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环球ug客户端:要做人工智能领域的扫地僧?苹果是若何低调玩转AI手艺的

admin2020-11-0564

郭俊麟谢谢开刀复健富邦签约 穿上悍将18号球衣

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环球ug客户端:要做人工智能领域的扫地僧?苹果是若何低调玩转AI手艺的 第1张机械学习驱动的手写笔功效

腾讯科技讯 据媒体报道,机械学习和人工智能现在险些渗透到iPhone的每项功效中,但苹果并没有像一些竞争对手那样大肆宣扬这些手艺。日前两位苹果公司高管深入论述了公司的人工智能计谋。

从历史上看,苹果在人工智能方面似乎并不出彩,这在一定水平上是由于人们往往把人工智能与数字助理联系在一起,谈论人士经常以为Siri不如谷歌Assistant或亚马逊Alexa有用。对于机械学习而言,许多手艺爱好者以为更好模子意味着需要更多数据,然则苹果公司又不像谷歌那样以网络数据而出名。

尽管云云,苹果公司照样在大多数装备中加入了用于机械学习义务的专用硬件。在苹果高管登台先容iPhone、iPad或苹果手表新功效的要害发言中,人工智能驱动的功效日益占有主导地位。今年晚些时刻,苹果将推出搭载苹果硅芯片的Mac电脑,这也将给苹果条记本电脑和台式电脑带来许多相同的人工智能开发功效。

在苹果宣布推出自研芯片之后,苹果卖力机械学习和人工智能战略的高级副总裁约翰・詹安德里亚(John Giannandrea)和产物营销副总裁鲍勃・博尔切斯(Bob Borchers)详细论述了苹果的人工智能计谋,注释了机械学习如作甚某些功效提供驱动力。

苹果的人工智能计谋是什么?

詹安德里亚和博尔切斯都是在已往几年加入苹果的;他们都曾在谷歌事情过。博尔切斯现实上是在脱离公司一段时间后重新加入苹果;2009年之前,他一直担任iPhone的高级营销总监。2018年,詹安德里亚从谷歌去职加入苹果,他曾是谷歌人工智能和搜索营业卖力人。

谷歌和苹果是完全差别的两家公司。谷歌以介入甚至在某些情形下向导人工智能研究社区而著名,而苹果已往大多时间是关起门来做自己的事。近年来,随着机械学习让苹果装备的众多功效获得增强,加之苹果也加强了与人工智能社区的互助,这种情形发生了转变。

“当我加入苹果的时刻,我已经是iPad的用户,而且我很喜欢搭配的苹果铅笔,”詹安德里亚说。“以是,我会盯着软件团队说,’好吧,研究手写功效的机械学习团队在那里?我没有找到它。’”效果,他所寻找的团队并不存在。詹安德里亚说,思量到机械学习是现在该功效可用的最佳工具之一,这很令人惊讶。

“我知道,有那么多的机械学习需要苹果去开发,以是让人惊讶的是,并不是所有的器械都能真正完成。在已往两三年里,情形发生了巨大转变。”詹安德里亚示意,“我真的以为,在未来几年里,iOS或苹果的体验中没有哪个会少了机械学习。”

当被问及为什么他以为苹果是适合自己的地方时,詹安德里亚的回覆同时也是对苹果人工智能战略的简要总结:“我以为苹果一直是创造力和手艺交汇的代表。我以为,从应用到框架再到芯片,思量构建智能体验并举行垂直集成是异常主要的……我以为这是一个历程,我以为这就是我们拥有的盘算装备未来,先是智能化,然后将智能化变为司空见惯的事。

博尔切斯弥补道,“这显然是我们的方式,我们做的每件事都是‘让我们专注于效果是什么,而不是实现方式’。最好的情形下会酿成自动的。你只会关注发生了什么,而不是怎么发生的。”

在谈到手写笔的例子时,詹安德里亚指出,在打造机械智能驱动的功效和产物方面,苹果处于“行业领先”的最佳位置:

“我们制造了苹果笔,我们也制造了iPad,我们为两者都开发了软件。我们在哪些方面做得很好?让别人在电子屏幕上做条记,并富有创造力地思考问题。我感兴趣的是看到这些体验在全天下范围内被大规模使用。”

他将其与谷歌举行了对比。“谷歌是一家很棒的公司,那里有一些真正伟大的手艺职员。但从基本上说,他们的商业模式差别,他们并不提供数亿人使用的消费体验。”

现在苹果是若何应用机械学习的?

