apple позволяют использовать смартфон, подключенный через трансмиттер, с голосовым управлением.