為什么蘋果總覺得自己是AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者？

大數(shù)據(jù)文摘出品

來源：arstechnica

編譯：Hippo、肥恬兒

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如今，機器學(xué)習(xí)(ML) 和 人工智能(AI) 已經(jīng)滲透到 iPhone 幾乎所有的功能中，但是蘋果并未像某些競爭對手那樣吹捧這些技術(shù)。本文作者Samuel Axon希望了解有關(guān)蘋果策略的更多信息，所以與兩名蘋果高管討論了該公司的戰(zhàn)略以及基于AI和ML新特性下的深層含義。

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從歷史上看，蘋果在AI領(lǐng)域似乎并沒有什么影響力。部分原因是人們將人工智能與數(shù)字助理（digital assistants）聯(lián)系在一起，而相關(guān)評論經(jīng)常聲稱Siri不如Google Assistant或Amazon Alexa表現(xiàn)出色。

在機器學(xué)習(xí)方面，許多技術(shù)控都認為更好的模型需要更多的數(shù)據(jù)，但是蘋果并不像谷歌那樣以收集數(shù)據(jù)為名。

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盡管如此，蘋果在其大多數(shù)設(shè)備中配置了用于機器學(xué)習(xí)任務(wù)的專用硬件。在蘋果高管登臺為iPhone，iPad或Apple Watch推出的新功能進行介紹時，機器智能驅(qū)動的功能日益成為主題演講的焦點。

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今年下半年，配置蘋果芯片的Macs在機器智能技術(shù)方面也將為公司的筆記本電腦和臺式機帶來許多相同的進步。

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在發(fā)布蘋果芯片之后，作者與蘋果負責(zé)機器學(xué)習(xí)和人工智能策略的高級副總裁John Giannandrea以及產(chǎn)品營銷副總裁Bob Borchers進行了深入交流。他們描述了蘋果的人工智能哲學(xué)，解釋了機器學(xué)習(xí)如何驅(qū)動特定功能，并討論了蘋果移動端智能策略。

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Giannandrea和Borchers都是在近幾年加入的蘋果，他們以前在谷歌工作過。Borchers實際上是第二次加入蘋果。在2009年之前，他一直擔(dān)任iPhone營銷高級總監(jiān)。大量報道稱，Giannandrea在2018年從谷歌“叛逃”到蘋果，他曾是谷歌的AI和搜索主管。

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谷歌和蘋果是完全不同的公司。谷歌因參與AI社區(qū)研究團體而享有盛譽，而蘋果過去的大部分工作都是閉門進行。近年來，這種情況發(fā)生了變化，因為機器學(xué)習(xí)為蘋果設(shè)備的眾多功能提供了強大的支持，并且蘋果增強了與AI社區(qū)團體的互動。

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Giannandrea表示，“加入蘋果時，我已經(jīng)是iPad使用者，并且對Apple Pencil喜愛有加。所以，我會追蹤軟件團隊。然后問他們，’從事手寫工作的機器學(xué)習(xí)團隊在哪里？’但我沒有找到。”原來，他要尋找的團隊并不存在，這令他非常驚訝，因為機器學(xué)習(xí)是當今手寫功能可用的最佳工具之一。

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“我知道有很多的機器學(xué)習(xí)方法蘋果公司應(yīng)該應(yīng)用，令人驚訝的是，實際上很多事情并沒有在實施。這種情況在過去的兩到三年中發(fā)生了巨大變化?！?“老實說，我真的認為在未來幾年內(nèi)，對于iOS或蘋果的體驗，沒有任何一個方面不會被機器學(xué)習(xí)所轉(zhuǎn)變?！盙iannandrea說道。

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Samuel問Giannandrea為什么蘋果更適合他。他對公司的AI戰(zhàn)略做了簡要總結(jié)并回答：

