說到蘋果公司的人工智能技術(shù)你能想到什么？可能是Siri，但并不會覺得它多么的有科技感。實際上，蘋果在人工智能的發(fā)展一直不被外界所知，Backchannel主編Steven Levy近日走訪了蘋果，帶你了解蘋果在人工智能上的一切。

眼下最受關(guān)注的技術(shù)非人工智能莫屬，但全球市值最高的公司蘋果似乎對此無動于衷，被認(rèn)為在人工智能領(lǐng)域嚴(yán)重落后，除了語音助手Siri，似乎沒有更多作為。但真實情況或許與外界猜測的完全不同，閱讀本文你可以迅速了解蘋果哪些產(chǎn)品已被機器學(xué)習(xí)入侵，為何它能秘密研發(fā)新技術(shù)多年，機器學(xué)習(xí)給其文化和原則帶來了怎樣的挑戰(zhàn)，它又是如何與主流業(yè)界“對著干”……

眼下最受關(guān)注的技術(shù)非人工智能莫屬，但全球市值最高的公司蘋果似乎對此無動于衷，被認(rèn)為在人工智能領(lǐng)域嚴(yán)重落后，除了語音助手Siri，似乎沒有更多作為。但真實情況或許與外界猜測的完全不同，Backchannel主編Steven Levy近日走訪了蘋果，發(fā)現(xiàn)這家公司其實先于業(yè)界使用了時髦的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并將其用在了除Siri外的方方面面。閱讀本文你可以迅速了解蘋果哪些產(chǎn)品已被機器學(xué)習(xí)入侵，為何它能秘密研發(fā)新技術(shù)多年，機器學(xué)習(xí)給其文化和原則帶來了怎樣的挑戰(zhàn)，它又是如何與主流業(yè)界“對著干”……

一

2014年6月30日，Siri迎來了一次腦部移植。

再三年前，蘋果是第一家將智能助理整合進(jìn)其操作系統(tǒng)的主流公司。而Siri則是蘋果對一個收購而來的獨立應(yīng)用的改進(jìn)，它還在2010年吞下了開發(fā)團隊。對于Siri，最初的評價令人欣喜，但后來的幾個月到幾年中，用戶對它的缺點越來越不耐煩。它常常錯誤理解指令，怎么調(diào)整也沒沅改進(jìn)。

所以在上面提到的那個日期，蘋果將Siri的語音識別移植到了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)上。這一服務(wù)首先面向美國用戶，并在8月15日推向全球。一些早期技術(shù)仍有用，包括隱馬爾可夫模型，但現(xiàn)在系統(tǒng)使用的是機器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，長短期記憶單位，封閉復(fù)發(fā)性單位（gated recurrent units），以及n-grams等。用戶升級后，Siri雖然看起來還是一樣，但經(jīng)過了深度學(xué)習(xí)的加強。

與其它底層改進(jìn)一樣，由于不愿向競爭者暴露自己，蘋果沒有公布Siri的進(jìn)展。如果用戶注意到了什么，也只是它犯的錯變少了。蘋果也表示，準(zhǔn)確度的改善令人震驚。

Eddy Cue

蘋果互聯(lián)網(wǎng)軟件及服務(wù)部高級副總裁Eddy Cue表示，“這次改進(jìn)的效果如此明顯，以至于進(jìn)行了重新測試，確保沒人算錯小數(shù)點?！?/p>

Siri轉(zhuǎn)變的故事會讓人工智能領(lǐng)域的人皺起眉頭，不是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)的提升，而是因為蘋果對技術(shù)如此熟練又如此低調(diào)。直到最近，雖然蘋果在AI領(lǐng)域加大了招聘力度，也做出了一些高調(diào)的收購，但外界還是認(rèn)為它在最為激烈的AI競爭中稍顯落后。由于蘋果一直守口如瓶，連AI行家也不知道它在機器學(xué)習(xí)上有何作為。在斯坦福教授人工智能歷史一課的Jerry Kaplan表示，“蘋果不屬于社區(qū)的一分子，就像是AI領(lǐng)域的NSA（美國國家安全局）”。一般認(rèn)為，如果蘋果的努力與Google和Facebook一樣認(rèn)真，應(yīng)該會被外界所知。

