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4天收购2家人工智能公司,苹果在走一步险棋

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    发表于 2015-10-7 08:37:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
    如果苹果在不侵犯隐私的情况下杀出一条血路,那么硅谷其他的竞争对手可就会如芒在背了。“那样的话隐私问题就会被用户重新提上日程,谷歌的日子就不好过了。”

    苹果刚刚宣布收购人工智能公司Perceptio。作为一家初创公司,Perceptio开发的技术,能够让企业在无需分享太多用户数据的情况下,开发出在智能手机上运行的人工智能图像分类体系技术。这也符合苹果最小限度的使用用户数据,尽可能在设备上进行计算处理的战略。

    就在上周五,苹果证实收购了英国语音技术初创公司VocalIQ。后者开发的人工智能软件,能够帮助计算机与用户进行更为自然的对话。收购VocalIQ,将有助于苹果改进虚拟语音助手Siri,并有望进一步推进苹果的汽车项目。在VocalIQ的语音处理和机器学习技术能够被整合到可穿戴设备、家庭联网设备和车载应用。

    除此之外,我们能看到苹果过去在人工智能领域的收购史:

    2014年7月,苹果收购个性化新闻电台应用Swell,交易的规模约为3000万美元。Swell能够分析用户兴趣、偏好,通过个性化的内容选择和推荐,向用户提供24小时的不间断播放音频流。

    2013年12月,苹果2亿美元收购大数据公司Topsy。Topsy拥有Twitter整个发展历程的所有数据以及访问Twitter数据的通道。这有助于苹果改善其推荐算法、强化或预测热门媒体以及进一步完善Siri服务,从而为用户们提供更好的体验。

    2013年10月,苹果收购个人助理应用Cue,Cue的应用可以将社交网站的内容进行索引,还能从Gmail获取数据,将自然语言信息转换为明确的日程表事件。

    四天收购两家人工智能公司,苹果在人工智能领域的发展速度正在加快。而如果往前看,从9月份开始,苹果已经在大规模招募机器学习相关人员。 据路透社报道,苹果正在大举招募人工智能专家,包括相关领域的博士。苹果发布了大量相关职位,而苹果的人工智能团队规模也在迅速扩大,招聘至少86名具备机器学习专业技术的员工。苹果正在招聘的许多岗位与软件有关,例如加强Siri的智能功能,以及优化iOS的搜索功能等。此外,苹果也在为产品营销和零售等部门招聘机器学习专家。这表明,苹果正在全面发力大数据。

    深入苹果骨髓的设计取向

    虽然日前苹果在人工智能来势汹汹,但苹果在过去几年间在该领域的发展实在是乏善可陈。甚至在很长一段时间里,不少人认为苹果不打算发展人工智能技术。

    谷歌DeepMind研究工程师杰克·雷伊在Quora对此进行了回答:

    “苹果的核心业务历来不依赖于机器学习,这并不是他们在今天的市场上取得成功的关键。坦率地说,苹果公司通过卖高品质的硬件和软件来赚钱,这是一个行之有效的传统商业模式。此外,该公司具有高度的设计取向。 ”

    苹果的这种设计取向到底有多么极致,通过下面苹果在美国德克萨斯州的Mac Pro生产线视频可以一目了然:

    苹果最令人着迷的部分不是他们使用某种科幻外形的科技来制造产品,他们在实际生产中使用的全部技术都出现于普通的当地工厂。真正让苹果与众不同的是,他们对于精度与尺寸精益求精的要求,这种严格的要求令人惊讶,很难相信除了航空领域和医药领域,还会有如此精密的生产过程。

    苹果在人工智能的天生劣势

    谷歌DeepMind研究工程师杰克·雷伊认为,苹果的成功,一部分是由于他们专注于用户体验的细节以及产品的美观,所有的反馈都会立刻传到公司。这导致了许多不同类型的员工都会受到追捧和雇佣。机器学习的工程师和研究人员,基本完全不关心这些东西。因此,苹果公司当前的管理层与机器学习工程师之间的兴趣差异很大。

    机器学习也与苹果对用户数据的强硬立场相冲突。蒂姆·库克对于使用用户数据有很强的看法,正如他在去年年底关于用户隐私公开信所表达的一样:

    “我们的商业模式非常简单:我们销售优秀的产品。我们从不记录用户的电子邮件内容或网页浏览习惯,并把它们出售给广告商。我们没有根据你所存储在iPhone或者iCloud上面的信息‘赚钱’。我们不依靠于看你的电子邮件或短信息获得你的信息。我们的软件都是由增进我们的服务为主旨设计的,通俗并且简单。 ”

    用户的数据对于机器学习来说是相当必需的,蒂姆·库克似乎在下赌注:人们并不希望他们的行为或者数据会被集群计算机进行分析。

    结论,苹果公司缺乏对于机器学习的投资,似乎是由于它与核心业务完全无关。

    人工智能“大跃进”背后,苹果的一条血路

    苹果和谷歌都对一些前沿科技下了很大赌注,比如机器学习领域下属的深度学习技术。该技术可以对人类大脑进行模拟,令电脑可以学习人类的思考模式并对信息进行分类。但这一技术需要大量的数据对其提供支撑,而单一设备是无法完成如此复杂的计算的。

