LP说要签名打赌，我一晚上都睡不着
06-18
更新iOS 17 beta后，我惊喜地发现我的狗出现在相册类别中。
原来的《人物与地方人类》变成了《人物、宠物与地方》。
不仅是我的雪纳瑞土豆，还有朋友前段时间在我家养的柴犬薯条，都准确地出现在了类别中。
这个看似不起眼的功能，实际上是AI机器学习进化的结果。
苹果生态中还有很多类似的功能，默默有效地提升着用户体验。
苹果生态系统中的AI 苹果几乎没有提及AI的概念，但AI早已融入到了苹果生态系统的各个角落。
这一点在 WWDC 之后的苹果新版本产品中表现得尤为明显。
很多人使用的苹果输入法在iOS 17中得到了AI的支持，通过自动修正功能，可以预测用户想要输入的文字，并且会持续学习用户的输入习惯，帮助用户高效输入。
苹果高级软件工程工程师克雷格·费德里吉 (Craig Federighi) 表示：“即使你想输入一个回避的单词，键盘也会自行学习（你的打字习惯并预测你想要输入的内容）。
”输入体验的提升得益于苹果在设备端对Transformer模型的优化。
很多人不知道的是，Transformer 是支持 ChatGPT 的重要技术之一。
新款AirPods Pro通过机器学习实现的自适应音频模式，当识别到特定的外部声音时，可以自动在降噪模式和通透模式之间切换，大大减少了用户手动切换的频率。
iPad OS 17 还使用机器学习模型来识别 PDF 中的字段，允许用户使用地址簿中的姓名、地址和电子邮件快速填写相关信息。
很多人期待的日记应用Journal可以利用机器学习技术，根据用户近期的活动智能记录生活瞬间，包括照片、人物、地点、体能训练等等。
它还可以自动为照片、音乐、录音和其他项目添加详细信息，以便将来轻松查看。
备受期待的 Vision Pro 为用户创建数字化身的功能也使用了机器学习技术——一种先进的“编码器-解码器”神经网络。
借助watchOS 10的智能堆叠，AI决定当下应该选择哪些更重要的信息进行显示。
甚至iOS 17和iPadOS 17的动画也使用了AI技术。
机器学习模型可以合成额外的动画帧，让设备展现华丽流畅的慢动作效果。
这也是为什么很多尝试过测试版的人都感觉动画变得更加流畅了。
优雅的理由。
▲ Hey Siri 变成了 Siri，这也是 AI 的结果。
可以说，被大众认为是AI“坏学生”的苹果，或许是AI“狂人”。
苹果式的人工智能则不同。
苹果对机器学习的关注点一直是“本地操作”和“隐私保护”。
当ChatGPT成为人们关注的焦点时，苹果CEO库克曾表示：人工智能（AI）潜力巨大。
尽管苹果已经将机器学习和AI技术应用到了一些产品中，但在具体应用上却相对克制和谨慎。
AI还有很多问题需要解决。
▲ 苹果 CEO 库克接受采访并谈论 AI。
当被问及对 ChatGPT 的看法时，苹果 CEO 库克首先表示 ChatGPT 背后的大语言模型蕴藏着“巨大的潜力”，但他也表达了自己的担忧，“诸如偏见、错误信息等问题，在某些情况下可能会更糟。
” ” AI需要监管，开发和使用这些AI的公司有责任自律。
最近，OpenAI因隐私问题面临集体诉讼。
加州一家律师事务所在长达一页的诉讼中声称OpenAI秘密收集数据训练其大型语言模型，使其聊天机器人能够模仿人类语言并抓取网络捕获的大量数据，包括来自社交媒体网站的大量数据。
该诉讼寻求暂停 OpenAI 产品以及 OpenAI 产品的商业访问和开发。
与此同时，OpenAI投资者微软也被列为被告，诉讼称像OpenAI这样的科技巨头为了追求技术进步，不顾给人类带来灾难性风险，滥用了自己极高的技术能力。
这也是当前大多数生成式人工智能产品的问题。
几乎都是未经授权抓取大量互联网内容进行算法参数训练。
Midjourney、Stability AI等明星公司也曾遭遇过法律侵权诉讼。
苹果对于隐私和安全的重视，显然不会采取这种有争议的做法。
基于相对谨慎的态度，苹果生态中的AI相关功能基本都是通过本地机器学习来实现。
所需的数据量很小，一定程度上避免了对数据的需要。
在云上训练人工智能是一个敏感问题。
这与以ChatGPT为代表的服务器集群、超级计算机和海量数据模型创造的AI不同。
苹果的AI显得低调又另类。
不过，这并不意味着苹果在AI方面不那么活跃。
