前天凌晨的蘋(píng)果WWDC主題演講無(wú)疑是果粉的狂歡，它很有可能被捧為最棒的WWDC。這次大會(huì)蘋(píng)果有6大更新，包括了iOS 11、新macOS、升級(jí)版Macbook、驚艷的iMac Pro以及智能音箱HomePod等軟件硬件產(chǎn)品。

除了新硬件和新系統(tǒng)，蘋(píng)果在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的動(dòng)作終于給大家展示了成果。這次，蘋(píng)果不僅在iOS的自家應(yīng)用中更多使用了機(jī)器學(xué)習(xí)，還把機(jī)器學(xué)習(xí)功能作為iOS API的一部分向開(kāi)發(fā)者開(kāi)放，希望開(kāi)發(fā)者們也用機(jī)器學(xué)習(xí)的力量開(kāi)發(fā)出更好的應(yīng)用程序。蘋(píng)果把這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)功能叫做Core ML。負(fù)責(zé)軟件的蘋(píng)果高級(jí)副總裁Craig Federighi在昨晚的演講中做了總體介紹，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論結(jié)合官網(wǎng)的詳細(xì)信息給大家?guī)?lái)更深入的解讀。

iOS中的機(jī)器學(xué)習(xí)

在iOS的本身功能里，蘋(píng)果已經(jīng)嘗試用機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)更好的用戶(hù)體驗(yàn)，比如在iPad上利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別手寫(xiě)便簽的文本、在iPhone上通過(guò)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)用戶(hù)的使用習(xí)慣來(lái)讓iOS更省電、在照片app里自動(dòng)創(chuàng)建的回憶相冊(cè)以及面部識(shí)別，現(xiàn)在iOS11中的Siri也利用機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了更多貼心的功能和更流暢的對(duì)答。

接下來(lái)，蘋(píng)果想讓開(kāi)發(fā)者也利用機(jī)器學(xué)習(xí)、或者利用蘋(píng)果已經(jīng)開(kāi)發(fā)出的功能做出更多美妙的應(yīng)用。

蘋(píng)果首先拿出了在已經(jīng)自家應(yīng)用中使用的Vision API和Natual Language API，分別負(fù)責(zé)圖像識(shí)別處理和自然語(yǔ)言識(shí)別處理。

Vision API，已經(jīng)運(yùn)用在照片app中，提供了如下功能：

面部追蹤

面部識(shí)別

地標(biāo)

文本識(shí)別

正方形識(shí)別

條碼識(shí)別

物體追蹤

圖像匹配

Natual Language API，已經(jīng)運(yùn)用在郵件和iMessage中：

語(yǔ)言檢測(cè)

符號(hào)化識(shí)別

詞形還原

對(duì)話分段

實(shí)體名稱(chēng)識(shí)別

雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論了解到，還有一個(gè)GameplayKit API也會(huì)開(kāi)放，它的主要功能是評(píng)估決策樹(shù)。

這三個(gè)API開(kāi)放以后，開(kāi)發(fā)者就可以直接在自己的app中調(diào)用相關(guān)功能，無(wú)需自己重新開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型就可以享用美妙的成果?？梢云诖?，隨著iOS的更新，不管是系統(tǒng)app里還是用到這些功能的app，都會(huì)變得越來(lái)越準(zhǔn)確、越來(lái)越好用。

Core ML

前幾個(gè)特定用途的API都運(yùn)行在Core ML之上。開(kāi)發(fā)者如果想要運(yùn)行自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，那它也會(huì)運(yùn)行在Core ML上。當(dāng)然啦，自己的模型還是要先訓(xùn)練好才能拿來(lái)在Core ML上運(yùn)行的，Core ML提供的只是多樣、高效的推理運(yùn)行環(huán)境。

Core ML可以支持多種網(wǎng)絡(luò)模型，可以支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以支持超過(guò)30種不同類(lèi)型的層，還可以支持標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機(jī)SVM、樹(shù)集成、廣義線性模型。

而且開(kāi)發(fā)者可以把以上幾個(gè)第三方工具創(chuàng)建、訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型直接拿到Core ML里面來(lái)用。

