外界一直認為蘋果在人工智能領(lǐng)域比較低調(diào)，其技術(shù)也落后于Google、微軟等公司。

　　其實蘋果有著寫滿兩頁紙的機器學習應用，部分已經(jīng)投入使用，其他的還在討論中。而這些應用的背后則是這6年來蘋果已悄無聲息收購了15家人工智能公司，包括：語音識別、自然語言處理、圖像識別、人臉識別、動作捕捉、機器學習等方向的創(chuàng)新型技術(shù)公司。

　　有個有趣的現(xiàn)象是，蘋果每收購一個AI公司后，均不會對外公布收購目的和發(fā)展計劃，而且會立即關(guān)閉被收購公司的產(chǎn)品和服務(wù)。

　　語音、語義識別

　　Siri語音助手

　　Siri無疑是蘋果最為重要的語音產(chǎn)品，2010年以2億美金的價格購入無疑是一筆非常劃算的買賣，之后蘋果在語音識別和NLP方向的收購舉措均基于Siri而展開。

　　Novauris 語音識別

　　2014年4月，蘋果收購的Novauris是一家自動化語音識別技術(shù)公司，Novauris是由Nuance旗下的Dragon Systems創(chuàng)始人創(chuàng)辦，而Nuance曾是Siri的基礎(chǔ)語音技術(shù)提供商。他們的核心產(chǎn)品是基于服務(wù)器的可擴展語音識別系統(tǒng)NovaSystem，特點是能夠同時處理多個語音訪問請求。雖然蘋果拒絕透露如何使用Novauris團隊，但從Siri和Nuance的合作關(guān)系來看，蘋果此項收購意在擺脫對Nuance的依賴，利用Novauris團隊開發(fā)自己的語音技術(shù)。

　　VocalIQ 人機對話

　　一直以來，Siri只能識別最基本的指令，無法做出匹配度較高的回答，這導致它成為一款娛樂屬性的娛樂產(chǎn)品。2015年10月，蘋果通過收購VocalIQ予以解決此項問題。VocalIQ能夠利用深度學習來理解語言的環(huán)境，從而使得人機對話變得更加自然。開發(fā)者在Siri中嵌入VocalIQ的人工智能技術(shù)后，利用這個平臺來儲存和學習用戶的交流信息，實現(xiàn)準確識別用戶的指令并提供更加智能的對話。

　　機器學習

　　蘋果曾提到他們利用AI技術(shù)試水一些微功能：如識別陌生來電;檢測用戶的運動狀態(tài);手機解鎖后列出最可能使用的應用;自動顯示附近標記的酒店;日程表安排;興趣新聞推薦等等。這些看似簡單的功能其實全部被置人到機器學習系統(tǒng)中，為此蘋果通過收購多家以興趣推薦和習慣預測為研究方向的機器學習公司，用于提高自身的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙Α?/p>

　　Turi 機器學習平臺

　　2016年8月，蘋果斥資2億美元收購機器學習公司Turi。目前Turi已推出了GraphLabCreate、Turi機器學習平臺、TuriDistributed和TuriPredictive Services等產(chǎn)品，這些產(chǎn)品主要用于開發(fā)推薦引擎、情緒分析、欺詐探測等解決方案。

　　Cue 數(shù)據(jù)挖掘

　　2013年10月，蘋果以4000萬美金收購被稱為“云數(shù)據(jù)的搜索引擎”的Cue，Cue可以從用戶郵件、聯(lián)系人、臉書、推特、LinkedIn、Reddit、Dropbox、印象筆記、Tumblr中收集數(shù)據(jù)，通過處理所有數(shù)據(jù)并通過機器學習算法找出用戶需要的信息，從而進行整理：如提供日歷提醒、通知與某人約會、會面餐館推薦等。據(jù)悉，Cue將會整合到Siri中。

　　Matcha 視頻推薦

　　2013年8月，蘋果約以1000—1500萬美金(雙方未對外公布明確交易價格)收購Matcha，其產(chǎn)品可從Netflix、iTunes、Hulu以及Amazon Prime等流媒體網(wǎng)站上抓取內(nèi)容，根據(jù)興趣焦點推薦合適的信息給用戶。蘋果收購Matcha主要就是為了獲得視頻推薦算法。下線之前，Matcha的iOS應用在App Store娛樂類別軟件暢銷榜前15名，用戶增長率非?？?。

　　Semetric 音樂數(shù)據(jù)挖掘

　　2015年1月，蘋果以5000萬美金收購Semetric公司，該公司在2008年推出了Musicmetric服務(wù)，主要業(yè)務(wù)是提供與音樂下載和流播放有關(guān)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，利用機器學習幫助客戶分析社交媒體中音樂愛好者喜歡哪些歌手和歌曲，從而給出相關(guān)音樂推薦。完成收購后，蘋果將其整合在iTunes音樂中。除音樂外，Semetric在游戲、電視、電影和圖書方面的數(shù)據(jù)分析服務(wù)也有著一定的積累，這將有助于增強蘋果對旗下各類數(shù)字產(chǎn)品的數(shù)據(jù)挖掘。

