蘋果開放機器學(xué)習(xí)API 但是沒有看到開發(fā)平臺

前天凌晨的蘋果WWDC主題演講無疑是果粉的狂歡，它很有可能被捧為最棒的WWDC。這次大會蘋果有6大更新，包括了iOS 11、新macOS、升級版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)，蘋果在機器學(xué)習(xí)方面的動作終于給大家展示了成果。這次，蘋果不僅在iOS的自家應(yīng)用中更多使用了機器學(xué)習(xí)，還把機器學(xué)習(xí)功能作為iOS API的一部分向開發(fā)者開放，希望開發(fā)者們也用機器學(xué)習(xí)的力量開發(fā)出更好的應(yīng)用程序。蘋果把這個機器學(xué)習(xí)功能叫做Core ML。負責(zé)軟件的蘋果高級副總裁Craig Federighi在昨晚的演講中做了總體介紹，雷鋒網(wǎng)AI科技評論結(jié)合官網(wǎng)的詳細信息給大家?guī)砀钊氲慕庾x。

iOS中的機器學(xué)習(xí)

在iOS的本身功能里，蘋果已經(jīng)嘗試用機器學(xué)習(xí)帶來更好的用戶體驗，比如在iPad上利用機器學(xué)習(xí)識別手寫便簽的文本、在iPhone上通過學(xué)習(xí)和預(yù)測用戶的使用習(xí)慣來讓iOS更省電、在照片app里自動創(chuàng)建的回憶相冊以及面部識別，現(xiàn)在iOS11中的Siri也利用機器學(xué)習(xí)帶來了更多貼心的功能和更流暢的對答。

接下來，蘋果想讓開發(fā)者也利用機器學(xué)習(xí)、或者利用蘋果已經(jīng)開發(fā)出的功能做出更多美妙的應(yīng)用。

蘋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，分別負責(zé)圖像識別處理和自然語言識別處理。

Vision API，已經(jīng)運用在照片app中，提供了如下功能：

面部追蹤

面部識別

地標

文本識別

正方形識別

條碼識別

物體追蹤

圖像匹配

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

語言檢測

符號化識別

詞形還原

對話分段

實體名稱識別

雷鋒網(wǎng)AI科技評論了解到，還有一個GameplayKit API也會開放，它的主要功能是評估決策樹。

這三個API開放以后，開發(fā)者就可以直接在自己的app中調(diào)用相關(guān)功能，無需自己重新開發(fā)機器學(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，都會變得越來越準確、越來越好用。

Core ML

前幾個特定用途的API都運行在Core ML之上。開發(fā)者如果想要運行自己的機器學(xué)習(xí)模型，那它也會運行在Core ML上。當(dāng)然啦，自己的模型還是要先訓(xùn)練好才能拿來在Core ML上運行的，Core ML提供的只是多樣、高效的推理運行環(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30種不同類型的層，還可以支持標準的支持向量機SVM、樹集成、廣義線性模型。

而且開發(fā)者可以把以上幾個第三方工具創(chuàng)建、訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型直接拿到Core ML里面來用。

Core ML會運行在本地，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功能的問題。

執(zhí)行性能方面蘋果已經(jīng)提前想了辦法，據(jù)Craig介紹，Core ML的執(zhí)行性能很高，通過Machine Learning Model Converter，在iOS設(shè)備上就會有很好的運行表現(xiàn)，執(zhí)行速度非常快，在圖像識別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。

蘋果已經(jīng)在官網(wǎng)機器學(xué)習(xí)介紹頁面提供了四種訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型，模型轉(zhuǎn)換工具也在這個頁面中提供了下載。感興趣的開發(fā)者可以去下載試試了。

蘋果沒有做大而全的人工智能平臺

去年蘋果收購了西雅圖的機器學(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驗室，聘請了華盛頓大學(xué)教授Carlos Guestrin作為機器學(xué)習(xí)總監(jiān)。Carlos Guestrin也是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人物之一，獲得過美國國家科學(xué)基金會的職業(yè)榮譽獎和頂尖人工智能會議IJCAI的計算機與思想獎，而且也創(chuàng)辦過機器學(xué)習(xí)公司。

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

曾在2013年到2017年帶領(lǐng)過蘋果人工智能開發(fā)的Daniel Gross對蘋果公司的態(tài)度做了精確的表述：“蘋果的內(nèi)部目標是造出偉大的產(chǎn)品，而不是發(fā)論文”。

所以蘋果沒有發(fā)布自己的機器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺、沒有發(fā)布開發(fā)硬件，也沒有對外公布是否挖了機器學(xué)習(xí)專家到自己團隊，在這種態(tài)度下就都合情合理了。蘋果愿意開發(fā)人工智能應(yīng)用、愿意用人工智能改善用戶體驗，但是目前蘋果并沒有做開放的前瞻性研究。從以往的蘋果產(chǎn)品也可以看到，蘋果的風(fēng)格通常不是一旦有新技術(shù)就拿來做產(chǎn)品，而是等到成熟一些、確認能夠?qū)τ脩趔w驗帶來改善，才會憑借高超的工程能力把他們運用在產(chǎn)品中。

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

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