我認為蘋果一直代表著創(chuàng)新和技術(shù)的交匯。當你考慮構(gòu)建智能體驗，進行垂直集成時，從應(yīng)用程序到框架，再到芯片的整個過程都是至關(guān)重要的...我認為這是一段旅程，我認為這就是計算設(shè)備的未來，它們變得更聰明，以及那種聰明的消失。

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Borchers也對此表示贊同，并補充說：“顯然，這是我們的方法，我們所做的一切都是'讓我們專注于實際的好處，而不是如何去實現(xiàn)’。在最好的情況下它變成自然而然的。也可以說是消失了……你所關(guān)注的只需要是發(fā)生了什么，而不是如何發(fā)生的?！?/span>

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再次談到手寫的例子，Giannandrea用這個例子說明了蘋果在構(gòu)建機器智能驅(qū)動的功能和產(chǎn)品方面處于“領(lǐng)導(dǎo)行業(yè)”的最佳位置：

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“我們做出了Apple Pencil，我們做出了iPad，我們?yōu)閮烧唛_發(fā)了軟件。這是做真正出色工作的獨特機會。我們正在做的是一項多么出色的工作呢？大概就是讓用戶在數(shù)字紙上做筆記的同時還能發(fā)揮創(chuàng)造力。我感興趣的是看到這些經(jīng)驗可以在世界范圍內(nèi)得到廣泛使用?！?/span>

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他將此與谷歌進行了對比。他說：“谷歌是一家了不起的公司，并且那里有很多非常出色的技術(shù)專家?！?“但是從根本上說，他們的商業(yè)模式是不同的，他們不以提供消費者體驗而聞名?！?/span>

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蘋果如今是如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的？

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蘋果在最近的市場營銷演示中常常將iPhone，Apple Watch或iPad的某些功能的提升歸功于人工智能的應(yīng)用，但它很少涉及到太多細節(jié)，而且大多數(shù)購買iPhone的人從未觀看過這些演示。這與谷歌形成鮮明對比，后者將AI置于其向消費者傳遞的大部分信息的中心。

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蘋果的軟件和設(shè)備中可以找到許多機器學(xué)習(xí)的例子，其中大多數(shù)是在近幾年中新出現(xiàn)的。

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機器學(xué)習(xí)用于幫助iPad的軟件區(qū)分用戶在使用Apple Pencil繪圖時到底是不小心將手掌壓在屏幕上還是有意提供輸入的按壓。它用于監(jiān)視用戶的使用習(xí)慣，以優(yōu)化設(shè)備的電池壽命和充電頻次，既可以改善用戶在兩次充電之間的時間，又可以保證電池的使用壽命。它還可以用于對app提供建議。

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然后是Siri，這也許是任何iPhone用戶都會立即將其視為人工智能的一個應(yīng)用。機器學(xué)習(xí)驅(qū)動著Siri的各個方面，從語音識別到提供有用答案的嘗試。

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精明的iPhone用戶可能還會注意到，“照片”app能夠自動將圖片分類到預(yù)制的分類中，或者在你的朋友的名字輸入到app的搜索字段中時，準確地為你提供相應(yīng)的照片。

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在其他情況下，很少有用戶會意識到機器學(xué)習(xí)正在起作用。例如，每次按下快門按鈕，iPhone可能會快速連續(xù)拍攝多張照片。然后，經(jīng)過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的算法會分析每個圖像，并將其認為是每個圖像的最佳部分合成為一個結(jié)果。

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一般手機早已搭載用于改善數(shù)字和實時照片質(zhì)量的圖像信號處理器（ISP），但蘋果通過在iPhone中ISP與神經(jīng)引擎（該公司最近增加的機器學(xué)習(xí)功能集中處理器）緊密合作，在2018年加快了這一進程。

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我要求Giannandrea列舉蘋果在其最新軟件和產(chǎn)品中使用機器學(xué)習(xí)的一些方式。他列舉了一些例子：

