蘋果一貫高冷和神秘，那些在加州庫比蒂諾進行的研究鮮有人知。在人工智能大潮之下，蘋果也是出奇的“穩(wěn)得住”，很少有公開露面。原因并不難理解，嘈雜的猜測本身對研究就是干擾，況且蘋果還是世界范圍內最受關注的科技公司之一。

但也不是沒有例外，12月6日，在神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（Neural Information Processing Systems ，NIPS）的閉門會議上，蘋果選擇適當公開他們正在進行的研究工作及成果——至少在人工智能（Artificial Intelligence）方面。蘋果機器學習部門新任負責人Russ Salakhutdinov（此前他是卡耐基·梅隆大學的杰出研究專家）在演講中提到了該公司是如何利用AI解決一些具體問題，同時也具體介紹了蘋果與競爭對手相比有優(yōu)勢的特定領域。

與其他在進行機器學習探索的公司一樣，蘋果也在這些領域進行研究和產(chǎn)品化：圖像識別、語音識別（模型化語言）、用戶行為預測在智能助手方面的應用，同時嘗試去理解一些算法無法作出決定的不確定性因素。目前，蘋果已經(jīng)將具體的產(chǎn)品Siri應用到了iOS以及macOS上，iPhone以及Mac用戶都可以使用。

除此之外，雖然沒有明確提及蘋果在自動駕駛系統(tǒng)/汽車方面的研究，但是演講中，與車相關的兩個板塊出現(xiàn)在了Keynote當中?！凹す饫走_測距（LiDAR）”和“物體識別與預測”赫然在列。LiDAR大家并不陌生，激光測距在目前自動駕駛汽車中的應用非常廣泛。

蘋果此前一直被傳正在制造自動駕駛汽車，甚至在本月初向美國國家交通安全委員會寫公開信要求平等路測權——無論是新晉的團隊還是像Google和Uber這樣的老玩家（已經(jīng)有自動駕駛原型車）。

此外，蘋果還介紹了他們在神經(jīng)網(wǎng)絡構建方面的能力。目前他們的神經(jīng)網(wǎng)絡的體積比原始版本小了4.5倍，同時，識別的精確并未損失，速度反而快了兩倍。該技術使用一個更大、更強健的神經(jīng)網(wǎng)絡來訓練其他的網(wǎng)絡在各種情況下作出決定?！皩W生網(wǎng)絡”（“student”network）將具備“教師網(wǎng)絡”（“teacher”network）的知識，實質上，在圖片和語音識別上，二者將不相上下。

眾所周知，蘋果從事硬件設計和研發(fā)，將這些經(jīng)過“瘦身”的神經(jīng)網(wǎng)絡嵌入到系統(tǒng)中，iPhone和iPad便可以識別照片中的人臉和地點，或者了解你的心率變化，而這些并不需要依賴遠程服務器。如果你是蘋果設備的使用者，應該能體會到這項工作對于蘋果來說有多重要。

將整個流程應用在手機上成效顯著，也保證了數(shù)據(jù)不需要編碼/解碼并上傳到無線網(wǎng)絡上去。

演講中，Russ Salakhutdinov提到蘋果的另一大殺器——圖形處理單元及算法（GPU）——應用在服務器上加速深度學習的過程。據(jù)蘋果方面宣稱，他們的圖片識別算法效率可以做到Google的兩倍，只使用其三分之一的GPU陣列。

有分析人士認為，這些研究可能是蘋果自動駕駛系統(tǒng)/汽車研究的一個分支。

當其他公司開始依賴于特制的芯片來加速機器學習的效率之時（Google的Tensor處理單元以及微軟的FPGAs），蘋果還在使用標準的GPU。而且，也沒有任何證據(jù)表明蘋果是否正在定制自己的GPU或者從Nvidia這類公司購買。

蘋果用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖片識別的數(shù)據(jù)庫目前已經(jīng)申請了專利，其容量是標準的ImageNet數(shù)據(jù)庫的兩倍。

當然，多年來蘋果在機器學習方面的封閉也遭到了業(yè)內一些研究社團的詬病。Salakhutdinov在演講中表示，蘋果將開始公開發(fā)表一些研究成果，并且和研究社團一起攜手致力于機器學習方面的研究。而蘋果CEO庫克也在最近表示，將在日本橫濱的研究基地，推動機器學習（深度學習）的發(fā)展，有別于語音助手Siri。

作為全球最偉大公司之一的蘋果，絕對不會錯失這股人工智能的風潮，在今年8月的一次采訪中，蘋果CEO蒂姆·庫克便將AI作為蘋果未來技術發(fā)展的核心。

無論是語音/圖像識別，還是自動駕駛，都表明蘋果已經(jīng)在AI領域積極布局。但是，蘋果能否在該領域再創(chuàng)以往的輝煌，還需要時間檢驗。

畢竟，從宏觀來看，人工智能本身還處在初級階段。

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