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看似無聊的本屆WWDC背后,蘋果在布局怎樣的未來?

來自雷鋒網(wǎng)(leiphone-sz)的報道

近來,微軟Build、谷歌I/O、蘋果WWDC相繼舉行。

雖說是開發(fā)者大會,而不是人工智能大會,微軟和谷歌都把AI當(dāng)成了重心。谷歌戰(zhàn)略已經(jīng)從Mobile First轉(zhuǎn)向了AI first,微軟強(qiáng)調(diào)全新的世界觀——智能云和智能邊緣(Intelligent  Cloud & Intelligent  Edge)。而蘋果似乎沒有這么著急地要一口吞下AI。

雖然蘋果布局機(jī)器學(xué)習(xí)已久,卻一向低調(diào)。蘋果很早就發(fā)布了人工智能語音助手Siri,但是外界卻普遍評價其在AI、機(jī)器學(xué)習(xí)上的進(jìn)展落后于谷歌和微軟。而也是在2016年BackChannel的一篇文章才揭示了蘋果的iBrain,和蘋果是如何低調(diào)地把AI放進(jìn)各個產(chǎn)品之中。

蘋果似乎依然不愿意過度強(qiáng)調(diào)AI。WWDC2018上,發(fā)布會臨結(jié)束時,負(fù)責(zé)軟件的蘋果高級副總裁Craig Federighi介紹了Metal和ML兩大技術(shù),然而也只占到了幾分鐘。

Craig Federighi談到,在軟件系統(tǒng)更新之外,Metal、ML和ARKit是更面向未來的技術(shù)。


Create ML:在Mac上訓(xùn)練ML模型


現(xiàn)在,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為開發(fā)者常用的開發(fā)工具。

在WWDC2017上,蘋果介紹了Core ML。Core ML是能在蘋果產(chǎn)品上使用的高性能機(jī)器學(xué)習(xí)框架,能幫助開發(fā)者快速地將多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型融合到App中。

開發(fā)者可以把在IBM Waston、Tensorflow、turi等平臺訓(xùn)練好的ML模型,放在Core ML上運行,Core ML能提供多樣、高效的推理運行環(huán)境,且支持iOS、mcOS等設(shè)備。

此次大會推出了升級的Core ML 2,其可以使模型運行更快,利用一項被稱為Batch Prediction的技術(shù),Core ML 2的處理速度提升了30%,模型大小能減少75%。

除了將別家的ML模型導(dǎo)入自加的APP外,蘋果當(dāng)然希望開發(fā)者能在現(xiàn)有的蘋果設(shè)備中訓(xùn)練ML模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)需要耗費大量的計算單元,通常都是在云端完成,或者是用配備了多個GPU以及專為AI優(yōu)化的硬件。

而為了讓更多人直接利用現(xiàn)有的Mac進(jìn)行開發(fā),Craig Federighi介紹了一個全新的工具——Create ML。Create ML可以支持計算機(jī)視覺、自然語言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),還支持添加自定義的數(shù)據(jù),這些任務(wù)可以使用Swift 與 macOS 試驗場等熟悉的工具。等模型訓(xùn)練好之后,就可以放進(jìn)蘋果的Core ML框架里運行。

例如,Memrise是一家做計算機(jī)視覺的公司,此前,他們需要用2000張圖像來訓(xùn)練模型,大概花費24小時。而現(xiàn)在,他們可以在MacBook Pro上面訓(xùn)練同樣的模型,只需要48分鐘,在iMac Pro上面則只需要18分鐘,并且模型的大小從90MB縮小到3MB。

Core ML 2和Create ML在效率上的提升,以及對硬件設(shè)備要求的降低也來源于GPU的支持。大多數(shù)在談到蘋果的ML工具Core ML時,都會忽視Metal,其實,Core ML是基于更底層的Metal開發(fā)的。

2014年蘋果推出Metal,能利用GPU來獲得更好的圖形和計算能力,能使得一些操作游戲如《堡壘之夜》(Fortnight)在iPhone手機(jī)上運行。通過對external GPU的支持,Metal使得蘋果的設(shè)備能夠獲得更逼真的3D渲染效果,現(xiàn)場,Craig Federighi展示了Metal幫助Unity實現(xiàn)實時的光線渲染效果,這些光線就像是真實錄制下來的一樣,每個角度都有不同的變化。