機器學(xué)習(xí)提供了很多新體驗。就像翻譯、設(shè)備內(nèi)置聽寫、我們健康方面的新特征（例如睡眠和洗手）、以及我們過去發(fā)布的有關(guān)心臟健康的內(nèi)容，諸如此類。我認為iOS中不使用機器學(xué)習(xí)的地方將越來越少。

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很難在沒有做一些預(yù)測性工作的情況下找到一部分體驗。例如，應(yīng)用預(yù)測、鍵盤預(yù)測或現(xiàn)代智能手機相機都會在幕后進行大量的機器學(xué)習(xí)，以弄清它們所謂的“顯著性”，即圖像中最重要的部分是什么？或者，如果您想進行背景模糊處理，則說明您正在使用人像模式。

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所有這些都得益于蘋果核心平臺中內(nèi)置的核心機器學(xué)習(xí)功能。因此，幾乎可以換一種說法：“請找到我們現(xiàn)在沒有用到機器學(xué)習(xí)的地方”。

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Borchers還提到了輔助功能這個重要例子。他說：“從根本上說，通過機器學(xué)習(xí)，這些輔助功能是可實現(xiàn)并可應(yīng)用的。隨著時間的投入和內(nèi)置功能的出現(xiàn)，諸如聲音檢測功能之類的應(yīng)用可能會改變特定社區(qū)的游戲規(guī)則?！?/span>

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此外，你可能已經(jīng)注意到，近幾年蘋果的軟件和硬件更新都強調(diào)了增強現(xiàn)實功能。由于機器學(xué)習(xí)，這些功能中的大多數(shù)成為可能。

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機器學(xué)習(xí)在增強現(xiàn)實中被大量使用。棘手的問題是所謂的同步定位與地圖創(chuàng)建（SLAM）。因此，看看您的iPad上是否裝有激光雷達掃描儀，嘗試了解當你正在四處走動時它會看到什么？并建立一個實際看到景象的3D模型。

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如今你需要能夠在設(shè)備端使用深度學(xué)習(xí)，因為您希望能夠?qū)崟r進行。如果您四處晃動iPad，然后可能不得不在數(shù)據(jù)中心這樣做，那將是沒有意義的。因此，總的來說，我認為深度學(xué)習(xí)賦予我們能夠從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為該數(shù)據(jù)的語義的能力。

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蘋果越來越多地在設(shè)備端本地執(zhí)行機器學(xué)習(xí)任務(wù)。諸如Apple Neural Engine（ANE）的硬件上或在該公司的自定義設(shè)計的圖形處理單元（GPU）上。

Giannandrea和Borchers認為，這種思路使蘋果的戰(zhàn)略在競爭對手中脫穎而出。

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為什么要在設(shè)備端進行？

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Giannandrea和Borchers在交談中都慷慨激昂地提出，我們剛提到的功能之所以可以實現(xiàn)，是因為所有工作都是在設(shè)備自身上完成的。

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有一種常見的說法將機器學(xué)習(xí)歸結(jié)為更多數(shù)據(jù)意味著更好的模型，這反過來又意味著提供更好的用戶體驗和產(chǎn)品。這就是旁觀者將谷歌，Amazon或Facebook看作是AI統(tǒng)治者的原因之一。

這些公司運營著龐大的數(shù)據(jù)收集引擎，部分原因是它們運行著世界上的關(guān)鍵數(shù)字基礎(chǔ)架構(gòu)并對這一構(gòu)架有一個完整的視角。通過這種方式的對比，一些人認為蘋果的表現(xiàn)不盡如人意，因為蘋果的業(yè)務(wù)模式不同，并且蘋果公開承諾限制其數(shù)據(jù)收集。

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當我向Giannandrea提出這些觀點時，他沒有回避：

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“是的，我理解這種認為數(shù)據(jù)中心擁有越大的模型結(jié)果就越準確的這種看法，但實際上，這樣想是錯的。因為從技術(shù)上講這實際上是有問題的，比起四處移動數(shù)據(jù)，在靠近數(shù)據(jù)的地方運行模式是更合適的。不管是定位數(shù)據(jù)還是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)離數(shù)據(jù)源較近都是更好的，而且它也能很好地保護隱私?！?/span>