艾倫AI研究所的Oren Etzioni表示，“Google、Facebook和微軟有著頂尖的機器學(xué)習(xí)人才。蘋果確實聘用了一些人，但機器學(xué)習(xí)的五大領(lǐng)袖中有誰為蘋果工作？蘋果有語音識別技術(shù)，但除此之外機器學(xué)習(xí)還能幫什么忙呢?！?/p>

二

然而，就在本月初，蘋果秘密地展示了機器學(xué)習(xí)在自家產(chǎn)品上的應(yīng)用。但沒有展示給Oren Etzioni看，而是展示給了我。當(dāng)天，我的大部分時間都待在了蘋果庫比提諾飛船總部大樓里，在蘋果高管的陪同下，感受了蘋果產(chǎn)品在人工智能與機器學(xué)習(xí)上的緊密結(jié)合。（高管包括Eddy Cue，副總裁兼市場營銷主管Phil Schiller，以及軟件主管兼高級副總裁Craig Federighi）同時在場的還有負(fù)責(zé)開發(fā)Siri的專家。當(dāng)我們都就坐以后，他們給我看了寫滿了兩頁紙的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，一些是已經(jīng)投入使用的產(chǎn)品或服務(wù)，一些是還在討論中的項目。

如果你是一名iPhone用戶，大概已經(jīng)受益于機器學(xué)習(xí)所帶來的用戶體驗的提升。但與直覺相反，機器學(xué)習(xí)并不僅僅應(yīng)用于Siri上。識別陌生來電，在解鎖后列出你最常使用的應(yīng)用，或者在提醒事項中標(biāo)記了一個約會（但你并沒有將之放入日程表中），以及自動顯示附近標(biāo)記的酒店，這些在蘋果全面擁抱機器學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，都能做得更加盡善盡美。

對，這就是傳說中的“Apple Brain”，已經(jīng)內(nèi)置于你的iPhone中。

用到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部識別

“機器學(xué)習(xí)”，一名專家說，“現(xiàn)在在蘋果的產(chǎn)品及服務(wù)里無處不在”。Apple store使用深度學(xué)習(xí)辨別騙保行為，公測版操作系統(tǒng)收到的反饋也會使用人工智能篩選一遍，找出有用的反饋報告。還有蘋果的News應(yīng)用，采用機器學(xué)習(xí)挑選出你可能感興趣的新聞源。

Apple Watch也利用到了機器學(xué)習(xí)，檢測用戶在鍛煉狀態(tài)還是僅僅在閑逛。還有就是眾所周知的相機人臉識別，iPhone早已搭載這項技術(shù)。在Wi-Fi信號較弱的情況下，出于電量考慮，iOS還會建議你使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)。它甚至能分辨出拍攝視頻的好壞，并在點擊一個按鈕之后，快速把一組相關(guān)的視頻剪輯到一起。當(dāng)然，這些蘋果的競爭對手們做的也不賴，但高管們強調(diào)，蘋果是唯一一家在用戶隱私及用戶體驗上取得平衡的公司。當(dāng)然，要在 iOS 設(shè)備上達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn)，也只有蘋果能做到。

對蘋果來說，人工智能并非新玩意兒。早在上世紀(jì)90年代，蘋果推出牛頓（Newton）平板時，配套的觸控筆就采用了一定程度的人工智能，用以識別用戶輸入的字符。這一研究成果目前還在為蘋果帝國發(fā)光發(fā)熱，即Apple Watch上面的中文字符識別系統(tǒng)。這一系統(tǒng)允許用戶輸入極為潦草的筆劃仍能精準(zhǔn)識別。（這些功能數(shù)十年以來都是由統(tǒng)一的機器學(xué)習(xí)團隊在研發(fā)）當(dāng)然，早期的機器學(xué)習(xí)極為原始，現(xiàn)在大行其道的深度學(xué)習(xí)在當(dāng)時仍處于襁褓之中。