　　Spotsetter 地圖社交個性化推薦

　　Spotsetter是基于Google地圖的社交搜索引擎，于2014年6月被蘋果收購，其通過分析用戶的社交圈數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的地點(如旅游地點和餐館)推薦服務(wù)，致力于解決所謂的“where to go”問題。蘋果的收購目的不外乎其推薦算法與蘋果Maps整合的前景。

　　WiFiSlam 機器學習與模式識別

　　2013年3月，蘋果以2000萬美元收購室內(nèi)導航服務(wù)商WiFiSlam，該公司的優(yōu)勢在于機器學習和模式識別技術(shù)，可對設(shè)備上各種傳感器收集的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性繪圖，并且與WiFi三角定位的數(shù)據(jù)相結(jié)合，用于繪制準確的室內(nèi)地圖，蘋果將其算法應用在地圖中。

　　Topsy 社交數(shù)據(jù)挖掘

　　2013年，蘋果以2億美金收購Topsy，該公司的產(chǎn)品能夠幫助用戶從Twitter以及其他社交媒體數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，包括關(guān)鍵字追蹤器以及判斷社交媒體中用戶對某個話題的反應態(tài)度。

　　計算機視覺

　　蘋果官方提到，他們的人臉識別和視頻檢測技術(shù)已經(jīng)開始應用在相機等產(chǎn)品當中，與此同時，消息人稱蘋果為研發(fā)VR/AR產(chǎn)品收購了多家專注于計算機視覺的公司。

　　Perceptio 圖像識別

　　2015年10月，蘋果收購圖像識別公司Perceptio，該公司的產(chǎn)品是開發(fā)智能手機端的人工智能圖像分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)的最大優(yōu)勢是無需大量外部數(shù)據(jù)進行分類。這符合蘋果的隱私保護策略，對用戶數(shù)據(jù)的利用最小化，并將盡可能多的技術(shù)放在手機端，而非云端。

　　Metaio 計算機視覺

　　2015年5月蘋果收購Metaio，Metaio專注于計算機視覺和增強現(xiàn)實的技術(shù)公司，其在計算機視覺尤其是人臉識別方向有著十幾年的研發(fā)經(jīng)驗。

　　Polar Rose 人臉識別

　　2011年12月，蘋果以2900萬美元收購瑞典人臉識別廠商Polar Rose。Polar Rose曾推出多個產(chǎn)品，包括針對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的面部識別技術(shù)FaceCloud，以及為手機添加功能性的FaceLib。其臉部識別軟件，通過臉部識別Polar Rose可以為用戶自動圈出照片中的人臉。

　　Emollient 人臉識別

　　2016年1月Emollient被蘋果收入囊中，其可以通過臉部識別技術(shù)分析人類的表情，從而判斷人的情緒。醫(yī)生也可以用他們公司的技術(shù)了解病人的表情是否痛苦，也可將這項技術(shù)應用在監(jiān)視器，查看是否有“表情可疑”的人正在商品前面徘徊等等。

　　Flyby Media 計算機視覺

　　今年年初，蘋果悄悄買下Flyby Media，F(xiàn)lyby Media擁有尖端的計算機視覺技術(shù)，此外其慣性傳感、同時定位和導航空間感知技術(shù)也深受蘋果喜愛。Flyby media曾與谷歌合作，利用計算機視覺技術(shù)幫助谷歌開發(fā)Project Tango。Flyby Media可幫助系統(tǒng)看到和繪制其周圍環(huán)境地圖，對于無人駕駛汽車和增強現(xiàn)實技術(shù)來說都必不可少。

　　蘋果的AI原則

　　用戶隱私>數(shù)據(jù)訓練。

　　多年來蘋果遵守一個原則：不利用用戶數(shù)據(jù)做營收。蘋果官方稱，他們是唯一一家在用戶隱私及用戶體驗上取得平衡的公司。

　　據(jù)悉，蘋果只在每個用戶身上抓取200MB緩存數(shù)據(jù)供機器學習調(diào)用，包括應用使用習慣、與他人的交互，數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、自然語言模型對象識別、人臉識別、場景識別等。而且這些私人信息，并不會被上傳到網(wǎng)絡(luò)及云端。

　　相關(guān)從業(yè)人士指出，如果蘋果繼續(xù)限制用戶數(shù)據(jù)的使用，會嚴重阻礙到蘋果人工智能的研究效果。但蘋果認為數(shù)據(jù)的阻礙是可以逾越的，他們在未來將繼續(xù)恪守這一原則。

特別提醒：本網(wǎng)內(nèi)容轉(zhuǎn)載自其他媒體，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點。其原創(chuàng)性以及文中陳述文字和內(nèi)容未經(jīng)本站證實，對本文以及其中全部或者部分內(nèi)容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，并請自行核實相關(guān)內(nèi)容。本站不承擔此類作品侵權(quán)行為的直接責任及連帶責任。如若本網(wǎng)有任何內(nèi)容侵犯您的權(quán)益，請及時聯(lián)系我們，本站將會在24小時內(nèi)處理完畢。