Google、亚马逊(Amazon)和Facebook在人工智慧(AI)发展方面享有盛名，而且通常不吝于与外界分享成果，相较之下外苹果(Apple)显得低调，鲜少谈论自己的AI研究，但近年来情况逐渐改变，苹果使用机器学习支援许多装置功能，而且参与AI讨论也转为积极，有主管甚至认为，苹果现在AI方面的成就领先群伦。

乍看之下苹果AI研究表现乏善可陈，一方面因为AI往往让人联想到语音助理，Siri被认为不如Google助理或亚马逊(Amazon)的Alexa，而且在资料收集方面，苹果也不如Google等对手广泛，因此难以训练出优秀的模型。但实际上iPhone几乎每个功能都有AI的影子，其他多数产品都有着机器学习专用硬体，即将在年底推出的安谋(ARM)Mac电脑也将有许多AI功能，不难感受到苹果相当积极投入AI的开发。

苹果机器学习和AI策略团队(Machine Learning and AI Strategy)资深副总裁John Giannandrea和产品行销资深副总裁Bob Borchers，接受Ars Technica专访时分享了苹果的AI愿景。Giannandrea提到，2018年他加入苹果，当时尚无机器学习团队，而且缺乏许多相关的知识，但过去2年来情况改变，预期机器学习未来几年内将彻底改变iOS或苹果。

Giannandrea和Borchers透露，打造智慧体验的关键在于垂直整合软体、架构，乃至于晶片，未来的运算装置功能都将具备这样的特色，不着痕迹地提供用户智慧体验，这也是苹果追求的AI策略，着重于为用户提供AI所带来的好处，而不是过程。

Giannandrea以iPad触控笔为例，说明苹果堪称是创造机器智慧驱动功能和产品的先锋，他表示，苹果为触控笔和iPad制作软体，让用户在犹如数位纸的面板上尽情发挥创作或做笔记，类似的体验将来在所有的装置都能享有。

Giannandrea多年前都曾任职于Google，一般认为论及AI领域的研究和知名度，Google领先苹果，但Giannandrea表示，Google诚然是一家了不起企业，拥有一些杰出的技师，但基本上两者的商业模式不同，Google并不擅长创造客户体验。

科技业界认为，能够收集大量数据来训练机器学习模型，始能提供更好的体验和产品，也因此Google和亚马逊、Facebook最终将主宰AI领域。但Giannandrea表示，这几家科技巨擘的资料中心遍及世界各地，借此收集庞大的数据，苹果营运模式不同，而且经常公开表示不会毫无节制地收集用户数据，有人以这点判定苹果AI发展将落后其他巨擘。

事实上，以资料中心的数据打造更大的AI模型，准确度将会更高的说法不全然正确，最好的方式是让模型尽可能接近数据，而不是让数据长途移动，如此也能让用户隐私受到保护。另一方面，让模型贴近数据的另一个好处是，相对于资料中心发送数据延迟时间大为降低。

Ginnandrea和Brochers指出，苹果客制化晶片，特别是iPhone 8和iPhone X使用的Neural Engine是装置上处理数据的最好见证，Neural Engine是苹果为执行特定机器学习任务所设计的处理器，拥有8个核心。

Giannandrea透露，在这之前苹果经历了一段漫长的过程，毕竟多年前Neural Engine上不存在。现在Neural Engine具备可扩展性，虽然iPad的神经引擎比手机大，但基本上苹果所有产品的应用程式(App)和开发人员开发的App所使用的AppCoreML应用程式介面(API)都相同。苹果公开发表Neural Engine时提供了效能数据，表示2018年的A12晶片每秒运算次数可达5兆次。

苹果装置并非唯一具备内建机器学习晶片者，三星电子(Samsung Electronics)、华为和高通(Qualcomm)也开发了含括神经网路处理器(NPU)的SoC，Google也未开发人员提供机器学习API ，但它们的策略和商业模式有别于苹果，Andorid手机所能处理的机器学习工作相对于iPhone有限。

内容源：摘自DIGITIMES