現(xiàn)在人工智能與機器學(xué)習(xí)成為人必言之的顯學(xué)，蘋果在這方面一直飽受批評。近幾周，Tim Cook終于發(fā)話，表示蘋果并非在人工智能方面沒有著力，僅僅是宣傳較少?，F(xiàn)在，高管們終于已改悶聲做事的做法，將蘋果在人工智能方面的成果公之于眾。

機器學(xué)習(xí)用于Apple Watch的健康應(yīng)用

“蘋果在過去的五年里增長迅猛”，Phil Schiller說，“我們的產(chǎn)品的改進(jìn)速度也非常快，A系列的處理芯片每年都有不小的性能突破，這使得我們擁有更加充裕的性能，將越來越多的機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到終端產(chǎn)品上。機器學(xué)習(xí)有不少好東西，而我們也有能力用好它”。

即使蘋果擁抱機器學(xué)習(xí)的熱情絲毫不亞于任何硅谷科技公司，但他們對于機器學(xué)習(xí)的使用仍是克制的。這幫庫比提諾的天才們并不認(rèn)為機器學(xué)習(xí)是解決一切問題的靈丹妙藥。人工智能是未來的交互方式，但觸摸屏幕，平板電腦，面向?qū)ο缶幊淘谔囟〞r期一樣發(fā)揮了相同的作用。在蘋果看來，機器學(xué)習(xí)并非其他公司所說，是人機交互的終極答案。

“人工智能與以往改變?nèi)藱C交互的各種媒介并無本質(zhì)區(qū)別”，Eddy Cue 說。蘋果對于機器是否將取代人類這樣老生常談的討論也并無興趣。與預(yù)期相同，蘋果并沒有承認(rèn)造車計劃，也沒有談及自制電視劇的傳言，但蘋果的工程師們明確指出，他們不會造出類似“天網(wǎng)”的東西。

“我們使用技術(shù)來解決以前做不了的事情，已經(jīng)改進(jìn)舊有范式”，Schiller說，“我們確保每項技術(shù)都能以最蘋果的方式應(yīng)用到產(chǎn)品上”。

之后，他們對于上述觀點展開了進(jìn)一步的闡釋。如，人工智能在多大程度上重塑了蘋果的生態(tài)系統(tǒng)。蘋果研發(fā)人工智能的初衷是，彌補缺乏搜索引擎帶來的用戶體驗缺失。（搜索引擎能夠訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其快速成熟）此間，高管們再次強調(diào)了蘋果對于保證用戶隱私的決心。（即使這樣將限制用戶數(shù)據(jù)的使用，從而阻礙機器學(xué)習(xí)的效果）高管們強調(diào)，這些障礙并非不可逾越。

這個“大腦”有多大？iPhone上有多少用戶數(shù)據(jù)緩存可供機器學(xué)習(xí)調(diào)用？工程師們的回答讓我驚訝：“平均200Mb，具體多少取決于用戶信息的多寡?！保楣?jié)約存儲空間，緩存會時不時被清理出去）。這些信息包括了應(yīng)用的使用習(xí)慣，與他人的交互，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，還有“自然語言模型”。還有對象識別，人臉識別，場景識別等供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

