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雷锋网消息：今天凌晨的苹果 WWDC 主题演讲无疑是果粉的狂欢，它很有可能被捧为最棒的 WWDC。这次大会苹果有 6 大更新，包括了 iOS 11、新 macOS、升级版 Macbook、惊艳的 iMac Pro 以及智能音箱 HomePod 等软件硬件产品。
除了新硬件和新系统，苹果在机器学习方面的动作终于给大家展示了成果。这次，苹果不仅在 iOS 的自家应用中更多使用了机器学习，还把机器学习功能作为 iOS API 的一部分向开发者开放，希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。苹果把这个机器学习功能叫做 Core ML。负责软件的苹果高级副总裁 Craig Federighi 在昨晚的演讲中做了总体介绍，雷锋网 (公众号：雷锋网)AI 科技评论结合官网的详细信息给大家带来更深入的解读。
iOS 中的机器学习
在 iOS 的本身功能里，苹果已经尝试用机器学习带来更好的用户体验，比如在 iPad 上利用机器学习识别手写便签的文本、在 iPhone 上通过学习和预测用户的使用习惯来让 iOS 更省电、在照片 app 里自动创建的回忆相册以及面部识别，现在 iOS11 中的 Siri 也利用机器学习带来了更多贴心的功能和更流畅的对答。
接下来，苹果想让开发者也利用机器学习、或者利用苹果已经开发出的功能做出更多美妙的应用。
苹果首先拿出了在已经自家应用中使用的 Vision API 和 Natual Language API，分别负责图像识别处理和自然语言识别处理。
Vision API，已经运用在照片 app 中，提供了如下功能：
  • 面部追踪
  • 面部识别
  • 地标
  • 文本识别
  • 正方形识别
  • 条码识别
  • 物体追踪
  • 图像匹配
Natual Language API，已经运用在邮件和 iMessage 中：
  • 语言检测
  • 符号化识别

  • 词形还原
  • 对话分段
  • 实体名称识别
雷锋网 AI 科技评论了解到，还有一个 GameplayKit API 也会开放，它的主要功能是评估决策树。

这三个 API 开放以后，开发者就可以直接在自己的 app 中调用相关功能，无需自己重新开发机器学习模型就可以享用美妙的成果。可以期待，随着 iOS 的更新，不管是系统 app 里还是用到这些功能的 app，都会变得越来越准确、越来越好用。
Core ML
前几个特定用途的 API 都运行在 Core ML 之上。开发者如果想要运行自己的机器学习模型，那它也会运行在 Core ML 上。当然啦，自己的模型还是要先训练好才能拿来在 Core ML 上运行的，Core ML 提供的只是多样、高效的推理运行环境。
Core ML 可以支持多种网络模型，可以支持深度神经网络、复发神经网络、卷积神经网络，可以支持超过 30 种不同类型的层，还可以支持标准的支持向量机 SVM、树集成、广义线性模型。
而且开发者可以把以上几个第三方工具创建、训练好的机器学习模型直接拿到 Core ML 里面来用。
Core ML 会运行在本地，这样数据的隐私性安全得以保证，而且可以跟苹果系列 OS 的特色功能有更好的配合，另外也避免了网络环境影响 app 功能的问题。
执行性能方面苹果已经提前想了办法，据 Craig 介绍，Core ML 的执行性能很高，通过 Machine Learning Model Converter，在 iOS 设备上就会有很好的运行表现，执行速度非常快，在图像识别 benchmark 中比 Google Pixel 和三星 S8 快 6 倍。
根据官网资料，由于 Core ML 是基于 iOS 底层的 Metal 和 Accelerate 开发的，所以 Core ML 利用 CPU 和 GPU 资源的效率非常高，性能也可以全部发挥出来。
苹果已经在官网机器学习介绍页面 提供了四种训练好的机器学习模型，模型转换工具也在这个页面中提供了下载。感兴趣的开发者可以去下载试试了。
苹果没有做大而全的人工智能平台
去年苹果收购了西雅图的机器学习初创公司 Turi 以后，继续在西雅图成立了自己的人工智能研究实验室，聘请了华盛顿大学教授 Carlos Guestrin 作为机器学习总监。Carlos Guestrin 也是机器学习领域的顶尖人物之一，获得过美国国家科学基金会的职业荣誉奖和顶尖人工智能会议 IJCAI 的计算机与思想奖，而且也创办过机器学习公司。
不过到了今天苹果向开发者展示人工智能 app 开发的时候，明显能感觉到苹果的做法与 Facebook、Google 有所不同。相比于基于 caffe/caffe2 和 TensorFlow 的一大堆开发环境和云服务，苹果只是发布了一个可以在设备上运行训练好的机器学习应用的 API，表现出苹果似乎对自己做前沿研究和帮助开发者做前沿研究都没什么兴趣。
曾在 2013 年到 2017 年带领过苹果人工智能开发的 Daniel Gross 对苹果公司的态度做了精确的表述：“苹果的内部目标是造出伟大的产品，而不是发论文”。
所以苹果没有发布自己的机器学习开发平台、没有发布开发硬件，也没有对外公布是否挖了机器学习专家到自己团队，在这种态度下就都合情合理了。苹果愿意开发人工智能应用、愿意用人工智能改善用户体验，但是目前苹果并没有做开放的前瞻性研究。从以往的苹果产品也可以看到，苹果的风格通常不是一旦有新技术就拿来做产品，而是等到成熟一些、确认能够对用户体验带来改善，才会凭借高超的工程能力把他们运用在产品中。
这不免让人对苹果有所担心。所有人都判断人工智能 / 机器学习会占据越来越重要的位置、能够做的事情越来越多，但当年率先发布智能助理 Siri 的苹果现在已经在开发和研究环境、前沿研究成果、影响力几个方面都落在了后面。不过，现在距离机器学习的全面突破还有一段距离，苹果的姿态是否会在突破点到来之前有任何改变，我们拭目以待。
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