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苹果开发者大会WWDC 2017:首次全面展示苹果的人工智能

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文/李亚州、Xavier Massa 来源:机器之心

当地时间6月5日,苹果开发者年度盛会WWDC 2017在美国加州举行。在这个舞台上,我们看到了苹果软件、硬件有哪些新的升级、推新。但在Keynote中,我们看到了苹果不同于谷歌、Facebook 的人工智能战略。

2016年8月份,Backchannel的一篇文章正式揭开了苹果公司人工智能研究的面纱。虽然苹果是第一家将智能助理整合进其操作系统的主流公司,但并不如谷歌、Facebook 这样大声的宣告人工智能,也没有专门的组织和团队进行人工智能的研究。

在 Backchannel 的报道中,软件主管兼高级副总裁Craig Federighi曾表示,「在苹果,我们并没有一个单独集中负责机器学习技术的组织。」

不久之后2016年10月)CMU 机器学习教授Russ Salakhutdinov在自己Twitter上宣布任职苹果人工智能研究负责人的消息。之前的人工智能研究一直处于隐藏模式的苹果,真的开始了与谷歌、Facebook这样的其他巨头之间的竞争。

在2016年底的NIPS学术会议上,Russ Salakhutdinov打破了苹果一贯的沉默,说明了苹果在人工智能发展商的具体目标,该公司还给出了一些细节来说明自己相对于竞争者的优势,让人们了解到了一些苹果的研究进展。

最终,这一切成果,都在今年的WWDC开发者大会上有了完整的展现。这次大会围绕软、硬件,介绍了苹果融合了机器学习与人工智能的产品。在软件方面,以Siri为核心,在各种官方App里面用机器学习技术进行优化;硬件方面,首当其冲的就是提升硬件配置,终于Mac不再是渣配置的象征,Apple也拿出了强大的硬件设备(iMac Pro)进入市场。

Metal 2与Core ML

计算力

我们知道人工智能发展一大核心是计算力。在WWDC 2017上,苹果宣布的Metal2与新硬件平台能提供机器学习所需的强大计算力。

首先,苹果宣布了最新的Metal 2图API,介绍了大量High Sierra MacOS操作系统如何处理图的大量改变。其中有趣的一点是它对外部图解决方案的支持。苹果开放了Metal 2外部图开发者Kit的指令,包括允许外部GPU附件的Thunderbolt 3,以及一个AMD Radeon RX 580图显。意味着开发者能够尝试各种应用外部GPU的最好方式,在计算力上这会提供极大的支持。

Federighi介绍说,Metal 2不只是用于图,也可以用来进行机器学习。它能加速所有类型深度学习算法的Metal性能着色器。

在这部分演示中,苹果着重强调的是在GPU性能方面的提升,Apple为展示GPU性能的提升,在现场演示了使用iMac进行VR处理。接着Apple提到了即将在今年年末发布的工作站级别的iMac Pro一体机,将会具备超强的性能,核心为了支持Machine Learning和VR。

Core ML

前面提到,面向开发者的Metal 2也能用于机器学习。后面的演讲中,Craig Federighi就宣布了苹果一系列新的面向开发者的机器学习API,包括面部识别的视觉API、自然语言处理API,这些API集成了苹果所谓的Core ML框架。

Core ML的特性:支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型

Federighi 介绍说,Core ML的核心是加速在iPhone、iPad、Apple Watch上的人工智能任务,包括面部识别、文本分析等。他表示,Core ML 在 iPhone上每分钟图像识别的速度是谷歌Pixel上的6倍。

Siri Intelligence与智能音箱 HomePod

谷歌的Google Assistant、亚马逊的Alexa、微软的Cortana、苹果的Siri,都是业界极为关注的语音助手。在此次的开发者大会上,Siri有了一系列的升级,这些升级集成了大会上所说的Siri Intelligence。同时,苹果也发布了配备Siri助手的智能音箱HomePod。

值得一提的是,2014年苹果将Siri的语音识别移植到了基于神经网络的系统上,使用深度学习对它进行了极大的增强。这里面使用到了一些早期技术,包括隐马尔可夫模型。但从这个时间节点开始 Siri 使用了机器学习技术,包括DNN(深度神经网络),卷积神经网络,长短期记忆单位,封闭复发性单位(gated recurrent units),以及n-grams 等。

经过三年的发展,Siri Intelligence结合机器学习有了最新的进展:

Siri Voice使用深度学习进行语音合成(男声、女声)

Siri将具备Knowledge 、 Translate Beta功能

Siri将具备理解自然语言的功能(对语境更为敏感)

Siri 翻译功能展示

之前业内一直在传苹果在WWDC大会上有可能推出重磅产品Siri音箱。认为这款产品将直接与亚马逊的Echo、Google的Home展开竞争。彭博社的报道也称,苹果正在研发的 Siri 音箱将在不久的将来发售。

在大会上,苹果正式宣布了智能音箱HomePod。

HomePod使用Siri助手,能够控制新闻、文本、短信、天气等。但就苹果的态度来看,HomePod是要彻底改造(reinvent)家庭音乐,所以它的核心还是音乐,Siri的功能辅助成分要大很多。

融入产品的人工智能

Safari 的智能追踪防护

不像是AI-First的谷歌所举办的开发者大会,「机器学习」一词贯穿始终,WWDC 2017 上「机器学习」完全是伴随着苹果的产品和应用所出现的:

Safari使用机器学习识别网页追踪者,增强隐私保护;

图像App升级,特别是Memories功能使用机器学习识别体育活动、婚礼等图;

Apple Store使用深度学习辨别骗保行为;

苹果News应用,采用机器学习挑选出你可能感兴趣的新闻源;

Apple Watch利用机器学习检测用户在锻炼状态还是仅仅在闲逛;

Apple Pencil触控笔的「防手掌误触」机器学习模式。

总体看来,苹果的战略不是说帮助开发者研发新技术,而是帮助他们将最新的深度学习技术应用到苹果整个生态系统中。

总结

整场信息量巨大的Keynote看下来,给我们的感觉是苹果在AI领域的核心任务不是做研究,而是将现有的AI技术优化、应用到苹果现有的体系中。在最后的回顾中,Tim Cook甚至都没有怎么提到机器学习,由此可以看出苹果对待AI技术的态度。

在这场AI争夺战中,比较高调的Google、Facebook,以及在AI领域的沉浸多年的微软都比较看重人工智能的研究。而对苹果而言,在即将到来的AI时代,他们仿佛要做的:一是用好别人研发出的好技术(提到了在iPhone7 上跑inception v3)提升产品体验;另一个则是给开发者提供好开发平台(增强的硬件)。

就像苹果全球市场高级副总裁Phil Schiller在Backchannel的采访中所说的那样,「典型的苹果用户,将在不知不觉中得到机器学习带来的用户体验的提升,并因此更加爱上苹果产品。最让人兴奋的是,你甚至都感觉不到它的存在,直到有一天你突然意识到,并发出由衷的感叹:这一切是怎么发生的?」

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