對于蘋果來說，這些數(shù)據(jù)都是你的私人信息，并不會被上傳到網(wǎng)絡(luò)及云端。

三

盡管蘋果并沒有對其在人工智能方面的努力做出任何解釋，但我還是成功獲取了有關(guān)公司內(nèi)部如何分配機器學(xué)習(xí)技術(shù)的決議。其機器學(xué)習(xí)智能可以在全公司得到共享，并且公司鼓勵生產(chǎn)團隊利用這一技術(shù)來解決問題，并發(fā)明一些更具特色的個性化產(chǎn)品?！霸谔O果，我們并沒有一個單獨集中負(fù)責(zé)機器學(xué)習(xí)技術(shù)的組織”，Craig Federighi說：“我們盡力保持各個團隊之間的緊密合作，力圖應(yīng)用這一技術(shù)創(chuàng)造出良好的用戶體驗?！?/p>

那么在蘋果有多少人在從事機器學(xué)習(xí)這一塊的工作呢？“有很多”，F(xiàn)ederighi在受到一些刺激之后說道。（如果你認(rèn)為他會告訴我具體數(shù)字，那說明你還不了解蘋果）有趣的是，負(fù)責(zé)蘋果機器學(xué)習(xí)的許多人，在進(jìn)入蘋果公司之前，并沒有受到過這方面的必要訓(xùn)練。“我們雇用的人才都是在一些基本領(lǐng)域方面十分厲害的人，比如像數(shù)學(xué)，統(tǒng)計學(xué)，程序設(shè)計語言，密碼學(xué)等?！?Federighi說：“結(jié)果表明，這些核心的智能能夠完美地轉(zhuǎn)換為機器學(xué)習(xí)智能。盡管現(xiàn)在我們的確雇用了許多機器學(xué)習(xí)人才，但我們還是希望能找到具有良好核心資質(zhì)和才能的人才?！?/p>

Craig Federighi（左）與Alex Acero

盡管Federighi并沒有說，但這一途徑似乎不可避免：蘋果喜歡保密，而競爭對手們則鼓勵計算機科學(xué)家將他們的研究在全球范圍內(nèi)共享，這樣一來，蘋果便會處于不利地位?！拔覀兊膶嵺`更傾向于強化自然選擇——其實就是兩種不同類型人之間的對抗，一種喜歡通過團隊合作，進(jìn)而創(chuàng)造出偉大的產(chǎn)品，而另一種則是將公布產(chǎn)品和技術(shù)作為他們的首要動力”，F(xiàn)ederighi說。如果科學(xué)家們在提升某一蘋果產(chǎn)品性能的同時，又恰巧在這一領(lǐng)域取得了重大突破，那真是再好不過了?！暗菍ψ罱K結(jié)果的幻想為我們提供了巨大動力?！盋ue說。

蘋果在這方面的一些才能也來自于不斷的收購?！白罱荒陼r間，我們已經(jīng)購買了20到30家公司。這些都是相對較小而又真正需要人力的公司?！盋ue 說?！爱?dāng)蘋果買下一個人工智能公司時，這里肯定會有大量的機器學(xué)習(xí)研究員，但我們不會是穩(wěn)定住這些人” ，F(xiàn)ederighi說：“我們關(guān)注的是那些自身十分有才能，但又能真正注重實現(xiàn)絕佳體驗的人?！?/p>

最近的一次收購是位于西雅圖的Turi公司，蘋果最終以2億美元的價格收購。該公司建立了一個機器學(xué)習(xí)工具包，一直以來都被比作是Google的TensorFlow。此次收購給蘋果提供了一種不同的思索，即可以將它用作類似的用途，既用于公司內(nèi)部，也可以提供給開發(fā)商?！翱梢钥隙ǖ氖牵麄兊挠行┦虑楹吞O果十分匹配，無論是從技術(shù)的角度還是從個人的角度來看，都是如此。”Cue說。在一年或兩年的時間里，或許我們就能弄清楚發(fā)生了什么。蘋果在2013年收購了一家小的初創(chuàng)企業(yè)Cue，后來Siri開始顯示出一些預(yù)測能力。