除此之外,Metal的另一特色在于,其能支持機(jī)器學(xué)習(xí),Metal Performance Shaders(MPS)能夠加速訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的計算密集型任務(wù),用GPU的MPS的訓(xùn)練速度比CPU提升20倍。因此基于Metal開發(fā)的Core ML也能利用GPU,在效率上能得到很大提升。 


AI無處不在

除了提供Core ML和Create ML,讓開發(fā)者也能簡單地在蘋果的設(shè)備上創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用以外,蘋果自身的產(chǎn)品已經(jīng)全面擁抱AI和機(jī)器學(xué)習(xí)。

此前,我們已經(jīng)看到,為了用機(jī)器學(xué)習(xí)帶來更好的用戶體驗,蘋果已經(jīng)做出了很多嘗試。比如在iPad上利用機(jī)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, Siri也利用機(jī)器學(xué)習(xí)帶來了更多貼心的功能和更流暢的對答。這些,在今年WWDC新推出的iOS 12上都有了新的進(jìn)展。

首先是智能化的照片分享功能。當(dāng)用戶在分享一張照片時,系統(tǒng)會把相關(guān)的照片都找出來,并且將照片中出現(xiàn)的人作為發(fā)送的推薦對象。然后,當(dāng)對方收到照片后,系統(tǒng)會建議對方回復(fù)手機(jī)中相關(guān)的照片。這樣一來,雙方就能很簡單地獲得在同一個活動或者事件中的完整照片。

更重要的是Siri的更新。

Siri是蘋果最先推出的AI應(yīng)用,由于語音助手是用戶獲得AI服務(wù)的一個重要入口,在各大巨頭公司的戰(zhàn)略布局中,Siri這一類的語音助手也占據(jù)了越來越重要的位置。在Google I/O大會上,Google剛剛展示了擁有“雙工”技術(shù),能實現(xiàn)自然流暢的連續(xù)對話,能幫助用戶給餐廳、理發(fā)店打電話預(yù)定位置的Google Assistant。微軟的小冰也已經(jīng)實現(xiàn)“全雙工語音交互”,能夠連續(xù)對話、進(jìn)行唱歌寫詩等內(nèi)容創(chuàng)作、還落地智能音箱和車載等智能硬件。

此次蘋果沒有展示Siri是否具備連續(xù)對話或者更強(qiáng)的對話理解能力,而是推出了新功能Siri Shortcuts。

有了Siri Shortcuts,每個應(yīng)用都可以將一些快捷功能提供給Siri,讓Siri以更智能、更便捷、更符合用戶行為習(xí)慣的方式執(zhí)行。例如,通過設(shè)定短語“I lost my keys”幫助尋找鑰匙的應(yīng)用Tile App可以添加一個Shortcuts給Siri。然后當(dāng)你說出這句話時,Siri可以自動打開Tile,并且在Siri的界面直接調(diào)動尋找鑰匙這一功能,而無需去到應(yīng)用里。這樣的例子還有很多,例如可以把你的出行App的行程安排、把健身管理里的課程表都變成Shortcuts,然后對著Siri說出相應(yīng)的短語就可以調(diào)用這些不同應(yīng)用的功能。

這個,似乎只是給了Siri更多的調(diào)用App功能的權(quán)利,另一項功能Siri Suggestion則更加智能。Siri Suggestion能夠根據(jù)你的使用行為來預(yù)測你將要做的事情,并且在相應(yīng)的時間給出你建議。

例如,你的日程里有一個聚會安排,但是Siri通過定位發(fā)現(xiàn),聚會時間快到了你還離聚會地點很遠(yuǎn),Siri就會彈出一個快捷的消息,給你的朋友發(fā)消息說你會晚一點到。還有,如果Siri了解到你明天早上都會在一個App里點咖啡,Siri就會在早上自動彈出一個簡化的頁面,讓你一鍵預(yù)定咖啡。

不得不說,這一切都基于Siri中的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。微軟和谷歌都在致力于對話式人工智能的對話能力的提升,如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這些技術(shù)來讓語音助手更好地理解人類的對話。而蘋果似乎沒有那么前沿,而是讓Siri根據(jù)用戶現(xiàn)有的行為習(xí)慣去優(yōu)化App的使用體驗。