在苹果公司最近的演示中,苹果公司习惯性地将iPhone、苹果手表或iPad的某些功效改善归功于机械学习,但很少涉及太多细节,而且大多数购置iPhone的人从来没有看过这些演示。相比之下,谷歌将人工智能放在了向消费者传递信息的中央位置。

苹果的软件和装备中使用了大量机械学习手艺,其中大多数都是已往几年才泛起的新产物。

机械学习被用来辅助iPad软件区分用户在用苹果笔画画时是不小心将手指压在来屏幕上,照样有意按一下以举行输入。它能够监控用户的使用习惯,从而优化装备的电池寿命和充电效果。它还被用来推荐应用程序。

然后是Siri,这可能是任何iPhone用户都市以为是人工智能的器械。从语音识别到Siri提供有用谜底的实验,Siri的多个功效都是由机械学习驱动的。

iPhone用户可能还会注意到,照片应用程序能够自动将图片归类到预先建立的图库中,或者当某个同伙的名字被输入到照片应用程序的搜索字段时,背后的机械学习会准确找到她的照片。

在其他情形下,很少有用户会意识到是机械学习在起作用。例如,用户每次按下快门按钮时,iPhone可能会延续快速拍摄多张照片。然后,经由机械学习训练的算法会对每幅图像举行剖析,并将最好的部门合成为一张照片。

智能手机早已经最先使用图像信号处置器(ISP)来提高照片质量,但苹果在2018年加快了这一历程,让iPhone中的ISP与最新的机械学习处置器神经引擎(Neural Engine)慎密集成。

提到苹果在最新软件和产物中若何使用机械学习时,詹安德里亚给出了许多例子:“许多新的体验都是由机械学习驱动的。像语言翻译、装备上的听写指令,或诸如睡眠、洗手或心脏康健等医疗保健方面的新功效都是云云。我以为iOS中没有机械学习的地方越来越少。”

“在用户体验中,很难找到没有展望性(功效)的部门。好比,应用展望,或者键盘输入展望,或者智能手机摄像头都市运行大量的机械学习,来找出他们所谓的“主题”,也就是图片中最主要的部门是什么?或者使用人像拍摄模式时模糊靠山也是这样。”

“所有这些都得益于苹果焦点平台内建的机械学习功效。以是,这就像是,‘很难找到一些不用机械学习的器械’。”

博尔切斯也将可接见性作为主要例子。他说:“正由于云云,它们才得以成为可能。” “随着时间的投入和内置功效的泛起,诸如声音检测之类的功效可能会改变特定社区的游戏规则。”

此外,用户可能已经注意到苹果在已往几年的软件和硬件升级都强调了增强现实,其中的大多数功效实现都要归功于机械学习。詹安德里亚示意,“机械学习在增强现实中获得了普遍的应用。难点在于所谓的同步定位与建图(SLAM)。以是,试着明白当你带着有激光雷达扫描仪的iPad四处移动,它会看到什么?若何将装备现实看到的器械转化为三维模子?”

“现在使用的是深度学习,而且能够在装备上实时运行。若是用户拿着iPad四处移动,还需要上传到数据中央就没有意义了。以是总的来说,正是深度学习能够将原始数据转成想要的语义。”

苹果公司更多是通过苹果神经引擎(ANE)或定制的图形图像处置单元(GPU)在内陆装备上执行机械学习义务。詹安德里亚和博尔切斯都以为,这种方式使得苹果的战略在竞争对手中与众差别。

为什么要在内陆装备上处置?