Core ML會(huì)運(yùn)行在本地，這樣數(shù)據(jù)的隱私性安全得以保證，而且可以跟蘋(píng)果系列OS的特色功能有更好的配合，另外也避免了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境影響app功能的問(wèn)題。

執(zhí)行性能方面蘋(píng)果已經(jīng)提前想了辦法，據(jù)Craig介紹，Core ML的執(zhí)行性能很高，通過(guò)Machine Learning Model Converter，在iOS設(shè)備上就會(huì)有很好的運(yùn)行表現(xiàn)，執(zhí)行速度非?？欤趫D像識(shí)別benchmark中比Google Pixel和三星S8快6倍。

根據(jù)官網(wǎng)資料，由于Core ML是基于iOS底層的Metal和Accelerate開(kāi)發(fā)的，所以Core ML利用CPU和GPU資源的效率非常高，性能也可以全部發(fā)揮出來(lái)。

蘋(píng)果已經(jīng)在官網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)介紹頁(yè)面提供了四種訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，模型轉(zhuǎn)換工具也在這個(gè)頁(yè)面中提供了下載。感興趣的開(kāi)發(fā)者可以去下載試試了。

蘋(píng)果沒(méi)有做大而全的人工智能平臺(tái)

去年蘋(píng)果收購(gòu)了西雅圖的機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Turi以后，繼續(xù)在西雅圖成立了自己的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室，聘請(qǐng)了華盛頓大學(xué)教授Carlos Guestrin作為機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān)。Carlos Guestrin也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人物之一，獲得過(guò)美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的職業(yè)榮譽(yù)獎(jiǎng)和頂尖人工智能會(huì)議IJCAI的計(jì)算機(jī)與思想獎(jiǎng)，而且也創(chuàng)辦過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)公司。

不過(guò)到了今天蘋(píng)果向開(kāi)發(fā)者展示人工智能app開(kāi)發(fā)的時(shí)候，明顯能感覺(jué)到蘋(píng)果的做法與Facebook、Google有所不同。相比于基于caffe/caffe2和TensorFlow的一大堆開(kāi)發(fā)環(huán)境和云服務(wù)，蘋(píng)果只是發(fā)布了一個(gè)可以在設(shè)備上運(yùn)行訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的API，表現(xiàn)出蘋(píng)果似乎對(duì)自己做前沿研究和幫助開(kāi)發(fā)者做前沿研究都沒(méi)什么興趣。

曾在2013年到2017年帶領(lǐng)過(guò)蘋(píng)果人工智能開(kāi)發(fā)的Daniel Gross對(duì)蘋(píng)果公司的態(tài)度做了精確的表述：“蘋(píng)果的內(nèi)部目標(biāo)是造出偉大的產(chǎn)品，而不是發(fā)論文”。

所以蘋(píng)果沒(méi)有發(fā)布自己的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)、沒(méi)有發(fā)布開(kāi)發(fā)硬件，也沒(méi)有對(duì)外公布是否挖了機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家到自己團(tuán)隊(duì)，在這種態(tài)度下就都合情合理了。蘋(píng)果愿意開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用、愿意用人工智能改善用戶(hù)體驗(yàn)，但是目前蘋(píng)果并沒(méi)有做開(kāi)放的前瞻性研究。從以往的蘋(píng)果產(chǎn)品也可以看到，蘋(píng)果的風(fēng)格通常不是一旦有新技術(shù)就拿來(lái)做產(chǎn)品，而是等到成熟一些、確認(rèn)能夠?qū)τ脩?hù)體驗(yàn)帶來(lái)改善，才會(huì)憑借高超的工程能力把他們運(yùn)用在產(chǎn)品中。

這不免讓人對(duì)蘋(píng)果有所擔(dān)心。所有人都判斷人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)占據(jù)越來(lái)越重要的位置、能夠做的事情越來(lái)越多，但當(dāng)年率先發(fā)布智能助理Siri的蘋(píng)果現(xiàn)在已經(jīng)在開(kāi)發(fā)和研究環(huán)境、前沿研究成果、影響力幾個(gè)方面都落在了后面。不過(guò)，現(xiàn)在距離機(jī)器學(xué)習(xí)的全面突破還有一段距離，蘋(píng)果的姿態(tài)是否會(huì)在突破點(diǎn)到來(lái)之前有任何改變，我們拭目以待。

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