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Borchers和Giannandrea都反復(fù)提到在數(shù)據(jù)中心中進行這項工作對隱私的影響， Giannandrea認為本地處理也與性能有關(guān)。

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他說：“另一個重要的事情是延遲。” “如果您要向數(shù)據(jù)中心發(fā)送內(nèi)容，那么以幀速率進行操作確實非常困難。因此，我們在應(yīng)用商店中有很多應(yīng)用都在做這樣一些事情：如預(yù)估姿勢、弄清楚那個人是否在四處走動、以及確定他們的腿和手臂在哪里。這是我們提供的高級別API。它只有在你能以幀速率進行操作時才有用。”

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他給出了另一個消費者應(yīng)用示例：

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“你正在拍照，在你摁下快門拍攝照片的前一刻，相機可以實時看到一切。它可以幫助你決定何時拍攝照片。如果你想在服務(wù)器上做出決定，你必須通過將每一幀都發(fā)送到服務(wù)器來決定如何拍攝照片。那樣沒有任何意義，對吧？因此，有許多經(jīng)驗?zāi)阒皇窍胪ㄟ^在邊緣設(shè)備上完成來積累。”

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當被問及蘋果如何選擇何時在設(shè)備上搞事情時，Giannandrea的回答很簡單：“當其質(zhì)量可以滿足或擊敗那些在服務(wù)器上可以做的事情時?！?/span>

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此外，兩位蘋果高管都將蘋果的定制芯片（特別是自iPhone 8和iPhone X以來iPhone中包含的蘋果神經(jīng)引擎（ANE）芯片）看作是在設(shè)備上進行處理的先決條件。神經(jīng)引擎是蘋果設(shè)計的八核神經(jīng)處理單元（NPU），它用于處理某些特定類型的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

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Giannandrea說：“這是一個漫長的歷程，因為五年前還沒有硬件可以做到這一點。ANE設(shè)計是完全可擴展的。iPad中的ANE比手機中和Apple Watch的ANE更大，但是，用于應(yīng)用程序和開發(fā)人員應(yīng)用程序中的CoreML API層基本是由同一條生產(chǎn)線上出來的產(chǎn)品。”

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當蘋果公開談?wù)撋窠?jīng)引擎(Neural Engine) 時，也共享了性能數(shù)據(jù)，例如2018年的A12芯片可以達到每秒5萬億次操作等等。但他們卻沒有具體說明芯片的架構(gòu)，而這也確實是蘋果發(fā)布會上常常存在的黑匣子。

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鑒于此，作者想知道Giannandrea能否進一步揭示神經(jīng)引擎在引擎蓋下的工作方式，但他拒絕透露更多細節(jié)。他只是說，應(yīng)用程序開發(fā)人員可以從CoreML中收集所有他們需要了解的信息，CoreML是一種軟件開發(fā)API，為開發(fā)人員提供了訪問iPhone的機器學(xué)習(xí)功能的權(quán)限。

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CoreML這款軟件開發(fā)API非常清楚地概述了我們支持的機器學(xué)習(xí)模型，運行模型的種類……我們支持的內(nèi)核數(shù)量越來越多。同時，用戶可以從任何流行的機器學(xué)習(xí)軟件（例如PyTorch或TensorFlow）中透過使用CoreML，然后編譯模型，并且提供給CoreML開發(fā)出應(yīng)用程序。

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CoreML的工作是弄清楚在哪里運行模型。可能正確的做法是在ANE上運行模型，但在GPU上運行模型或在CPU上運行模型也是正確的事情。同時我們的CPU也針對機器學(xué)習(xí)進行了優(yōu)化。

