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苹果论文参考文献：
“从对世界的影响来说,人工智能还处于很早期的阶段,苹果有大把时间可以弥补这些差距.”
文│本刊记者 李 雪
在刚刚过去的5月,微软、谷歌相继召开开发者大会,均将人工智能（AI）视为绝对主题,微软认为重要的是无处不在的云与无处不在的AI；谷歌则从“移动端优先”全面转向“AI优先”.
与这两家强调AI不同,紧随其后的6月初,苹果全球开发者大会几乎全程未提“人工智能”,只夹在诸多软硬件中用“机器学习”字样低调发布了新的机器学习框架Core ML,包括面部识别、自然语言处理、图像识别等API,具备深度神经网络、卷积神经网络、线性模型等诸多特性,能够帮助开发者在iOS和watch OS上进行AI开发.
与对待苹果所有发布会一样,舆论两极分化.一说苹果此次发布的软件产品均整合深度学习带来的智能人性功能,在应用层面只做不说,低调务实.一说苹果只字未提AI,在这一战场已落下风.
尴尬的Siri
苹果对人工智能的布局非常早,但众多竞争者实力同样不俗.
2011 年,苹果在iPhone4S上推出语音助理Siri,提供语音识别、自然语言理解与智能服务,可以将语音转换成文字,能预报天气安排日程,推出后被认为是iPhone 4S的最佳功能.然而很快,亚马逊Alexa、微软Cortana及Google Assistant随后追上,AI语音助手的赛道立刻挤满巨头.
几项独立研究表明,Siri在用户查询响应方面,准确度还是低于Alexa和Google Assistant.根据数字营销公司Stone Temple的测试,在5000多个不同问题的测试中,Siri的准确率仅为62％,而Google和亚马逊达到近90%.有评论称在本次发布会之前,“Siri只是个网络搜索器,偶尔能讲几个预先编程的段子.”
2014年底,亚马逊发布智能音箱Echo,除了播放音乐还可以*产品和搜索,在隔离背景杂音、内置虚拟助手Alexa响应指令两方面已经超越Siri.Google去年10月推出了音箱Google Home,微软也在今年5月与三星、HP等公司合作,推出内置Cortana的音箱invoke.本次苹果发布内置Siri的HomePod音箱,并称将于12月上市.而此时Echo已经热卖两年,做了多次产品迭代,亚马逊Alexa还通过合作嵌入福特的汽车、LG的冰箱和通用的灯具.
有分析人士表示,苹果是否能够成功研发出强大的人工智能产品,将关系到下一个十年能否延续辉煌,但人工智能的本质决定苹果必须要走出其注重时尚设计风格的硬件和服务舒适区域.
难开发的资源
Siri多年来似乎原地踏步,折射出的是苹果对待数据的态度.
《经济学人》称,数据已经取代石油成为当今世界最有价值的资源,而人工智能编程需要大量数据采集和挖掘,缺少可供学习的数据,机器学习领域研发将举步维艰.苹果的数据量没有问题,其超过10亿的活动用户量、超过7亿的iOS活跃用户量带来的海量数据对AI应用产品的开发者具有巨大吸引力.然而,这一方向与苹果严格遵循的隐私标准不一致,与苹果公司不对消费者进行信息了解的公司定位也存在冲突.有专家表示,不愿进行数据挖掘相关实践是苹果在AI领域落后的重要原因.
例如,如果苹果要研发家庭人工智能设备,必须要对用户的话语进行收集和分析,来改善人机交流方式.Siri 如果想要变得更聪明,就需要收集和解读来自其他应用程序的数据,例如日历、餐厅预约信息及用户浏览页面信息.与做硬件的苹果不同,Google 和 Facebook主要是广告公司,通过收集大量数据来了解客户,而苹果一直以不创建用户资料文件而自夸.
为了体现保护用户隐私这一立场,去年苹果在 iPhone 上推出人工智能应用程序的同时,还启用了一个大型隐私保护项目,通过将噪音或不良信息插入到优质数据中,混淆那些企图获取用户信息的外部人员.