無論這些才能來自哪里，蘋果的人工智能基礎(chǔ)建設(shè)有助于其開發(fā)出全新的產(chǎn)品和功能，而這通過以前的手段都是不可能做到的。這正在改變著公司的產(chǎn)品線路圖。“現(xiàn)在在蘋果，炫酷的想法簡直層出不窮，永無止境?！?Schiller說：“機器學(xué)習(xí)正在使我們對一些事情給予肯定的看法，而這些事情放在過去幾年，我們是絕對會說不的。它正在不斷深入到我們的決策當(dāng)中，決定著我們下一批產(chǎn)品的走向?！?/p>

iPad Pro的Apple Pencil就是一個例子。為了發(fā)明出一支高科技的觸控筆，蘋果不得不面臨這樣一個問題，即當(dāng)人們在設(shè)備上寫字的時候，他們的手掌底部難免會擦到屏幕，造成各種觸控失靈。這時，使用“防手掌誤觸”這樣一個機器學(xué)習(xí)模式，就能很好的解決這一問題。因為該模式能夠使屏幕傳感器感受到刮擦，觸摸和筆觸之間的區(qū)別，大大提升了觸控筆操控的精確度?！叭绻|控筆無法在iPad上進(jìn)行完美操作，那么iPad就不能被看作是一張很好的可供我繼續(xù)寫字的紙，Pencil也就不會是一個好的產(chǎn)品。” Federighi說。所以如果你愛Apple Pencil的話，那就請感謝機器學(xué)習(xí)吧。

四

對蘋果機器學(xué)習(xí)方面進(jìn)展的最佳測量方式，或許來自它在AI上最重要的收購：Siri。Siri最初誕生自DARPA在智能助理上的一項計劃，后來部分科學(xué)家成立了一家公司，用同樣的技術(shù)開發(fā)了一款應(yīng)用。2010年，喬布斯親自說服公司創(chuàng)始成員將公司出售給蘋果，并指示將Siri整合進(jìn)操作系統(tǒng)。在2011年10月iPhone 4S的發(fā)布會上，Siri是一大點亮。現(xiàn)在它早已不是用戶長按Home鍵，或發(fā)出“Hey, Siri”指令進(jìn)行喚醒（這一功能本身也使用了機器學(xué)習(xí)，允許iPhone在不耗電的情況下了解周圍情況）這么簡單了。Siri的智能整合進(jìn)了Apple Brain，即便不發(fā)場時也在工作。

作為核心產(chǎn)品而言，Cue提到了四個組成：語音識別（理解你何時與它對話），自然語言理解（理解說話內(nèi)容），執(zhí)行（滿足查詢或請求）以及響應(yīng)（產(chǎn)生回話）?！皺C器學(xué)習(xí)對所有這些都有重要影響?！?/p>

Tom Gruber（上）與Alex Acero

Siri高級研發(fā)部主管Tom Gruber是在最初的收購后加入了蘋果的，他表示，在蘋果把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于Siri之前，其用戶量已經(jīng)在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而這對訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)十分重要?！皢滩妓拐f，一夜之間就會擁有數(shù)百萬用戶，還不用公測。突然之間就會有用戶，他們會告訴你，人們?nèi)绾闻c應(yīng)用對話。這是第一次革命，那之后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代到來了?！?/p>

隨著Siri轉(zhuǎn)移到用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理語音識別而來的，還有幾位AI專家，其中包括現(xiàn)在語音組的主管Alex Acero。Acero的語音識別經(jīng)歷始于90年代的蘋果，后來他在微軟研究院工作了多年。“我喜歡這類工作，也發(fā)表了很多論文。當(dāng)Siri出現(xiàn)時，我意識到這是讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用得以實現(xiàn)的機會，不是讓幾百人用，而是讓數(shù)百萬人用?！睋Q句話說，他就是蘋果想找的那類科學(xué)家——優(yōu)先考慮產(chǎn)品而非發(fā)表論文。