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在我們的整個對話過程中，兩位高管都向第三方開發(fā)人員提供了與蘋果公司自己的應(yīng)用程序相同的應(yīng)用程序。這里的策略不僅僅是推動蘋果提供的服務(wù)和功能；它向大型開發(fā)者社區(qū)開放了最大限度所能提供的功能。自2008年App Store首次開業(yè)以來，蘋果一直依靠開發(fā)人員在其平臺上進行創(chuàng)新，并且通常在更新自己的內(nèi)部制作的應(yīng)用程序時，借鑒其他開發(fā)人員提出的想法。

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當然，并非只有蘋果的設(shè)備內(nèi)置了機器學(xué)習(xí)芯片。例如，三星，華為和高通都在其片上系統(tǒng)中都包含NPU。谷歌也向開發(fā)人員提供了機器學(xué)習(xí)API。盡管如此，谷歌的戰(zhàn)略和商業(yè)模式還是截然不同的。Android手機在本地也無法完成各種各樣的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

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帶著蘋果芯片的Mac

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我對Giannandrea和Borchers采訪的重點不是幾周前蘋果公司在WWDC上的重大宣布，即將推出帶有蘋果芯片的Mac。但是當作者推測蘋果圍繞自己的芯片設(shè)計Mac的眾多原因之一可能是包含了神經(jīng)引擎時，Borchers說：

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“我們將首次擁有一個通用平臺，可以支持我們想要做的事情以及我們開發(fā)人員想要做的事情。這個功能將解鎖我們可以想做的一些有趣的東西，而且更重要的是，它將為其他開發(fā)人員帶來很多東西?！?/span>

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Giannandrea舉了一個具體示例說明如何在Mac上使用蘋果的機器學(xué)習(xí)工具和硬件：

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我不知道你是否在國情咨文中看到了這個演示，但基本上的做法是：給一個視頻，逐幀逐幀地瀏覽視頻并進行對象檢測。而且比起在傳統(tǒng)平臺上，你可以通過使用我們的芯片，更快地完成一個的工作。

可能有人會說：“嗯，這確實很有趣，但為什么實用？”想象一個視頻編輯器里有一個搜索框，然后你可能會說：“找到我桌上的pizza?！?/span>

然后這個搜索框就會不斷的尋找直到找到pizza被檢測到在搜索框架里...這些是我認為人們想到的一些體驗。我們非常希望開發(fā)人員使用這些框架，并期待他們能開發(fā)出讓人驚艷的成果。

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蘋果在開發(fā)者大會上表示，計劃從今年晚些時候?qū)㈤_始發(fā)售帶有自己芯片的Mac。

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關(guān)于隱私的問題

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在過去的幾年中，隱私一直是蘋果向用戶傳遞的中心信息。它在主題演講和市場營銷資料中一再提到，并通過iOS提醒人們使用它，并且經(jīng)常在采訪中出現(xiàn)（這也存在于我們現(xiàn)在談?wù)摰降倪@種情況）。

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Giannandrea告訴作者：“人們因為不知道AI是什么，所以擔(dān)心它會變得太厲害，而且他們甚至認為它比人們能想象到的更強大?；蛘咚麄兪菑囊恍┛苹靡暯强创鼳I的，或者因為像比爾蓋茨和馬斯克這樣有影響力的人，談?wù)摰竭@是一種危險的技術(shù)從而產(chǎn)生出來的想法?！?/strong>

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他認為，其他大型科技公司對AI的炒作對這些公司的營銷工作更多是消極的，而不是積極的，這是“因為人們擔(dān)心這項技術(shù)”?！癆I”這個詞在這里可能沒有幫助，更多的是喚起了人們在流行文化中對那些懷有惡意的黑科技智能人的壞印象，例如Skynet或HAL9000。但是大多數(shù)應(yīng)用人工智能專家會告訴您，這種黑暗的結(jié)果遠非現(xiàn)實。機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的技術(shù)具有許多風(fēng)險，例如繼承和擴大人類的偏見，但是像暴力攻擊人類這樣的事情還是不大可能出現(xiàn)的。