守着丰富数据资源却不开发使用,这一态度似乎是在兵行险着.有分析表示,苹果对隐私权的关注可能已经导致了一些产品的构建工作放缓,但这种牺牲有利于赢得消费者的信任,而Facebook 和 Google 未来将不得不面对类似的挑战.
芯片的布局
人工智能方方面面的渗透只是起步,尚未有哪家公司形成绝对垄断,追赶虽然吃力,却可以少走弯路.
苹果本质上是一家硬件公司,延续Siri的方向选择针对移动设备优化的机器学习框架,围绕自家终端布局硬件,既可以避开“无法利用海量用户数据”的劣势,又可以强化自身终端处理本地用户数据的优势.此次全球开发者大会发布的机器学习框架Core ML,核心特性就是能够加快人工智能技术在iPhone、iPad和Apple Watch上的表现.一位苹果高管表示,在iOS 11中iPhone对图像的识别速度比谷歌Pixel快6倍.
苹果CEO蒂姆·库克日前在接受麻省理工学院《Technology Review》采访时也指出,公司在产品中融入了AI元素,进而使产品变得更好.他举了一些例子,诸如照片的图像识别、Apple Music根据用户爱好推荐歌曲功能以及更加强大的续航能力通过机器学习技术研究用户使用情况并做出对应调整.
不过,谷歌和Facebook都发布了针对移动设备优化的机器学习框架,Core ML更像是缓冲,苹果始终钟情于硬件.去年开始,苹果正式组建专门的AI研发团队,近日也透露正在研发专用于人工智能（AI）的芯片 “苹果神经引擎”,改善设备对面部识别和语音识别的处理.国内一家手机芯片厂商的技术人士表示,苹果手机一些人工智能服务目前是由“CPU+GPU”实现的,其自主开发AI芯片的目标应该是将目前由CPU和GPU处理的AI任务,转向由专门的AI芯片进行处理,最终将芯片集成到终端设备上.
主战线的对手们
AI芯片是人工智能领域竞争激烈的另一研发战场,前有上游芯片巨头英特尔、英伟达,后有互联网巨头谷歌、微软,苹果自己的芯片供应商高通也虎视眈眈.
5月末,英伟达创始人兼CEO黄仁勋在台北国际电脑展上发布了英伟达的人工智能规划.围绕GPU（图形处理器）布局AI芯片的英伟达推出新一代的GPU“Volta”,号称史上最强的GPU加速器,具有强大的深度学习性能.黄仁勋认为,人工智能的革命已经开始,深度学习、大数据以及GPU技术不断发展,推动人类进入了人工智能时代.
传统芯片公司英特尔为弥补研发不足,两年间陆续收购FPGA生产商Altera、研发自动驾驶方案的Mobileye以及深度学习神经网络的Nervana Systems,使其能够推出CPU+FPGA的异构方案,适应人工智能时代的化计算.
谷歌也在通过专用处理器抓紧布局AI芯片.一年前,AlphaGo与韩国棋手李世石下棋时还需要50个TPU,今年与柯洁对阵的AlphaGo却只需1个TPU.上个月谷歌推出用于Alpha Go的二代AI架构芯片TPU2,通过专用处理器来提升运算性能.
移动芯片巨头高通也在优化其在各种深度学习框架下的骁龙处理器,并开发Neural Processing Engine系统,让人工智能在移动设备上的体验更流畅.
苹果全球开发者大会对AI的低调,表明了苹果自身的态度.库克表示,可能苹果只在公开场合讨论将推出的新功能,所以有些媒体通常都不会对苹果的AI技术给予肯定,还有一些则把关注点放在“期货”上,“我们不会讨论我们将在2019年、2020年、2021年要做的事情,这并不是因为我们不知道,而是因为我们不想谈论.”
有研究者指出,目前还没有哪家科技公司在人工智能领域处于明显的领先地位,“坏消息是苹果目前处于落后状态；好消息是,从人工智能对世界的影响来说,目前还处于很早期的阶段,苹果还有大把时间可以弥补这些差距.”
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