當(dāng)Acero在三年前加入時，Siri用的語音技術(shù)仍基本來自第三方的授權(quán)，而這種情況必須改變。Federighi意識到，這是蘋果不斷在重復(fù)的一種模式。“隨著一項技術(shù)對開發(fā)核心產(chǎn)品變得越來越重要，我們會讓內(nèi)部逐漸接手開發(fā)。要開發(fā)偉大的產(chǎn)品，我們希望內(nèi)部擁有技術(shù)，并在內(nèi)部創(chuàng)新，語音識別就是一個很好的例子?！?/p>

團隊開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以替代Siri早前的技術(shù)。蘋果的GPU集群不停運轉(zhuǎn)，調(diào)用了大量數(shù)量。2014年7月的發(fā)布證明，所有努力都沒有白費。

Acero表示，“當(dāng)時在所有語言上，錯誤率降低了兩倍，在很多場景下還不止如此。這都要歸功于深度學(xué)習(xí)及對它的優(yōu)化，不僅是算法方面，更是在產(chǎn)品開發(fā)的整個過程上?！?/p>

蘋果不是第一家在語音識別中使用DNN的公司，但它證明，控制整個運轉(zhuǎn)系統(tǒng)會產(chǎn)生優(yōu)勢。Acero表示，正是因為蘋果自己設(shè)計芯片，他能直接與編寫固件的芯片設(shè)計組工程師合作，最大化提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。Siri團隊的需求甚至影響了iPhone設(shè)計的方方面面。

Fdferighi表示，“不僅僅是芯片，還涉及設(shè)備上的麥克風(fēng)，以及麥克風(fēng)安裝的位置，還有如何調(diào)整硬件，以及處理音頻的軟件棧。這需要所有組件的協(xié)調(diào)，比起只是開發(fā)軟件的公司，有著驚人的優(yōu)勢?！?/p>

另一個優(yōu)勢是，當(dāng)蘋果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一個產(chǎn)品上成功時，還能成為其它產(chǎn)品的核心技術(shù)。機器學(xué)習(xí)讓Siri理解了用戶，也讓輸入方式由手動變成了聽寫。也正是因為Siri的技術(shù)，用戶語音輸入的信息也變得更流暢和完整。

Cue提到的Siri第二個部分是自然語言理解。Siri在2014年11月開始用機器學(xué)習(xí)理解用戶的意圖，并在一年后推出了深度學(xué)習(xí)版。如在語音識別上一樣，機器學(xué)習(xí)提升了體驗，特別是在理解指令上。

蘋果認(rèn)為，沒有Siri上的技術(shù)，它不太可能開發(fā)出最新版的Apple TV，因為后者也有語音控制功能。盡管早期的Siri版本要求你用清晰的方式說話，但深度學(xué)習(xí)加強版不僅能從大量電影和音樂中找到特定的選擇，更能處理“播放一部湯姆·漢克斯主演的優(yōu)秀驚悚片”這樣的概念。這在以前是完全不可能的。

在即將正式發(fā)布的iOS 10中，Siri的聲音是最后一個被機器學(xué)習(xí)改造的部分。同樣，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代了原先授權(quán)的技術(shù)。Siri的聲音來自一家語音中心收集的錄音數(shù)據(jù)庫，每句話都是語音段拼貼的結(jié)果。機器學(xué)習(xí)讓語音變得平滑，聽起來更像一個真人。

這看起來只是很小的細(xì)節(jié)，但更自然的聲音能為Siri帶來很大的改變。Gruber認(rèn)為，“如果聲音質(zhì)量更高，人們會感到更加可信。更好的語音能吸引用戶，讓他們更常使用?！?/p>

使用Siri的意愿，以及機器學(xué)習(xí)在技術(shù)上的提升，都在蘋果向開發(fā)者開放Siri的過程中十分重要。許多人注意到，蘋果在Siri上的合伙量只有兩位數(shù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于亞馬遜的Alexa，后者稱外部開發(fā)者幫助開發(fā)了1000多項技能。蘋果認(rèn)為這種比較沒有意義，因為亞馬遜用戶要使用特定的指令方式，才可用到那些技能。蘋果表示，Siri在與Uber和SquareCash等服務(wù)的整合上會更自然。

