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iPhone7全揭秘:苹果在iPhone里藏了个“人工智能大脑”

2016-09-08 09:18
小伊琳
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  如果你喜欢苹果触控笔,那就感谢机器学习吧。

  也许苹果到现在为止,机器学习方面最好的进步方法,就是从它最重要的人工智能产品——Siri那里获得的。

  Siri起源于一个雄心勃勃的项目DARPA的智能助手,不久后,就有几个科学家组建了一个公司,打算用这种技术来打造一个app。

  在2010年SteveJobs亲自说服了创始人把它卖给了苹果。Siri直接被构建进了操作系统中,并成为了2011年10月iPhone4S发布会的重头戏。而现在,它完完全全可以应用在实际中。当用户长按Home键或是简单的说一句“Hey,Siri。”就可以使用(iPhone有个特性,能让其中一个收音器始终打开又不会费电)。Siri无论在它工作时还是沉默时都和AppleBrain是一个整体。就核心产品而言,Cue用了产品的四个组件来说明:语音识别(理解你在和它说话),自然语言理解能力(掌握并理解你所说的话),执行(实现你的询问和要求),回答(回应你)。“机器学习影响了这些极其重要的方面”。Cue说道。

  Siri高级研发负责人TomGruber(上)、以及Siri语音大师AlexAcero(下)TomGruber在2011年其中一个创始人离开后加入了苹果,提到在苹果给Siri使用应用神经网络之前,其用户群就提供了大量数据,这对于锻炼这个神经网络很重要。

  Steve曾说过,你会一夜之间从一个不知名的app一跃拥有一亿用户,并且无需公测。用户会告诉你他们是怎么和你的app对话,这就是第一次革命,接着,应用神经网络就来了。Siri从最初的应用神经网络到现在能够应对用户的各种要求,全靠语音识别团队的高管AlexAcero等几位AI专家。90年代早期,Acero就开始了在苹果语音识别团队的生涯,然后又去了微软研究院。

  “我喜欢那里的日子,我还发表了很多论文,”他说道“但是当Siri面世的时候,我觉得这就是一个把应用神经网络得以实现的好机会啊!不是仅仅让一百个人知道,而是要让一百万个人用到。”换句话来说,这就是苹果一直需要的科学家,热衷于研发产品而不是发表论文。

  机器学习非常显著的、从多个方面对Siri造成了冲击

  在Acero三年前加入苹果那时,Siri的语音技术实际上还主要是来自第三方的协议授权,这注定要做出改变。Federighi还注意到这实际上是苹果不断重复的模式:

  当这个技术成为决定我们能否做出好产品的关键技术,我们就会建立自己的内嵌功能然后实现我们想要的效果。但如果想要让它变得完美,我们必须自己拥有技术并且不断创新,语音技术就是我们采纳一个东西,并且最终实现落地的最好例子。

  苹果团队第一步选择了用神经网络代替Siri原有的底层,“我们有一个不停运转的大型GPU集群,最终我们得到了大量的数据”Acero透露到。2014年7月的发布证明这些循环性学习并没有白费。

  “在绝大多数语言中,错误率都实现了减半,有些情况下效果还会更好。这主要是因为深度学习技术以及我们的优化方式——不仅仅是算法本身,最重要是整个系统中内容的传递。”

  这种内容的上传通常意味着泄密。苹果也不是第一家将DNN技术使用在语音识别上的公司,但是苹果证明了它在控制整个传输系统这件事上,有着先天的优势。

  这首先就是因为苹果一直自己生产自己的硬件芯片,Acero甚至表示这让他能够直接和芯片设计团队以及芯片固件工程师进行编程,让神经网络的效能最大化。Siri团队的需求甚至还影响了iPhone设计中的其他很多方面。

  “当然,这不仅仅是芯片。设备上设置多少个麦克风、麦克风应该如何放置、如何调整硬件、处理音频的底层软件,这些组件都需要进行协调。对比一些只是开发软件的公司,这个优势实在领先太多。”

  另外一方面:当苹果的神经网络能够在一款产品中运行起来,它还能够作为其他用途中的核心技术。最终结果是,机器学习让Siri理解你,并且将输入方式从键入变成了听写。

  比如在你写信息和邮件的时候,点击麦克风按钮、然后直接说,的确比跟软键盘较劲容易得多。

  另外一个Cue提到的SIri组成是自然语言理解。2014年11月起,Siri开始使用机器学习来理解用户输入的内容,而更进一步基于深度学习的版本也在一年之后推出。

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