Core ML：蘋果是如何將AI帶給我們所有人的

蘋果的 Core ML

因為蘋果從來都是不聲不響的，總是表現出一副對尖端技術不感興趣的樣子，所以人們曾認為，它根本就沒有在 AI（人工智慧）技術上投入任何努力，更別提和谷歌、微軟它們相提並論了。好在蘋果通過去年下半年的努力，告訴懷疑者他們錯了。

為了避免繼續給人們以錯誤印象，蘋果開始以極大的熱情去推動自身 AI 技術的發展。到了 2017 年的 WWDC 開發者大會，蘋果公布了最新的移動級系統 iOS 11。在那些被公開了的新東西中，Core ML 吸引了不少人的注意。很多人知道 Core ML 和機器學習有關，但它到底是什麼呢？

所謂的 Core ML，其實就是一種機器學習架構。它的作用很簡單，就是讓開發者能夠藉助這種架構，將已經訓練完成的機器學習模型集成進應用里，使得應用可以具備 AI 特有的學習和預測能力。只要有了機器學習模型，Core ML 憑藉極深的集成度，就能夠最大化發揮運算效率。

Core ML 的厲害之處就在於，它讓開發者使用第三方 AI 模型的過程變得十分輕鬆，後者甚至不需要在 AI 和機器學習技術上有很深的理解，都能夠讓自家的應用更加智能。換句話說，在 AI 和機器學習的應用上，蘋果包辦了技術那一邊，讓開發者能夠主打用戶體驗。

實際的福利

那麼有了 Core ML 之後，我們未來到底能夠在應用上享受到哪些因此出現的新體驗呢？其實這個問題的答案蘋果已經有過提示了。

首先是實時的圖像識別。無論哪家廠商都把這個功能視為 AI 技術的主要應用之一，可見其重要性。無論是圖片搜索，還是照片分類，或是物品識別，如果 AI 能夠在這些功能上成功被應用，用戶的體驗和信息獲取渠道無疑就會被拓展了一大截。

此外更重要的還有用戶整體體驗的個性化。在設備硬體性能已經不再是人們購機最重要的考量之後，服務和體驗的個性化就成為了廠商們關注的重點。無論是面向哪個方向的個性化，光是依靠過往記錄提供相似結果肯定是不足夠的，一定要利用上機器學習，給予更深更廣的分析，並能夠進行一定程度的預測。這樣，用戶才會覺得設備「知心」，能夠及時自主地提供他想要的東西。

除此之外，蘋果給出的 Core ML 實例還有機器翻譯、自動字幕、音樂標識、面部識別、辭彙文本預測、情感識別及分析、文字總結概括等等。

過去提到 AI 技術，我們總會感到有些虛無縹緲，彷彿它離自己非常遠。有了 Core ML 之後，開發者就能夠很輕鬆地將這樣的體驗集成到自己的應用中，並實現以上的這些功能。這其中的很多特性可能不會讓我們聯想起這樣高大上的技術，但這對蘋果來說並不重要，重要的是它實現了，而且用戶們享受到了。

面對競爭

當然了，在 AI 技術領域很有建樹的絕對不止蘋果一家，谷歌、Facebook、微軟、亞馬遜這些公司同樣有自己獨到的見解，而且谷歌旗下有安卓，它在 AI 和機器學習上的技術成果反映到操作系統之後，對蘋果能造成更直接的挑戰。那麼，蘋果依靠 Core ML 的話，能夠在面對競爭對手的時候擁有哪些主要優勢呢？

首先是速度，這一點非常重要。一般來說現有的大多數應用要處理機器學習任務的話，都需要通過雲網路來進行，安卓應用當然也是如此。然而在加入了 Core ML 之後，蘋果設備就能夠在本地處理機器學習，因為應用開發者們能夠很輕易地對運行這些應用的 iOS 硬體進行測試 —— 這對碎片化嚴重的安卓生態來說太難了。

說到本地處理，那麼就不得不提適用性的問題了。既然 iOS 應用能夠實現本地處理機器學習，這就說明它對網路的依賴相對較低。那麼即使是在沒有網路連接的情況下，應用 AI 也一樣能夠發揮作用，如果是那些對機器學習依賴很深的服務尤其如此。如果僅僅是依賴雲網路進行機器學習處理的話，一旦當時和網路失去了連接，那就很尷尬了。

接下來更進一步，那就說到隱私了。Core ML 的特性使得所有的數據至少理論上都不需要向外部的伺服器進行傳輸，這樣一來泄露、被攔截的風險就小了很多。無論你是用支持 Core ML 的應用去識圖，去收發信息，還是去翻譯語句，這些信息蘋果都看不到，因為它們本來就不需要被發送。

主流化

無論是 Core ML 的原理，還是它在蘋果眼中能夠實現的那些東西，我們都能夠明顯看出，這就是蘋果的風格。對於各種技術，蘋果一向喜歡以實用主義的眼光去看待它們。即使是 AI 和機器學習這種在人們看來太過高大上的東西，蘋果注重的仍然是它展現到用戶們手中時會是什麼模樣。

這樣的理念，當然就有利於讓這些技術真正被普及給大眾，而這本來也就是蘋果最為擅長的。事實上蘋果是最早的一批使用機器學習技術的公司，早在 1993 年推出個人掌上電腦 Newton 的時候，相關的應用就已經有了。這些年來，蘋果只專註於將各種技術轉化為務實的那些功能。

我們在 Core ML 身上看到了同樣的蘋果風格。讓開發者能夠輕鬆將機器學習模型整合進應用中，這就是它的殺手鐧。蘋果具有足夠的號召力，能夠讓開發者們紛紛投入其中，接下來會有的那些變化是可以預期的。

我們可以想見在未來的幾年時間裡，iOS 用戶們會逐漸感受到它們的應用中逐漸加入了更多非常實用的，過去從未有過的新功能。這種驚喜，很可能會轉化為更多人選擇 iOS 生態的優勢。儘管大多數人並不會知道造就這一切的「功臣」是誰，但這已經不重要了。

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