苹果公司正式宣布：进攻人工智能

苹果公司（以下简称“苹果”）近日终于不再遮遮掩掩，发布了自己的首份人工智能研究报告。业内人士称，这对苹果将来推广自己的人工智能应用大有裨益。苹果本月初曾表示，将发布自己的人工智能研究报告。不到一个月的时间，苹果就兑现了承诺。近日，苹果发布了第一份关于人工智能的学术论文。这篇报告阐述了一项新技术，即如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力。

苹果在报告中称，在机器学习研究中，使用合成图像（例如，来自一款视频游戏）来训练神经网络要比使用真实图像更有效。因为合成图像数据已经被标记和注释，而真实的图像数据需要有人耗费巨大的精力去标记计算机看到的每件事物，如一棵树、一条狗或一辆自行车。

苹果人工智能的未来，将靠这15家收购企业支撑

外界一直认为苹果在人工智能领域比较低调，其技术也落后于Google、微软等公司。

其实苹果有着写满两页纸的机器学习应用，部分已经投入使用，其他的还在讨论中。而这些应用的背后则是这6年来苹果已悄无声息收购了15家人工智能公司，包括：语音识别、自然语言处理、图像识别、人脸识别、动作捕捉、机器学习等方向的创新型技术公司。

有个有趣的现象是，苹果每收购一个AI公司后，均不会对外公布收购目的和发展计划，而且会立即关闭被收购公司的产品和服务。

语音、语义识别

Spotsetter地图社交个性化推荐

Spotsetter是基于Google地图的社交搜索引擎，于2014年6月被苹果收购，其通过分析用户的社交圈数据，为用户提供个性化的地点（如旅游地点和餐馆）推荐服务，致力于解决所谓的“where to go”问题。苹果的收购目的不外乎其推荐算法与苹果Maps整合的前景。

WiFiSlam机器学习与模式识别

2013年3月，苹果以2000万美元收购室内导航服务商WiFiSlam，该公司的优势在于机器学习和模式识别技术，可对设备上各种传感器收集的数据进行相关性绘图，并且与WiFi三角定位的数据相结合，用于绘制准确的室内地图，苹果将其算法应用在地图中。

Topsy 社交数据挖掘

2013年，苹果以2亿美金收购Topsy，该公司的产品能够帮助用户从Twitter以及其他社交媒体数据中提取关键信息，包括关键字追踪器以及判断社交媒体中用户对某个话题的反应态度。

计算机视觉

苹果官方提到，他们的人脸识别和视频检测技术已经开始应用在相机等产品当中，与此同时，消息人称苹果为研发VR/AR产品收购了多家专注于计算机视觉的公司。

Perceptio图像识别

2015年10月，苹果收购图像识别公司Perceptio，该公司的产品是开发智能手机端的人工智能图像分类系统，该系统的最大优势是无需大量外部数据进行分类。这符合苹果的隐私保护策略，对用户数据的利用最小化，并将尽可能多的技术放在手机端，而非云端。

Metaio计算机视觉

2015年5月苹果收购Metaio，Metaio专注于计算机视觉和增强现实的技术公司，其在计算机视觉尤其是人脸识别方向有着十几年的研发经验。

Polar Rose人脸识别

2011年12月，苹果以2900万美元收购瑞典人脸识别厂商Polar Rose。Polar Rose曾推出多个产品，包括针对网络服务的面部识别技术FaceCloud，以及为手机添加功能性的FaceLib。其脸部识别软件，通过脸部识别Polar Rose可以为用户自动圈出照片中的人脸。

Emollient 人脸识别

2016年1月Emollient被苹果收入囊中，其可以通过脸部识别技术分析人类的表情，从而判断人的情绪。医生也可以用他们公司的技术了解病人的表情是否痛苦，也可将这项技术应用在监视器，查看是否有“表情可疑”的人正在商品前面徘徊等等。

Flyby Media 计算机视觉

今年年初，苹果悄悄买下Flyby Media，Flyby Media拥有尖端的计算机视觉技术，此外其惯性传感、同时定位和导航空间感知技术也深受苹果喜爱。Flyby media曾与谷歌合作，利用计算机视觉技术帮助谷歌开发Project Tango。Flyby Media可帮助系统看到和绘制其周围环境地图，对于无人驾驶汽车和增强现实技术来说都必不可少。

苹果的AI原则：用户隐私>数据训练

多年来苹果遵守一个原则：不利用用户数据做营收。苹果官方称，他们是唯一一家在用户隐私及用户体验上取得平衡的公司。

据悉，苹果只在每个用户身上抓取200MB缓存数据供机器学习调用，包括应用使用习惯、与他人的交互，数据用于神经网络处理、自然语言模型对象识别、人脸识别、场景识别等。而且这些私人信息，并不会被上传到网络及云端。

相关从业人士指出，如果苹果继续限制用户数据的使用，会严重阻碍到苹果人工智能的研究效果。但苹果认为数据的阻碍是可以逾越的，他们在未来将继续恪守这一原则。