    隐私政策现下成了苹果机器学习专家们的绊脚石。Siri享有最开放的隐私政策,但用户信息也只能保存半年,而其他部门,比如苹果地图、信息数据使用权只有短短的15分钟,苹果的前雇员说道。另外,对那些机器学习专家提出的更开放的数据使用权的要求,苹果也一直在刻意回避。不过苹果正在加强与学校的联系,意图从学校挖掘更多该领域的人才,实现校企对接。

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     楼主| 发表于 2015-10-7 08:38:33 | 显示全部楼层
    而 Google Now 能保留用户数据两年时间,功能也更强大,它能够分析你的邮件和短信提前规划日程和路线,在今年开发者大会上公布的 Now on tap 甚至能够识别你当前屏幕上的内容,更精准地提供服务,例如翻译、搜索、识别歌曲等。

    “苹果也在慢慢变得开放。”Michael Franklin说道,他是加大伯克利分校算法,机器和人实验室的主管,而该实验室由苹果出资成立。

    不过有些专家可能会更愿意接受隐私约束下的高难度工作吧,John Duchi说道,他是斯坦福大学的助理教授。“因为新问题总是令人兴奋,”他说道。

    如果苹果在不侵犯隐私的情况下杀出一条血路,那么硅谷其他的竞争对手可就会如芒在背了。“那样的话隐私问题就会被用户重新提上日程,谷歌的日子就不好过了。”



    【视频解读】

    当菲尔.席勒谈到苹果使用之前从未触及过的技术来生产Mac Pro的时候,大家一致认为这是因为这次Mac Pro采用了全新的圆柱外形。在这个部分,苹果采用了一种名为“液压深绘制冲压”的技术。


    在这一步中,我们看见的是一块原始的金属材料,用来生产Mac Pro的外壳。我想这一步操作应该是外包出去了。

    一个深绘制冲压工人发来邮件说,在这一步中,苹果的具体策略是液压冲击挤压,这种技术也用于制作灭火器和潜水瓶。

    在这一步中,苹果用电脑数控中心来对Mac Pro的外壳进行打磨。这一步的目的是使外壳拥有高精度公差,同时对尚处粗糙的表面进行抛光。在这幅图的左边,我们可以看出机身底部的倒角已经被加工完成。

    虽然上一步的操作已经非常精准,但依然没有达到苹果对产品的要求。在这一部分,两台Kuka电子机器人对Mac Pro的外表进行再次抛光从而成产出有如镜面一般的表面。

    在完成外部打磨之后,机器同样会对Mac Pro外壳的内部进行打磨。

    这种类似的技术通常都用于生产两边锋利的刀具等锐利物品。

    在这之后,机器会在机身的外部添加一层保护涂层,以避免在即将到来的碾磨步骤时对机身外边产生损坏。

    至于为什么要在抛光之后才在机身外壳上进行相应的开口?因为不仅开口会在抛光时受到破坏,抛光轮也会因机身上的开口而瞬间损毁。

    完成以上加工后,Mac Pro的外壳会重新回到电脑数控加工中心(也就是之前加工I/O接口的地方)。在这里会在外壳上切割出苹果logo。

    想象一下这样的一步精密操作,为了生产出一件精良的产品,会在苹果的工厂里发生几千次,这也就解释了为什么苹果的产品有着如此出众的工艺。

    在下面这张图里,我们看到了大量的Mac Pro外壳准备进入阳极氧化的步骤。在传统的阳极氧化中,对于产品外观的光滑度并没有严格的要求。但当看到Mac Pro如此光滑平整的外表之后,我敢肯定苹果采用了更精细更准确的操作,以确保镜面外表不被破坏。

    阳极氧化并不是像喷漆一样,它的实际过程是一种转化。通过在金属铝上喷涂一层酸液,然后导入电流使得氧分子附着在金属铝上,从而生产出一层很薄的氧化铝外壳(也可以说是铝锈)。因为这一层外壳具有多孔的特性,因此可以对其进行相应的染色从而添加出我们希望得到的颜色。

    由于支架是由金属钛制成的,因此大家可以从上图发现,在经历过多次氧化之后,顶部的支架已经出现了颜色失真的现象。

    很显然,苹果想突出生产Mac Pro外壳时的精密工艺,因此从宣传片种我们可以发现许多生产过程中有趣的细节。但是苹果在其他进程中并没有展现太多,比如说,其实我很想看看苹果是如何生产Mac Pro风扇的。

    这张图中展示的了通过智能机械手臂将Mac Pro运至三角冷却塔中,从而完成Mac Pro内部构造的过程。这款机械手可以将产品进行前后翻转。我们从以上视频发现美国工厂与中国工厂的一个很大区别就是,美国工厂高度的自动化,而不是过于依赖工人。

    在这张图中,我们可以上一步的具体操作:通过空气压力得到平整的表面。

    电路板的生产我并不是很了解,不过从视频中看,运行的机器似乎有着相当高要求的运行标准。每次看这部分的时候,我都会惊讶与其高速的运动状态。

    在Mac Pro的手工组装部分,苹果使用了一套面下零件交付系统。在这之前我从未见过这套系统,在我咨询了一位组装工程师之后才知道,原来这是一套最新的系统:这套系统可以最大程度的节省空间,同时有着相当高的防尘等级。

    最后的激光操作是由纤维激光完成的。批量生产的设计机关比传统的激光操作移动更迅速。
    http://baisiwei.lofter.com/post/1cdc0ce9_879274a
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