人们通常把机械学习归结为这样一个想法:更多数据意味着更好的模子,而更好的模子反过来又意味着更好的用户体验和产物。这也是为什么许多人经常说谷歌、亚马逊或Facebook可能是人工智能领域向导者的缘故原由之一;这些公司运营着大量的数据网络引擎,部门缘故原由是它们运营并能够周全领会已经成为天下大部门地区要害数字基础设施的数据。凭据这一尺度,一些人以为苹果不太可能取得同样效果,由于它的商业模式完全差别,而且公然答应限制数据网络。詹安德里亚示意,“是的,我也清晰这种以为基于数据中央大型模子在某种水平上更准确的说法,但现实上从手艺上讲这是错误的。最幸亏靠近数据的地方运行模子,而不是四处移动数据。不管是位置数据照样磨炼数据,最好离数据源近一点,这样也珍爱了用户隐私。”

博尔切斯和詹安德里亚都反复强调了在数据中央举行这项事情的隐私影响,然则詹安德里亚说内陆化处置也与性能有关。

“另一个大问题是延迟,”他说。“若是你要把器械发送到数据中央,想要以帧率实现功效真的很难。我们在应用商铺中有许多应用可以做一些事情,好比弄清晰人在四处走动,好比识别他们的腿和胳膊在那里。这是我们所提供的一个高级API。从本质上说,这只有在你能以帧率举行操作时才有用。”

詹安德里亚给出了另一个消费者用例:“在你用相机摄影之前,相机遇实时看到一切。它可以辅助你决议什么时刻摄影。若是您想在服务器上做出决议,就必须将每一帧发送到服务器,以决议若何拍摄照片。这就没有任何意义可言了,对吧?有许多你想要打造的体验最幸亏内陆装备上完成。”

当被问及苹果公司若何选择何时在内陆化装备上运行功效时,詹安德里亚的回覆很直接:“当我们能够知足,或者超越在服务器上能实现的功效质量。”

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此外,两位苹果公司的高管还将苹果定制芯片作为在内陆化装备处置数据的先决条件,而自iPhone 8和iPhone X以来内置的神经引擎最为主要。神经引擎是八核的神经处置单元(NPU),主要作用就是处置某些类型的机械学习义务。

“这是一个漫长的历程,由于硬件在五年前还不能做到这一点,”詹安德里亚说。“神经引擎的设计是完全可扩展的。iPad的神经引擎比iPhone中的大,比苹果手表中的大,但整个产物线中应用程序的CoreML API接口层基本是一样的。”

当苹果公然谈论神经引擎时,会分享一些性能数据,好比2018年的A12芯片每秒可执行5万亿次运算。但苹果并没有详细先容芯片架构。詹安德里亚拒绝透露神经引擎事情原理方面的更多细节。相反他说,应用程序开发职员可以从CoreML网络他们需要知道的所有信息。CoreML是一个软件开发API,可以让开发职员接见iPhone的机械学习功效。

詹安德里亚说,“CoreML开发者API异常清晰地概述了我们所支持的机械学习模子、可运行的模子种类……我们支持的内核越来越多。你可以从中找到诸如PyTorch或TensorFlow等所有主流的机械学习模子。你可以对模子举行编译,然后提供给CoreML。”

“CoreML的事情是找出在那里运行模子。也许准确的做法是在神经引擎上运行,但在GPU或在CPU上运行模子也可能是准确的做法。我们的CPU也针对机械学习举行了优化。”

苹果两位高管在谈话中都提到了第三方开发商的应用,也提到了苹果自己的应用。公司的战略不仅仅是推动苹果自家服务和功效,也会向大型开发职员社区开放部门功效。自2008年应用商铺首次开放以来,苹果一直依赖开发者在其平台上举行创新。该公司在更新内部开发的应用程序时,经常会借鉴那些开发者的想法。

