【半岛网页版】苹果人工智能不行？你被它的表象骗了

本文摘要：机器学习算法的科学计算框架Torch。

机器学习算法的科学计算框架Torch。百度：发售百度筷侦、DuBike、小度机器人、百度识图、百度无人驾驶汽车、度秘等产品。

人工智能应用于可大体分为两个路径：第一是覆盖面积更加多用户的用于场景，如智能家居、自动驾驶、机器人、智能助手、图像娱乐等领域，通过人工智能产品捕捉更加多信息，归属于是信息累积和输出的过程。第二个方面是作好底层人工智能技术的累积，研发更为高级的算法，强化图像识别、机器学习、语音辨识能力，从现有与人工智能联系并不大的产品中搜集信息展开更佳的处置和对系统，归属于信息处理和用户服务输入的过程。

苹果更加偏向于后者。缺乏AI落地产品的原因苹果更好在底层技术层面发力，是不是意味著苹果在AI产品创新力不如其他公司？外界指出，苹果在AI应用于层面不抢眼，是因为数据量过于以及数据用于方式激进造成。针对这个问题，软创公开课的业内人士得出一个观点：AI落地可以很难，也可以很非常简单，重点是最后作出的产品质量如何。与其期望一个闪亮的AI机器人产品横空出世，不如擦亮眼睛盖住数据堆看程序作出了什么，用更加“聪慧”的办法把数据利用一起。

只不过苹果、小米、华为面临用户的海量数据是件很伤痛的事：市场需求很多，著手很少，存储却成本却很高。苹果面临用户数据隐私方面很慎重，但那些大量用于用户数据的公司或许也并没有作出十分好的智能应用于。AI圈流传这么一句话“人工智能，得数据者得天下”。

苹果较Google、Facebook而言，其在数据方面略为贞弱势。但我们找到这句话在当下是一个伪命题，数据固然最重要，可这些数据究竟能中用多少？此前，有媒体专访Facebook人工智能实验室负责人Yann LeCun时回答到：Facebook在人工智能方向是不是大的突破。

Yann LeCun斩钉截铁地问道“没任何进展”。后期Yann LeCun认为，他们面对的问题是数据量过于大，无法杀掉。AI必须的是确实简单的数据，抛弃多余数据，有效地利用关键数据是一件可玩性和工程量很大的事情。

前段时间，在(公众号：)主办的CCF-GAIR大会中，小米副总裁黄江吉、猎豹CEO傅盛、金山软件CEO张宏江皆提及了这个问题：人工智能仅次于的问题是如何利用好有效地数据。小米、猎豹、金山每天产生海量数据，这既让人兴奋，又让人苦恼。所以数据量要求AI的胜败，目前这句话放到苹果等一线科技公司身上或许并不正式成立。

仍然以来，苹果在用户数据挖掘方面更为激进。据报，苹果只在每个用户身上捕捉200MB缓存数据可供机器学习调用，并会利用数据必要做到创收。因此各方声音完全一致指出，如果苹果之后容许用户数据的用于，不会相当严重妨碍到苹果人工智能的研究结果。

但从现在的研究结果来看，Google、Facebook以及百度的数据量虽高于苹果，人工智能落地产品也更加多，但这类具有更加可观数据量承托的产品并不完备，且体验佳，相比之下没超过市场的期望值。返回苹果，与其说苹果在AI新品发售中没动作，不如说只是苹果没研发转让自己失望的产品。融合上述业内人士的两种观点，苹果在人工智能领域的发力较慢只是表象，苹果依旧沿袭了以往的产品开发风格：再行作好底层技术，提升现有产品体验，然后在内部大大尝试新产品的研发，但为了保证质量，研发周期和内部淘汰率显著要低于Google等公司，因此导致用户在应用于层面很少看见苹果的产品。

涉及读者重磅：苹果人工智能最原始解密，iBrain早就无处不在苹果人工智能的未来，将靠这15家并购企业承托原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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