蘋果人工智能不行？你被它的表象騙了

外界一直存在這樣一個認知，蘋果在人工智能領域似乎落後於Google、Facebook、甚至百度等公司。
直至雷鋒網(搜索“雷鋒網”公眾號關注)發出《蘋果人工智能最完整解密，iBrain早已無處不在》一文中對蘋果人工智能進行深入剖析後人們才反應過來蘋果原來一直在AI路上低調前行，而且它在近5年內，收購了十幾家人工智能公司。

此時，人們又存在一個疑問：蘋果在AI領域的技術積累也算深厚，但為何鮮有AI產品？

針對這個問題，雷鋒網在硬創公開課中諮詢了業內人士的看法。

經過總結，業界人士有以下兩個觀點：

AI只是蘋果的工具

蘋果更加註重加強人工智能底層技術的積累，讓其服務於現有產品，而不是頻繁推出新的人工智能產品。

引用10年前喬布斯就帶領蘋果開始涉足人工智能，按照蘋果的實力，他們能更好、更快地執行人工智能項目，但他們並沒有。蘋果只是把人工智能看成了一種工具，而不是目的。

從蘋果的收購案例中可以得出，蘋果為了讓Siri更加完善，收購了語音識別公司Novauris和基於深度學習提高人機對話智能度的VocalIQ。

此外，為了讓蘋果原有的常用應用體驗更佳，蘋果在近年來收購近十家公司把其神經網絡和機器學習技術應用在已有應用當中，如新聞、音樂、餐廳推薦；識別陌生來電；檢測用户的運動狀態；手機解鎖後列出最可能使用的應用；日程表安排等等。儘管這些功能看似並不起眼，但這就是蘋果應用人工智能的方式。

蘋果是利用人工智能技術服務已有產品，而其他巨頭則是利用人工智能技術推出全新的人工智能產品。

• Google：利用AI技術開發人工智能手術機器人；推出無人駕駛汽車；開發新版聊天機器人；開源第二代深度學習系統TensorFlow。
  
• Facebook：開發代號為M的人工智能助理；發佈聊天機器人；推出圖片場景回答系統：機器根據圖片內容進行文字描述；開源支持機器學習算法的科學計算框架Torch。
• 百度：推出百度筷搜、DuBike、小度機器人、百度識圖、百度無人駕駛汽車、度祕等產品。

人工智能應用可大致分成兩個路徑：第一是覆蓋更多用户的使用場景，如智能家居、自動駕駛、機器人、智能助手、圖像娛樂等領域，通過人工智能產品抓取更多信息，屬於是信息積累和輸入的過程。

第二個方面是做好底層人工智能技術的積累，研發更加高級的算法，增強圖像識別、機器學習、語音識別能力，從現有與人工智能聯繫並不大的產品中收集信息進行更好的處理和反饋，屬於信息處理和用户服務輸出的過程。

蘋果更偏向於後者。

缺少AI落地產品的原因

蘋果更多在底層技術層面發力，是不是意味着蘋果在AI產品創新力不如其他公司？外界認為，蘋果在AI應用層面不出彩，是因為數據量不夠以及數據使用方式保守導致。
針對這個問題，雷鋒網硬創公開課的業內人士給出一個觀點：

引用AI落地可以很難，也可以很簡單，重點是最終做出的產品質量如何。與其期待一個閃亮的AI機器人產品橫空出世，不如擦亮眼睛翻開數據堆看程序做出了什麼，用更“聰明”的辦法把數據利用起來。其實蘋果、小米、華為面對用户的海量數據是件很痛苦的事：需求很多，着手很少，存儲卻成本卻很高。蘋果面對用户數據隱私方面很謹慎，但那些大量使用用户數據的公司似乎也並沒做出非常好的智能應用。

AI圈流傳這麼一句話“人工智能，得數據者得天下”。蘋果較Google、Facebook而言，其在數據方面稍顯弱勢。

但我們發現這句話在當下是一個偽命題，數據固然重要，可這些數據到底能用到多少？

此前，有媒體採訪Facebook人工智能實驗室負責人Yann LeCun時問到：Facebook在人工智能方向有沒有大的突破。Yann LeCun斬釘截鐵地回答道“沒有任何進展”。後期Yann LeCun指出，他們面臨的問題是數據量太大，無法下手。AI需要的是真正有用的數據，摒棄無用數據，有效利用關鍵數據是一件難度和工程量極大的事情。
前段時間，在雷鋒網承辦的CCF-GAIR大會中，小米副總裁黃江吉、獵豹CEO傅盛、金山軟件CEO張宏江均提到了這個問題：人工智能最大的問題是如何利用好有效數據。小米、獵豹、金山每天產生海量數據，這既讓人激動，又讓人煩惱。

所以數據量決定AI的成敗，目前這句話放在蘋果等一線科技公司身上似乎並不成立。

一直以來，蘋果在用户數據挖掘方面較為保守。據悉，蘋果只在每個用户身上抓取200MB緩存數據供機器學習調用，並不會利用數據直接做創收。因此各方聲音一致認為，如果蘋果繼續限制用户數據的使用，會嚴重阻礙到蘋果人工智能的研究結果。

但從現在的研究結果來看，Google、Facebook以及百度的數據量雖優於蘋果，人工智能落地產品也更多，但這類有着更龐大數據量支撐的產品並不完善，且體驗欠佳，遠遠沒有達到市場的期望值。回到蘋果，與其説蘋果在AI新品推出中沒有動作，不如説只是蘋果沒有開發出讓自己滿意的產品。

結合上述業內人士的兩種觀點，蘋果在人工智能領域的發力緩慢只是表象，蘋果依舊延續了以往的產品開發風格：先做好底層技術，提高現有產品體驗，然後在內部不斷嘗試新產品的研發，但為了保證質量，研發週期和內部淘汰率明顯要高於Google等公司，因此導致用户在應用層面很少看到蘋果的產品。
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：亞峰