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機器學(xué)習(xí)實際上并沒辦法能像人類一樣使機器變得更智能。由于這個原因和其他原因，許多AI專家（包括Giannandrea）都提出了諸如“機器智能”之類的替代術(shù)語來代替“人工智能”。但是，無論采用哪種命名方式，機器學(xué)習(xí)都可能帶來一個非常現(xiàn)實的危機：破壞用戶隱私。一些公司甚至從用戶那里收集個人數(shù)據(jù)并上傳到數(shù)據(jù)中心，再用機器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來獲得用戶行為從而獲利。

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如上所述，蘋果在用戶設(shè)備上也進行了大量的收集和數(shù)據(jù)處理。但Giannandrea明確表示，此行為與用戶隱私權(quán)問題毫無關(guān)系，他說：“我認為我們有著非常明確的立場和聲明，那就是我們將在盡可能多的情況下在用戶的設(shè)備上操作這種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，但是數(shù)據(jù)不會離開用戶的設(shè)備。這就是為什么我們的設(shè)備更安全或更優(yōu)質(zhì)或更值得用戶信賴。”

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他還用到了“信息轉(zhuǎn)語音”這項功能作為一個例子來闡述他的觀點：

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如果當你在使用一個設(shè)備，并且告訴這個設(shè)備“讀取Bob發(fā)的短信”時， 文本到語音的合成是發(fā)生在本地設(shè)備上，也就是神經(jīng)引擎上，或說是神經(jīng)引擎和CPU的組合上。因此，我們并看不到Bob發(fā)出的短信內(nèi)容，因為這是手機正在讀取信息，而不是服務(wù)器讀取。也就是說，服務(wù)器根本無法獲取這條消息的內(nèi)容。

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這就是先進技術(shù)實際上改善用戶實用性的一個很好的例子，因為語音是在設(shè)備上合成的，因此即使斷開連接，它仍然可以工作。而且關(guān)于竊取用戶隱私這個事，實際上很難做到。畢竟要開發(fā)一個能合成高質(zhì)量的文字到語音的設(shè)備放在你的口袋里，這已經(jīng)是一項很艱難的工程了。

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當然，在很多情況下，蘋果也必須使用一些用戶數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)。那么，蘋果究竟如何使用它處理的用戶數(shù)據(jù)呢？Giannandrea解釋說：

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一般而言，我們有兩種建立模型的方式。一種是我們收集和標記數(shù)據(jù)的位置，這在許多情況下都是合適的。在某些情況下，我們要求用戶捐贈數(shù)據(jù)。最著名的例子就是Siri，當用戶安裝蘋果手機時，我們會說：“您想幫助使Siri更好嗎？”

在這種情況下，一定數(shù)量的數(shù)據(jù)會捐贈給我們，然后其中很小一部分會用于培訓(xùn)。但是我們在這里談?wù)摰暮芏嗥渌虑椋ɡ绻P跡），我們會收集足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，即便不使用任何消費者數(shù)據(jù)，也能使這個模型可以處理每個人的筆跡。

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最近蘋果添加了一些要求使用用戶數(shù)據(jù)的提示。這是因為去年夏天，一份報告表明Siri記錄了用戶意外激活后的講話內(nèi)容后，負責(zé)Siri功能質(zhì)量保證的承包商也在聽這些錄音。

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作為回應(yīng)，蘋果公司承諾，如果是在用戶明確允許通過共享錄音來幫助我們使Siri變得更好（這個在iOS 13.2中得到了體現(xiàn)）的情況下，蘋果只會存儲用戶與Siri相關(guān)的音頻，并且將所有質(zhì)量保證這一步驟引入內(nèi)部進行。當我問蘋果公司在數(shù)據(jù)處理方面與承包商相比有何不同時，Giannandrea回答：

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我們有很多保障措施。例如，在識別音頻是否給予用戶幫助的過程中，這與實際查看音頻的過程是兩碼事。我們在內(nèi)部也做了很多事情，以確保我們沒有捕獲然后丟棄掉任何實際的音頻。

