本文摘要：即使是如此推崇保密的苹果，现在随着时势的转变，一些东西也和过去不一样了，最显著的要数它对人工智能和机器学习技术的态度。我们早已看见了一个更为对外开放的苹果，它在机器学习这个领域的进展如何呢？今天大家早已可以确切地理解了。 苹果的类似待遇我们都告诉苹果是一家尤其侧重保密文化的公司，基本上只有在新产品公开发表的那一刻，你才不会确实从官方的口中了解到它是什么样的，而它又用于了些什么材料和什么技术。

即使是如此推崇保密的苹果，现在随着时势的转变，一些东西也和过去不一样了，最显著的要数它对人工智能和机器学习技术的态度。我们早已看见了一个更为对外开放的苹果，它在机器学习这个领域的进展如何呢？今天大家早已可以确切地理解了。

苹果的类似待遇我们都告诉苹果是一家尤其侧重保密文化的公司，基本上只有在新产品公开发表的那一刻，你才不会确实从官方的口中了解到它是什么样的，而它又用于了些什么材料和什么技术。这样的文化曾多次为我们带给无数惊艳，但时过境迁，坚决这种作风的苹果或许遇上了新的困境。所以近两年来，我们看见了一个和过去不过于一样的苹果。它相比以往，或许更为不愿和外界共享自己的科技成果。

当然了，保密策略认同是主旋律，但好歹是有了值得注意——比如说机器学习。在这一段时间里，我们看见了苹果高管们更好地抛头露面，向媒体谈到他们对人工智能和机器学习的观点。在苹果的发布会中，“机器学习”沦为了一个高频词汇。

前一阵子，高管们还集体在专访中放声“我们的机器学习技术也很先进设备”，并透漏了公司仍然以来对该技术的应用于实例。在这之后，苹果宣告旗下的人工智能团队可以参予涉及的学术讨论，并容许研究者公开发表论文。不久前苹果的人工智能专家汤姆·格鲁伯还在TED大会上，阐释了苹果如何看来这种技术。

对粉丝们来说，苹果这么做到在过去完全是不可想象的。或许是为了证明它之前的那些允诺知道不是空话，苹果就在刚对外开放了一个博客，专门刊登公司的机器学习工程进度。这前所未有的要求，将让我们看见苹果怎样的机器学习成就呢？苹果的技术进展我们都告诉，人工智能有一项很最重要的应用于就是图像识别，而这也是苹果在最近几次系统升级中着重强调的，通过照片的自动整理分类，事实上我们也早已用上了这些技术。

那么要如何让设备需要精确辨别图片上的东西到底是什么呢？那就必须训练了。人类首先要去找好大量被手动标示是某样物体的，确认正确性的图片，比如最简单的“猫”、“狗”、“眼睛”这些，然后让机器去自学和辨识，这样它才能开始尝试自己辨识类似于的图片。苹果回应，这样的过程成本觉得是太高，因为要提升机器辨识的准确率，图片数量必需十分可观，据理解目前是100万张跟上，如果还要再行多人工标示就完全不有可能。

而且，这些图片还得享有充足的多样性，却是可以被标示为“猫”、“狗”、“眼睛”的图片种类过于多了，过于过单一，机器如果遇上更加简单的情况就可能会认不出了。当然还有一种办法：既然人工标示图片数量越多越无以构建，那么可以用于仿真的手段，自动分解海量自动被标示好的图片，让机器去大大展开辨识。

然而这种解决方案也有一个大问题，那就是自动分解的图片往往过于现实，这样不会很大影响到人工智能识别图片的准确性。苹果的第一篇博文，就是尝试去解决问题这个难题的。

只不过苹果的思路很非常简单：如果模拟器分解的图片过于现实，那竟然它显得更加现实就好了。有意思的是，研究者们为此又设计了一套自学网络。根据博文所说，苹果为超过这个目的，研发出有了所谓的精制器（RefinerR）和分辨器（DiscriminatorD）。

当模拟器分解图片后，精制器R负责管理让它显得更为现实，以通过分辨器的考验。分辨器的数据库中有大量的现实图片（有意思的是，苹果回应这些图片可以是未标示的——又省一笔人工费），它负责管理根据这些现实图片，分辨精制器给它的图片否为真为。精制器千方百计要看穿分辨器，而后者则要希望明白前者的“鬼把戏”。

两个机制在大大地“斗法”中提高着自己的能力，直到分辨器很久分不清，自学过程就算已完成了。这样，就需要在不必须人工标示的情况下，分解海量相似现实的图片让人工智能大大去自学了，如此就可以大量增加成本。

还有一点很最重要，那就是苹果必需要确保整个自学过程不“跑偏”。因为在精制器和分辨器不时对决和升级的过程中，坐视不会因为各种各样的因素，让精制器改动的图片和分辨器确认的标准开始走极端，让最后获得的图片必要变形。所以苹果重新加入了一些规范机制。

首先苹果将一幅图片分为许多部分，然后根据这些部分中的像素特征，对对决中经常出现的杂讯展开统计资料，杂讯偏差越大，判断损失就越大。除了局部的判断外，还有一个整体的自我规范损失机制，创建一个分解图片改动前后的差异对比。局部和整体融合，确保了图片会在这个过程中再次发生相当大的异变。

除此之外分辨器本身也有记忆功能，需要忘记那些之前早已被判断为骗的图片。还有一点很有意思，那就是苹果继续还没寻找让系统自动判断自学终止的办法，目前不能是留存自学过程中的所有图片，人工目测分解图像早已和现实十分相似时终止自学。

使用了这样的解决方案，据传效果还是十分不俗的。苹果曾邀志愿者拒绝接受测试，10位志愿者看了1000两组图片，分别有现实图片和经过精制器改动的分解图片。顺利辨别出有现实图片的有517两组，概率上相似50%，解释人们无法确认图片真假，更好是2中选1的概率。而当志愿者们去看现实图片和完整分解图片时，200两组图片他们顺利辨别出有了多达162两组。

好戏还在后头从苹果的这第一篇博文中，我们可以确切地看见它在机器学习领域的进展和思路，可以说道是史无前例的开诚布公。它这么做到，大自然是为了指出自己在人工智能领域并没领先，期望需要因此更有更加多人才。人工智能和机器学习作为苹果未来技术发展和产品功能研发的重头戏，我们不会在更加多的发布会上看见它们的身影。如果你回应曾多次也有顾虑，那么苹果现在就是在大大指出自己的态度，让人们安心。

博客进了，这也只是第一篇博文而已。可想而知，未来苹果还不会发布更好它的技术进展。

在解决问题了图像识别的问题后，接下来它还不会用机器学习来构建什么呢？这觉得是让人期望啊。

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