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时间:2018-12-08
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1、苹果开发者大会最新手机平板操作系统苹果IOS11正式发布!还有更多新品 当地时间6月5日,苹果开发者年度盛会WWDC2017在美国加州举行。在这个舞台上,我们看到了苹果软件、硬件有哪些新的升级、推新。但在Keynote中,我们看到了苹果不同于谷歌、Facebook的人工智能战略。 2016年8月份,Backchannel的一篇文章正式揭开了苹果公司人工智能研究的面纱。虽然苹果是第一家将智能助理整合进其操作系统的主流公司,但并不如谷歌、Facebook这样大声的宣告人工智能,也没有专门的组织和团队进行人工智能的研究。 在Back
2、channel的报道中,软件主管兼高级副总裁CraigFederighi曾表示,「在苹果,我们并没有一个单独集中负责机器学习技术的组织。」 不久之后(2016年10月份)CMU机器学习教授RussSalakhutdinov在自己Twitter上宣布任职苹果人工智能研究负责人的消息。之前的人工智能研究一直处于隐藏模式的苹果,真的开始了与谷歌、Facebook这样的其他巨头之间的竞争。 在2016年底的NIPS学术会议上,RussSalakhutdinov打破了苹果一贯的沉默,说明了苹果在人工智能发展商的具体目标,该公司还给出了一些
3、细节来说明自己相对于竞争者的优势,让人们了解到了一些苹果的研究进展。 最终,这一切成果,都在今年的WWDC开发者大会上有了完整的展现。这次大会围绕软、硬件,介绍了苹果融合了机器学习与人工智能的产品。在软件方面,以Siri为核心,在各种官方App里面用机器学习技术进行优化;硬件方面,首当其冲的就是提升硬件配置,终于Mac不再是渣配置的象征,Apple也拿出了强大的硬件设备(iMacPro)进入市场。 Metal2与CoreML 计算力 我们知道人工智能发展一大核心是计算力。在WWDC2017上,苹果宣布的Metal2与新硬件平
4、台能提供机器学习所需的强大计算力。 首先,苹果宣布了最新的Metal2图API,介绍了大量HighSierraMacOS操作系统如何处理图的大量改变。其中有趣的一点是它对外部图解决方案的支持。苹果开放了Metal2外部图开发者Kit的指令,包括允许外部GPU附件的Thunderbolt3,以及一个AMDRadeonRX580图显。意味着开发者能够尝试各种应用外部GPU的最好方式,在计算力上这会提供极大的支持。 Federighi介绍说,Metal2不只是用于图,也可以用来进行机器学习。它能加速所有类型深度学习算法的Metal性能
5、着色器。 在这部分演示中,苹果着重强调的是在GPU性能方面的提升,Apple为展示GPU性能的提升,在现场演示了使用iMac进行VR处理。接着Apple提到了即将在今年年末发布的工作站级别的iMacPro一体机,将会具备超强的性能,核心为了支持MachineLearning和VR。 CoreML 前面提到,面向开发者的Metal2也能用于机器学习。后面的演讲中,CraigFederighi就宣布了苹果一系列新的面向开发者的机器学习API,包括面部识别的视觉API、自然语言处理API,这些API集成了苹果所谓的CoreM
6、L框架。 CoreML的特性:支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型 Federighi介绍说,CoreML的核心是加速在iPhone、iPad、AppleWatch上的人工智能任务,包括面部识别、文本分析等。他表示,CoreML在iPhone上每分钟图像识别的速度是谷歌Pixel上的6倍。 SiriIntelligence与智能音箱HomePod 谷歌的GoogleAssistant、亚马逊的Alexa、微软的Cortana、苹果的Siri,都是业界极为关注的语音助手。在此次的开
7、发者大会上,Siri有了一系列的升级,这些升级集成了大会上所说的SiriIntelligence。同时,苹果也发布了配备Siri助手的智能音箱HomePod。 值得一提的是,2014年苹果将Siri的语音识别移植到了基于神经网络的系统上,使用深度学习对它进行了极大的增强。这里面使用到了一些早期技术,包括隐马尔可夫模型。但从这个时间节点开始Siri使用了机器学习技术,包括DNN(深度神经网络),卷积神经网络,长短期记忆单位,封闭复发性单位(gatedrecurrentunits),以及n-grams等。 经过三年的发展,SiriI
8、ntelligence结合机器学习有了最新的进展: SiriVoice使用深度学习进行语音合成(男声、女声) Siri将具备Knowledge、TranslateBeta功能 Siri将具备理解自然语言的功能(对语境更为敏感)
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