但是，如果你不愿意對功能進行真正的質(zhì)量檢查，那么你永遠都不會使意外激活錄音的缺陷變得更完善。實際上，機器學(xué)習(xí)會要求你不斷改進它，所以我們在內(nèi)部進行工作的同時，對許多工作流程進行了全面改革。我非常有信心，我們擁有一種以隱私保護方式來為用戶提供幫助的最佳流程。

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顯然，蘋果公司想要將隱私保護作為設(shè)備的最大亮點。Giannandrea表示，這才是我們真正的信念所在，而且這也可能會幫助蘋果在市場上發(fā)展。同時也因為蘋果在移動手機領(lǐng)域的最大競爭對手在隱私方面的記錄要差得多，隨著用戶越來越關(guān)注人工智能對隱私的影響，這也留下了缺陷。

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在整個對話過程中，Giannandrea和Borchers都談到了蘋果的兩點戰(zhàn)略：

1）在本地執(zhí)行機器學(xué)習(xí)任務(wù)的性能更高；

2）做到更多的“隱私保護”：這個是在我們的對話中Giannandrea重復(fù)了好幾次的特定措辭。

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黑匣子的秘密

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通過對于AI功能的內(nèi)部工作原理的長時間跟蹤和記錄后，蘋果公司在過去幾年中又更多的提升了對機器學(xué)習(xí)的認知。

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蘋果定期發(fā)布周刊，進行學(xué)術(shù)贊助，提供獎學(xué)金，贊助實驗室，參加AI / ML會議。最近它重新啟動了有關(guān)于機器學(xué)習(xí)的博客，并在其中分享了一些研究成果。它也一直在積極招聘，特別是雇用了在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工程師和其他人員，這里就包括了兩年前的Giannandrea本人。

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雖然它并沒有像谷歌那樣在整個社會上引領(lǐng)研究的浪潮，但蘋果公司卻證明了，至少在機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，它將成果帶給更多用戶的這一方面的體驗是處于領(lǐng)先地位的。

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還記得Giannandrea說他驚訝于機器學(xué)習(xí)沒有用來訓(xùn)練筆跡功能嗎？他后來繼續(xù)為這一目標前進，現(xiàn)在不僅看到了為實現(xiàn)這個目標的團隊有了創(chuàng)新，他也與其他團隊一起，以機器學(xué)習(xí)為驅(qū)動，研發(fā)筆跡功能，從而也奠定了iPadOS 14的基石。

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Gianandrea說：“我們蘋果擁有許多出色的機器學(xué)習(xí)從業(yè)人員，并且我們將繼續(xù)聘用他們。我發(fā)現(xiàn)世界一流的人員很容易就被蘋果所吸引的原因在于，我們重視并且愿意通過利用機器學(xué)習(xí)，讓我們的產(chǎn)品為用戶創(chuàng)造使用體驗?！?/span>

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他補充說：“我想我面臨的最大問題是，我們最雄心勃勃的產(chǎn)品中有很多是我們無法過于詳細談?wù)摰摹Ｋ猿３Ｖ荒芎蛣e人這樣說：‘來我們這兒工作吧，雖然不能告訴你具體的內(nèi)容，但這絕對是有史以來最有野心的事情?！?”

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如果相信大型科技公司和風(fēng)險資本投資的趨勢，那么人工智能和機器學(xué)習(xí)將在未來幾年變得更加普遍。不管怎么說，Giannandrea和Borchers都清楚地表明了一件事：機器學(xué)習(xí)現(xiàn)在在蘋果產(chǎn)品的許多功能中發(fā)揮了作用，而且消費者每天都在使用許多功能。隨著今年秋天開始在Mac上使用神經(jīng)引擎，機器學(xué)習(xí)在蘋果中的作用可能會繼續(xù)增長。

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相關(guān)報道：

https://arstechnica.com/gadgets/2020/08/apple-explains-how-it-uses-machine-learning-across-ios-and-soon-macos/

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