與此同時，蘋果對Siri的改善也得到了回報，用戶發(fā)現(xiàn)了一些新功能，也感到常用的查詢變得更準(zhǔn)確，而相應(yīng)的，查詢數(shù)量也不斷增長。

五

或許，蘋果使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)中遇到的最大問題，是如何堅持保護(hù)用戶隱私的原則。蘋果會加密用戶信息，包括公司律師在內(nèi)的任何人都無法讀取。FBI也不能，即便獲得了批準(zhǔn)。它還表示，不會收集用戶信息用于廣告目的。

從用戶的角度上看，這種行為值得尊敬，但這對吸引頂尖AI人才并無幫助。一位蘋果前員工表示，“機器學(xué)習(xí)專家想要的就是數(shù)據(jù)。但出于保護(hù)隱私的立場，蘋果總會有所干預(yù)。這種做法是否正確暫不討論，但外界會認(rèn)為蘋果不是鐵桿AI粉?！?/p>

蘋果高管并不認(rèn)同這種觀點。他們認(rèn)為無需將用戶信息放在云端，或存儲訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所用的數(shù)據(jù)，也能得到提升機器學(xué)習(xí)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)。Federighi認(rèn)為，“外界一直存在錯誤的觀點，做出了錯誤的妥協(xié)，我們想讓他們走上正軌?！?/p>

這里有兩個問題。第一個涉及到在機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中處理個人信息，當(dāng)個人詳細(xì)信息是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收集到的時，這些信息會怎么樣？第二個涉及到收集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別行為所需的數(shù)據(jù)，不收集個人信息，又將如何做到訓(xùn)練呢？

蘋果對兩者都有答案。Cue表示，“有人認(rèn)為，我們用AI做不了這些事，因為沒有數(shù)據(jù)。但我們找到了獲取所需的數(shù)據(jù)，同時保護(hù)隱私的方式。這是我們的底線?！?/p>

對于第一個問題，蘋果的解決方式是利用其獨特的對軟硬件的控制。簡單來說，多數(shù)個人信息仍保留在Apple Brain中。Federighi表示，“我們會將部分最敏感的信息保留在設(shè)備上，這時機器學(xué)習(xí)完全在本地運行?！彼o出的例子是應(yīng)用推薦，即在主屏上右滑時會出現(xiàn)的圖標(biāo)。在理解狀態(tài)下，這些應(yīng)用就是你意圖想用的。這種預(yù)測基于許多因素，基本都與用戶的行為有關(guān)。這一功能確實有用，F(xiàn)ederighi表示，預(yù)測用戶想用圖標(biāo)的概率有90%。

蘋果存在設(shè)備上的其它信息可能包括了最個人的信息：用戶使用iPhone鍵盤輸入的文字。使用經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的系統(tǒng)，蘋果能識別出關(guān)鍵事件和項目，如航班信息，聯(lián)系人及約會。不過這些信息都存在手機上。即使是備份在蘋果云上的信息，也會經(jīng)過處理后不能僅由備份信息進(jìn)行還原?！拔覀儾幌氚研畔⒋嬖谔O果服務(wù)器上，公司沒必要知道你的愛好或你在哪?！?/p>

蘋果也在盡量減少整體上保存的信息。一個例子是，在交談中有人可能提到一個詞，這或許需要搜索。其它公司很可能在云端分析整段對話，從而識別出那些詞語，但蘋果設(shè)備無需這些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離用戶就能識別出來。這是因為系統(tǒng)會不斷與手機中的知識庫進(jìn)行搜索匹配。

Federight表示，“知識庫很精練，但也相當(dāng)完善，儲存了成千上萬的地點和實體。”蘋果所有的應(yīng)用都能用知識庫，包括Spotlight搜索應(yīng)用，地圖和瀏覽器。它也能幫助自動糾錯，一直在后臺運行。