固然,苹果装备并不是唯一内置机械学习芯片的装备。例如,三星、华为和高通都在他们的芯片系统嵌入了神经网络处置器。谷歌也为开发职员提供机械学习API。不外谷歌计谋和商业模式显著差别,Android手机在内陆装备上无法完成云云多的机械学习义务。

搭载苹果硅芯片的Mac电脑

苹果之以是推出搭载自研芯片的Mac电脑众多缘故原由之一可能是芯片中嵌入了神经引擎芯片。博尔切斯对此回应:“我们将首次拥有一个通用平台,一个可以支持我们想做的事情和开发者想做的事情的芯片平台……这将解锁一些我们能想到的有趣器械,但可能更主要的是,随着时间推移,将为其他开发职员带来更多收获。”

詹安德里亚举了一个详细例子来说明将若何在Mac上应用苹果的机械学习工具和硬件:

“基本的想法是:逐帧浏览一个视频,然后做目的检测。我们的自研芯片会比传统平台快一个数量级。

“然后你可能会说,’嗯,这很有趣,但有什么用呢?’想象一下,有这样一个视频编辑器,另有一个搜索框,你可以说,’帮我找到桌子上的披萨。’然后它就会找到那一帧图像。这就是我以为人们会想要的体验。我们异常希望开发职员能使用这些框架,并通过开发现实应用为我们带来惊喜。”

苹果公司此前在开发者大会上示意,设计从今年晚些时刻最先,在Mac电脑上安装自研硅芯片。

那么隐私呢?

在已往几年里,隐私一直是苹果向用户所转达信息的重点。苹果在主题演媾和营销质料中一再提及用户隐私,在iOS系统中也有关于隐私的提醒,在访谈中也经常泛起这一话题。

“人们忧郁人工智能泛滥,由于他们不知道它是什么,”詹安德里亚说。“他们以为人工智能的能力比现实更强,或者他们从科幻小说的角度看待人工智能,而且比尔・盖茨(Bill Gates)和埃隆・马斯克(Elon Musk)等有影响力的人都说这是一项危险的手艺。”

他以为,其他大型科技公司对人工智能的炒作是负面而非正面,由于这些公司让“人们对这项手艺感应担忧”。

在这种情形下,术语“人工智能”可能会让人联想起盛行文化中的机械恶魔,好比《终结者》里的天网等等。但大多数应用人工智能领域的专家示意,这种漆黑的效果远非现实。诚然,由机械学习驱动的科技会带来许多风险,好比继续和放大人类的固有私见,但变粗暴和暴力攻击人类似乎不太可能在不久未来发生。

机械学习现实上并不会让机械变得像人类那样智能。出于类似缘故原由,许多人工智能专家提出了一些诸如“机械智能”等替换性术语,解释机械与人类智能没有可比性。

无论若何,机械学习会带来一种异常真实且迫在眉睫的危险:损坏用户隐私。一些公司以机械学习和训练为理由,努力网络用户的小我私家数据,并将其上传到数据中央。

正由于云云,苹果在用户内陆装备上举行大量数据网络和处置。詹安德里亚明确地将这一决议与隐私问题联系起来。“我以为我们在这个问题上有一个异常明确的态度,那就是我们将在用户装备上尽可能多地使用这种机械学习先进手艺,而且数据不会脱离用户装备,”他说。“我们明确以为我们的装备更平安更好,或者应该更值得信托。”

詹安德里亚以文字转语音举例:“若是你说,’请给我读一下鲍勃发来的信息。’信息文本转语音是在内陆装备的神经引擎上举行的。正由于云云,我们永远不会看到鲍勃发来的信息内容,由于是你的手机在读取信息,而不是服务器在读取。因此,该新闻的内容从未到达服务器。”

”以是这是一个很好的例子,说明先进手艺现实上改善了实用性。由于语音是在内陆装备上合成的,以是纵然用户断开网络连接,它仍然可以事情。另有隐私问题。这真的很难做到,为了把现代高质量的文本到语音功效整合到一个可以装进口袋里的装备中,我们需要举行许多艰辛的工程。”

固然在许多情形下,苹果必须使用一些用户数据举行机械学习。那么苹果到底是若何使用所处置的用户数据呢?詹安德里亚注释道:“一般来说,我们有两种构建模子的方式。一种是我们在合适情形下网络和符号数据。另有一种情形是,我们会请求用户捐赠数据。最著名的例子就是Siri,当你设置iPhone时,我们会说,’你愿意辅助让Siri变得更好吗?’”

