Apple 还能不能赶上 AI 这波浪潮?

By 超神经

现在开大会,不说点儿 AI 就 out 了,曾有网友开玩笑说,今年 Google I/O 的发布会就是:Google 系列产品+ AI。

Apple 也是一样,这几年在硬件上没有什么重大创新,也是慢慢在讲讲自己跟 AI 的故事。

在果粉翘首以待的苹果演唱会发布会上,苹果一口气推出了三款新的 iPhone 和 Apple watch 系列 4 。

虽说硬件上的改观乏善可陈,但最起码实现了很多人梦寐以求的双卡双待,弱弱的问上一句,你还有肾可以卖吗?

Apple 还能不能赶上 AI 这波浪潮?

相比之下,这次发布会最大的看点,要数 Apple 在 AI 上的进展。

屠龙榜首的 AI 加持芯片

发布会用了很长一段时间去介绍 A12 仿生芯片。这款被称为史上最强大的芯片,为 AI 应用提供了足够的算力。

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A12 仿生芯片的效果图

A12 是苹果发布的第二款仿生芯片, 上一代芯片 A11 可以说开启了一个潮流。可怕的是,A12 在性能上又有了巨大提升,性能比前代 A11 高了一半左右。

这块芯片主要部分是 6 核的 CPU、4 核的 GPU 和一个八核的神经网络引擎 Neural Engine。

神经网络引擎的强大在于处理矩阵乘法和浮点处理的能力。据称它每秒能够进行 5 万亿次运算,远超过 A11。此外神经网络引擎将开放给 Core ML ,使用 A12 芯片的机器学习能力相比起之前能够提升 9 倍,同时能耗则降低到原来的十分之一。

应用了 A12 芯片的新 iPhone,展示了很多黑科技的操作,比如拍照 AI 应用、运动测量、投篮计分、运动员姿态估计、运动轨迹记录,从这些场景中能窥见它强大性能的一些端倪。

基于这款芯片,iPhone 可以处理更多炫酷的任务。那 iPhone 是如何实现那些 AI 功能的呢?

这就要说到苹果在 2017 年推出的机器学习框架 Core ML 。

打通任督二脉的 Core ML

Core ML 是一款机器学习的框架,建立在 Accelerate、BNNS 和 Metal Performance Shaders 等语言之上。它支持诸多 AI 技术,比如基于计算视觉的图像分析、自然语言处理(如 NSLinguisticTagger 类)和用于评估学习决策树的 GameplayKit 框架。

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Core ML 的作用结构图

Apple 是去年 5 月份在 iOS 11 的发布会上首次推出 Core ML,它可以将机器学习模型集成到手机 App 上,在提高 App 运行稳定性的同时,通过降低 RAM 和电池消耗,让手机更好的运行 AI 应用。

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Core ML 的作用是将 AI 模型应用到手机端

将逐渐兴起的 AI 技术应用在手机端,是个难以克服的问题。但目前,Core ML 已经被广泛应用于图像识别、语言翻译、对象检测等 App 开发领域。可以说它是 Apple 公司将机器学习技术融入到手机中的关键之处。

Core ML 投入应用后,Apple 公司又陆续推出了 Core ML 2 和 GPU 加速工具 Create ML(用于在苹果电脑上训练 AI 模型)。

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Core ML 2 发布现场

Core ML 2 是 Core ML 的升级版,运行速度提升了 30%,支持 16 位浮点数,且附带模型转换器。这个神奇的转换器,可以将 Core ML 与其他机器学习框架等配合使用。目前支持的有 Keras、scikit-learn、XGBoost、LibSVM、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 Caffe 等。这大大发挥了它们的威力。

说了这么多,你是不是也不太懂。我们从 BeCasso 这款图像处理软件,看看 Core ML 是怎么让 AI 应用在 iPhone 上运行。

给 AI 画家提供加成 Buff

在今年的 WWDC 大会上,Digital Masterpieces 公司展示了一款可实现图像风格迁移的 App—— BeCasso(毕加索),它可以将实景图转化为一张仿古风格的油画。而它在 IPhone 上的运行就要归功于仿生芯片和 Core ML。

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BeCasso 图像风格迁移示意

BeCasso 通过深度神经网络实现风格迁移,但在迁移过程需要消耗大量的 RAM 和算力,这对存储器和处理器要求很高。在条件不成熟时, BeCasso 只能对低像素图片的做风格迁移。

而 Core ML 框架给了它在手机端运行的机会。Core 让 BeCasso 在运行的同时,进行内存优化,释放大量可用空间,而仿生芯片则可以为其提供充足的算力。BeCasso 能在一秒种内对一张超清大图完成风格迁移。不难推测,在新款的 iPhone 估计表现更加优异。

Apple 剑指 AI

除了 AI 芯片和机器学习框架 Core ML , Apple 公司近年来在 AI 发展上,下了不少的功夫。

Siri 语音助手从被诟病到如今被称为进步最大的语音助手, 尤其是 Apple 在 17 年收购 Workflow 后,又和 Siri 进行了整合,推出了强大的的 Siri Shortcuts 应用。实现了语音打开第三方 APP,智能化程度和可操作性都让人惊叹。

在今年 2 月份,姗姗来迟的智能音响 HomePod,搭载了空间监测技术和 Siri 助理,它的 “空间意识”(Spatial Awareness),可以智能检测空间,从而调整音频质量。

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HomePod 这类智能音响已经成为大厂布局 AI 的标配

面部识别(Face ID)已不是什么新鲜事物, 它安全性好,快捷易用。Apple 凭借的强大摄像系统、安全隔区以及神经网络引擎等精密技术,为解锁、登录和支付带来了新的方式。

此外,还有这次发布会上秀了一把的增强现实开发平台 ARkit。 它适用于 iPhone 和 iPad 平台,利用设备中的相机、CPU、GPU 和运动传感器,借助 iOS 庞大的用户群,组建了世界上最大的 AR 平台。

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ARkit


当然,Apple 近几年来最大的动作还是在 AI 人才方面的储备。

比如在 4 月份,就把 Google AI 的前负责人 John Giannandrea 招募了过来。

随着 Apple 公司不断推出的 AI 技术, AI 模型在手机端的发展已显现了可喜的进展。接下来限制 AI 应用开发的将不再是算力和 RAM,而是缺乏更多的 AI 模型。在这方面,Apple 的云服务倒是大有可为,它可以帮助开发人员构建 AI 模型,并提供训练这些模型所需要的数据。

至于 Apple 还会带给我们什么,就只能等下次的发布会了。(接着吐槽?)

说回 Apple 这次的发布会,不管人们怎么吐槽,它依旧还是华丽丽的一场秀。即便华为的大佬在苹果的发布会后,发了一条意味深长的微博,说「稳了」。

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华为大佬在 Apple 发布会后发的微博

但这也阻止不了广大群众的热情,毕竟还是要热热闹闹的看春晚,啊呸,看苹果发布会啊。

始发于微信公众号: 超神经 HyperAI