機器學(xué)習(xí)圈的一個疑問是，蘋果的隱私限制是否會阻礙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，這也是上文中提到的第二個問題。經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能準(zhǔn)確。如果蘋果不采集用戶行為數(shù)據(jù)，又從哪里得到數(shù)據(jù)呢？與其它公司一樣，蘋果用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但總有需要更新更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)的時候，而這又只能從用戶中來。蘋果的做法是在不知道用戶是誰的情況下收集信息。它會對數(shù)據(jù)匿名處理，隨機打上識別信息。

從iOS 10開始，蘋果會開始使用一種名為差分隱私（Differential Privacy）的新技術(shù)，它會對信息進(jìn)行眾包處理，讓個人身份無法識別。這種技術(shù)可能用在出現(xiàn)新流行詞，而它又不在蘋果知識庫中時；也會用在某個鏈接突然變得與相關(guān)查詢的答案相關(guān)時，或某個表情被大量使用時?！皞鹘y(tǒng)的方式會將用戶每次輸入都傳到服務(wù)器上，然后遍歷數(shù)據(jù)來找到感興趣的東西。但我們有端到端加密，不會這樣行事。”雖然差分隱私是一個較為學(xué)術(shù)的詞，但蘋果想讓它變得更加普及。

Federighi表示，“我們數(shù)年前就開發(fā)研究，做出了能大范圍使用的有趣的成果。它的隱私程度令人驚嘆。”簡單來說，差分隱私就是對數(shù)據(jù)的若干片段加入數(shù)學(xué)噪音，這樣蘋果能識別用使用模式，又不會辨別出個人身份。蘋果還授權(quán)研究相關(guān)技術(shù)的科技家發(fā)表論文，公布他們的工作。

六

顯然，機器學(xué)習(xí)改變了蘋果產(chǎn)品的方方面面，但對于蘋果本身，機器學(xué)習(xí)改變了什么，還有待觀察。從感覺上說，機器學(xué)習(xí)似乎與蘋果公司的氣質(zhì)格格不入。蘋果喜歡對用戶體驗進(jìn)行全方位的控制，所有事情都事先幫你設(shè)計好，代碼極致優(yōu)化。但使用機器學(xué)習(xí)，就意味著要將一部分決定權(quán)交由軟件處置。將用戶體驗逐漸交給機器控制，蘋果能接受這樣的設(shè)定嗎？

“這件事情引起了內(nèi)部無窮無盡的爭論”，F(xiàn)aderighi 說，“我們對此曾有過非常深入的思考。以往我們根據(jù)經(jīng)驗，從多個維度控制人機交互的種種細(xì)節(jié)，以達(dá)到最佳的用戶體驗。但如果你開始訓(xùn)練機器通過大量數(shù)據(jù)模擬人的行為，結(jié)果就不再是蘋果設(shè)計師所擅長的。所有的一切都來自數(shù)據(jù)?！?/p>

但蘋果并沒有回頭，Schiller 說，“盡管這樣的技術(shù)將改變我們的工作方式，但為了做出更高質(zhì)量的產(chǎn)品，我們終將在這條路上越走越遠(yuǎn)”。

也許這就是問題的答案：蘋果并不會大張旗鼓地宣揚自己采用了多么先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，但他們?nèi)詴M可能地將之運用到產(chǎn)品中，以期獲得更好的用戶體驗。藏在你iPhone中的Apple Brain就是最好的證明。

“典型的蘋果用戶，將在不知不覺中得到機器學(xué)習(xí)帶來的用戶體驗的提升，并因此更加愛上蘋果產(chǎn)品”。Schiller 說。“最讓人興奮的是，你甚至都感覺不到它的存在，直到有一天你突然意識到，并發(fā)出由衷的感嘆：“這一切是怎么發(fā)生的？”

天網(wǎng)不會到來。

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