”在这种情形下,用户会将一定量的数据捐赠给我们,然后其中异常小一部门可能会用于训练。然则,诸如手写笔等许多应用大可以通过网络足够数据来举行训练,基本上不需要使用任何消费者数据就能处置每位用户的字迹。”

最近,苹果添加了一些请求使用用户数据的提醒。去年炎天,一份讲述显示,Siri会纪录用户在意外激活后的语言内容;卖力Siri功效质量审核的第三方外包职员也听到了其中一些录音。

作为回应,苹果答应只在用户明确选择通过分享录音来改善Siri功效时才会存储与Siri相关的音频,并将所有的功效质量审核事情都放在了苹果公司内部举行。当问及苹果在数据处置上与外包商有什么差别时,詹安德里亚回覆说:“我们有许多保障措施。例如,我们有一个确定音频是否与Siri有关的历程,这与现实听音频的历程是完全星散。以是我们在内部做了许多事情来确保我们没有网络任何意外的音频。”

”然则,若是你不愿意真正地举行功效质量审核,那么你就永远不会去掉这些意外的录音,让功效变得更好。如你所知,机械学习要求你不断地改善它。以是我们在把事情引入公司内部的同时,也会彻底检查我们的事情流程。我异常有信心,我们有一个异常好的流程,能以一种珍爱隐私的方式来改善Siri功效。”

很显著,苹果希望将用户隐私珍爱作为其装备的要害功效;在詹安德里亚看来,这是一种真正的信心。但其也可能在市场营销上辅助苹果,由于苹果在移动领域的最大竞争对手珍爱隐私方面要糟糕得多,而随着用户越来越忧郁人工智能对隐私的影响,这给苹果留下了一个机遇。

詹安德里亚和博尔切斯最终都回到了苹果公司的两点计谋:首先在内陆执行机械学习义务有利于提高性能,此外这样做更“珍爱隐私”。

打开黑匣子

长期以来,苹果主要是在默默开发人工智能功效,但在已往几年里,苹果对机械学习的重视水平大大提高。

苹果会定期出书图书、赞助学术活动、发放奖学金、赞助实验室、加入AI/ML集会。它最近重新上线了一个机械学习博客,分享了一些自己的研究。苹果还在大肆招聘,招聘工程师和机械学习领域的其他人才,包罗詹安德里亚本人也是两年前加入苹果。

虽然苹果没有像谷歌那样引领人工智能研究领域,但它至少在为更多用户带来机械学习功效方面处于领先地位。

还记得詹安德里亚说过,他曾很惊讶机械学习没有被用于手写笔。他接着看到实现这一目的的团队建立并发展。与其他团队一起,他们推进了机械学习驱动的手写功效,这也是iPadOS 14的基础功效。

“在苹果,我们有许多了不起的机械学习人才,我们会继续招贤纳士,”詹安德里亚说。“我发现,苹果很容易吸引天下一流的人才,由于在我们的产物中,机械学习对于我们希望为用户打造的体验至关主要,这一点越来越显著。”

短暂的停留后,詹安德里亚弥补道:“我想最大的问题是,我们最雄心壮志的产物中有许多是我们不能公然谈论的,以是要告诉别人’来事情吧,这是有史以来最雄心壮志的事情。但我不能告诉你它是什么’,这是一个挑战。”

网友评论

2条评论
  • 2020-10-12 00:07:49

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