【IT168 评论】WWDC大会可谓是苹果首次展现出了自己在人工智能方面的实力，此前的苹果一直将人工智能的实力进行隐藏，并且并未建立专门的团队和机构来进行人工智能方面的技术研究。本届大会，随着iOS 11的亮相，其机器学习的能力更是十分迅猛，据传其图像识别速度是谷歌的6倍，看来这场较量在所难免了。

　　苹果VS谷歌VS Facebook

　　在正式介绍苹果的机器学习之前，先来回顾一下前段时间刚结束I/O大会的谷歌以及一直在机器学习方面不断努力的Facebook都有哪些进展吧!

▲图源网络

　　首先的谷歌，谷歌的I/O大会可谓是一个机器学习贯穿始终，AI支持大幅加强的Google Lens;为机器学习定制的硬件Cloud TPU(该TPU同时为战胜柯洁的AlphaGo提供支持)，谷歌当时也宣布其语音助手不久之后也可能登录iOS系统。同时，谷歌在机器学习方面，也有开源的TensorFlow以及为移动端优化的TensorFlow版本——TensorFlowLiTe。

　　不难看出，谷歌除了将不断优化的机器学习技术内嵌入产品中，其机器学习技术在开源社区也拥有自己的一片天地和众多粉丝，这对谷歌日后开展机器学习的研究来说都绝对是一件好事。

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　　相比于苹果去年年底才松口人工智能方面的研究，Facebook则在去年年中时披露了自己的人工智能产品——FBLearner Flow，据悉，超过25%的Facebook工程开发团队都在使用FBLearner Flow。该平台已经训练了超100万模型，其预测服务每秒可产生超600万次预测。

▲WWDC现场图(图源网络)

　　苹果本届WWDC大会发布了一系列机器学习平台和针对开发者的机器学习API，包括Metal2与新硬件平台——不仅仅是用于图(Metal2本来是图API)，也可为机器学习提供强大的计算能力，能加速所有类型深度学习算法的Metal性能着色器;Core ML框架——该框架可谓是苹果机器学习方面的一大利器，集成了视觉处理API、自然语言处理API等，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型，并且，苹果方面也直接放话：这比谷歌Pixel的图像识别快6倍。

▲WWDC现场图(图源网络)

　　总结

　　与谷歌的AI-First战略相比，苹果对于人工智能的介绍都是伴随着产品而出来的，似乎表明苹果方面对人工智能的研究更多的是为产品服务，而并不是单独地对人工智能进行深入研究。比如，上述的图像App升级，特别是Memories功能使用机器学习识别一些图片;Apple Store使用深度学习辨别骗保行为;Safari使用机器学习能力增强隐私保护等等。

　　苹果似乎更愿意帮助开发者了解并增强机器学习能力，进而作用于整个苹果生态系统。开放性似乎不及谷歌和Facebook。同时，谷歌、Facebook、微软在人工智能方面都有着深厚的沉淀，不论是技术上的研发，开源产品的应用还是其在产品中的实践。

　　苹果可能更倾向于将人工智能的实力隐藏于产品之中，让广大用户和开发者更乐于接受苹果的产品和生态。不知道广大消费者和开发者对这种方式是否买单呢?