苹果CEO库克也明确表示：我们相信人工智能浪潮非常雄心勃勃，我们将继续以非常周到的方式将AI融入到我们的产品中。
自ChatGPT火爆以来，苹果大幅增加了AI相关职位的招聘力度。
这是苹果对人工智能持积极态度的最好证明之一。
本土AI的强大后盾是苹果芯片。
苹果生态系统中的AI并没有走云端，那么它是如何实现的呢？答案就在于苹果自研芯片。
在WWDC上，万众期待的M2 Ultra芯片正式亮相。
它采用第二代5nm工艺制造，拥有多达24个CPU核心、76个GPU核心和32核神经引擎，每秒处理次数为31.6次。
数万亿次操作。
苹果表示，M2 Ultra 支持高达 GB 的统一内存，可以在单个系统中训练巨大的机器学习工作负载，例如大型 Transformer 模型。
再次强调，Transformer 是支持 ChatGPT 的重要技术之一。
该芯片的强大之处在于它的内存。
当运行相同的大型 Transformer 模型时，即使是当今最强大的独立显卡也因内存不足而无法处理，M2 Ultra 可以轻松处理。
这意味着每台搭载苹果自研芯片的设备都是可以在本地训练AI的设备，并且训练后的AI完全服务于该设备的个人用户。
这一策略的优势在于可以在更短的时间内向更多用户提供AI能力。
目前，大型模型所需的计算能力成本极高。
明星人工智能初创公司 Inflection AI 最近筹集了 13 亿美元资金，由 NVIDIA 领投。
然而，Inflection AI 随后斥资 11 亿美元从 NVIDIA 购买了 22,000 颗 H 芯片。
，大模型实际上已经开始成为像煤炭、石油、钢铁这样的重资产行业。
按照GPT-4每千提示词高达12美分的成本计算，如果将ChatGPT部署到苹果全球超过20亿台设备上，运行成本将是天文数字，终端设备成本也将是天文数字。
大大增加。
如果说OpenAI是集约化的，就像每个人都可以使用的大脑一样，那么苹果的AI就是去中心化的，仿佛它存在于每个人体内无数的细胞中。
苹果在人工智能方面落后了吗？ ChatGPT火爆后，苹果不止一次被怀疑“落后”。
这真的是事实吗？事实上，早在2017年，苹果就斥资2亿美元收购了一家致力于机器学习和人工智能研究的初创公司Turi，以布局人工智能领域，并获得Turi在开发机器学习工具和平台方面的专业知识。
2017年，苹果又斥资2亿美元收购了Xnor.AI，该公司为苹果产品提供低功耗的基于边缘的AI技术。
因此，在过去几年的苹果产品中，用户经常可以使用AI驱动的功能，比如Siri、相册分类和搜索等。
但苹果太“冷”，不会像其他公司那样高调地开展功能公司。
宣传。
▲ 相册分类经过多年的发展，在机器学习的支持下变得更加准确。
作为一家AI公司，如果苹果的AI技术没有自己公司先进，很多人可能都会认同，但苹果的AI没有布局，一事无成，那就是轻敌了。
当以ChatGPT为代表的AI从软件起步，难以与硬件结合时，苹果所做的就是将AI在软件和硬件层面结合起来，并且也成功推广到了消费群体。
每个用户都被使用过。
尽管ChatGPT上线两个月后月活跃用户突破1亿，但和很多大型号产品一样，仍然存在相当大的使用障碍和限制。
当前对话框中的聊天机器人并不是最终的AI交互方式。
AI公司Cohere的首席执行官Aidan Gomez（著名论文《Attention is all you need》的主要作者之一）表示，当前AI系统的能力最终是有限的，因为并非所有内容都是文本形式。
我们当前的模式实际上是“盲目的”，这需要改变。
现阶段，对于全球绝大多数人来说，iPhone可能仍然是他们体验AI带来的体验飞跃的第一个地方。
每年20亿台活跃的苹果设备都是拥有强大处理器的AI训练设备，还是用户愿意花钱购买自己的设备来虚拟训练AI？目前，只有苹果公司可以做到这一点。
正如艾范儿此前分析所言，与ChatGPT等大型模型相比，苹果AI更关注如何提升最终用户体验。
这是典型的苹果产品模型。
2008年，乔布斯在一次公开会议上被一名程序员当众质问他对技术缺乏了解。
乔布斯给出了这样的答案：不要沉迷于所谓的技术，必须从客户体验开始。
然后回去开发技术而不是从技术开始，然后想办法把这个技术用在什么地方？我认为这是正确的做事方式。
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