與iPhone同等重要的AR


2017年一整年,CEO庫克在各個場合強(qiáng)推AR,在他看來AR對蘋果的重要性,正如iPhone對蘋果的重要性一樣。在今年的WWDC上,AR其實是放在最前面的,也花費了很大的時長介紹了多項更新,也說明了AR在蘋果戰(zhàn)略中的有很重要的地位。

去年WWDC,蘋果公布了其進(jìn)軍AR的第一步,推出了AR軟件開發(fā)套件——ARKit。在過去一年里,iPhone手機(jī)里的AR應(yīng)用數(shù)量已經(jīng)上千。WWDC 2018 蘋果介紹了全新的ARKit 2。

ARKit 2主要有兩項更新:與Pixar合作的新的文件格式USDZ和多人共享AR。

USDZ是一個獨立的AR文件格式,可以通過蘋果的File、Safari、mail、message等應(yīng)用分享。然后你可以打開文件,將AR效果直接置于現(xiàn)實環(huán)境中,就可以完成便捷的AR效果體驗。而Adobe、Autodesk、Sketchfab、Quixel這些工具都可以創(chuàng)作出USDZ格式的AR文件。那么,不會使用Unity等專業(yè)的軟件設(shè)計工具的非專業(yè)人員也能創(chuàng)作出AR內(nèi)容,這將會極大地豐富AR內(nèi)容生產(chǎn)。

ARKit 2的另一項更新是多人AR。在此之前,AR游戲只支持單人,這大大降低了游戲的趣味。很多業(yè)內(nèi)人士也告訴雷鋒網(wǎng),多人AR游戲是促進(jìn)AR內(nèi)容發(fā)展的關(guān)鍵點。有了多人AR之后,想象一下,把王者榮耀的游戲場景投射到現(xiàn)實世界,然后你和隊友一起在現(xiàn)實空間里跑來跑去,其樂趣是不是比呆坐著盯著手機(jī)體驗強(qiáng)多了!有了多人AR,2018年AR內(nèi)容的豐富度和可玩度將極大提升。 

蘋果在AR上的技術(shù)進(jìn)步其實也是來自于AI技術(shù)的發(fā)展,ARKit所需要的環(huán)境識別、3D渲染其實都需要AI技術(shù)提供支持。全新的Memoji功能也彰顯了蘋果的AR和AI 不分家的特點。

蘋果在去年推出了Animoji,其可以通過iPhone X劉海部分的原深度攝像頭來檢測人臉,追蹤人臉的表情和動作,實時驅(qū)動動物表情包,生成每個人特制的動態(tài)表情。Memoji的更新在于現(xiàn)在用戶可以定制出自己的形象,然后再加入動態(tài)表情,生成表情包。蘋果還將這項功能加入了Message的多人視頻通話中。

在AR方面,蘋果一直在憋的大招還有AR眼鏡。

雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))曾報道,庫克曾坦言目前的AR技術(shù)不成熟,“AR要理解世界需要大量的技術(shù),目前的技術(shù)只能將AR運用于iPhone或iPad之類的先進(jìn)設(shè)備中。如果將AR應(yīng)用于其他設(shè)備上,那么你永遠(yuǎn)不會獲得這樣的商業(yè)機(jī)會,不會有1500萬個設(shè)計者說我想借助AR釋放我們的設(shè)計激情。” 

手機(jī)AR可以幫助蘋果迅速在AR市場布局,同時,AR眼鏡的技術(shù)還需要時間來積累。庫克也說道:“好的視場技術(shù)和高質(zhì)量的顯示器都尚未出現(xiàn),”他說。像所有產(chǎn)品一樣,蘋果公司只會在保證品質(zhì)的前提下進(jìn)軍新的領(lǐng)域。“我們不在乎成為第一,但我們想成為最好,提供一流的用戶體驗,”庫克說:“但現(xiàn)在可以在市場上隨時都會看到的東西并不是令我們滿意的產(chǎn)品,我也不認(rèn)為絕大多數(shù)人會感到滿意?!?/span>


小結(jié)

從蘋果的AI和AR布局,雷鋒網(wǎng)發(fā)現(xiàn),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(rèn)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。現(xiàn)在人工智能技術(shù)、AR技術(shù)還處在起跑階段,不管是發(fā)力智能云和智能邊緣的微軟、還是以AI First的谷歌、還是重視應(yīng)用的蘋果,都還無法確定誰的路才是更好走、更快捷的一條。

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