用这款软件看看APP在用户背后做了什么
06-21
外界一直认为苹果在人工智能领域比较低调，技术也落后于谷歌、微软等公司。
为了让公众更多地了解苹果，雷锋网昨天发表了一篇文章《苹果人工智能最完整解密，iBrain早已无处不在》，对苹果的人工智能进行了深入剖析。
文章透露，苹果有一个两页的机器学习应用程序，其中一些已经投入使用，另一些仍在讨论中。
这些应用的背后，是苹果在过去六年悄然收购了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技术。
公司。
一个有趣的现象是，苹果每次收购一家AI公司时，都不会公布收购的目的和发展计划，并且会立即关闭被收购公司的产品和服务。
语音和语义识别 Siri 语音助手 Siri 无疑是苹果最重要的语音产品。
每年2亿美元的收购无疑是一笔非常划算的交易。
苹果后续在语音识别、NLP方向的收购都是基于Siri。
扩张。
Novauris语音识别 今年4月，苹果收购了自动语音识别技术公司Novauris。
Novauris 由 Nuance 子公司 Dragon Systems 的创始人创立，Nuance 是 Siri 的基础语音技术提供商。
他们的核心产品是 NovaSystem，这是一种可扩展的基于服务器的语音识别系统，能够同时处理多个语音访问请求。
虽然苹果拒绝透露将如何使用Novauris团队，但从Siri和Nuance的合作关系来看，苹果此次收购是为了摆脱对Nuance的依赖，利用Novauris团队开发自己的语音技术。
VocalIQ人机对话一直是Siri只能识别最基本的指令而无法给出高度匹配的答案，这使得它成为具有娱乐属性的娱乐产品。
2019 年 10 月，苹果通过收购 VocalIQ 解决了这个问题。
VocalIQ可以利用深度学习来理解语言环境，使人机对话更加自然。
开发者将VocalIQ的人工智能技术嵌入Siri后，利用这个平台来存储和学习用户的通讯信息，准确识别用户指令并提供更智能的对话。
机器学习 苹果曾提到，他们利用人工智能技术来测试一些微功能：比如识别未知来电；检测用户的运动状态；列出解锁手机后最可能出现的应用程序；自动显示附近标记的酒店；日程安排；兴趣 新闻推荐等等。
这些看似简单的功能实际上都集成到了机器学习系统中。
为此，苹果收购了多家专注于兴趣推荐和习惯预测的机器学习公司，以提高其数据挖掘能力。
Turi机器学习平台 今年8月，苹果斥资2亿美元收购了机器学习公司Turi。
目前，Turi已推出GraphLabCreate、Turi机器学习平台、TuriDistributed和TuriPredictive Services等产品，主要用于开发推荐引擎、情感分析、欺诈检测等解决方案。
Cue数据挖掘 2019年10月，苹果以1万美元收购了被誉为“云数据搜索引擎”的Cue。
Cue 可以从用户的电子邮件、联系人、Facebook、Twitter、LinkedIn、Reddit、Dropbox、Evernote 和 Tumblr 收集数据。
它通过处理所有数据并使用机器学习算法来收集数据并进行组织，以找出用户需要的信息：例如提供日历提醒、与某人约会的通知、会议餐厅推荐等。
据悉，Cue 将集成到 Siri 中。
抹茶视频推荐 2019年8月，苹果以约1万美元收购了抹茶（双方均未公布明确的交易价格）。
其产品可以从Netflix、iTunes、Hulu、Amazon Prime等流媒体网站抓取内容，并根据兴趣焦点进行推荐。
向用户提供适当的信息。
苹果收购Matcha主要是为了获得视频推荐算法。
下线前，Matcha的iOS应用位列App Store娱乐类最畅销应用前15名，用户增长速度非常快。
Semetric 音乐数据挖掘 2020 年 1 月，苹果以 10,000 美元收购了 Semetric。
该公司于2016年推出Musicmetric服务，其主要业务是提供与音乐下载和流媒体相关的数据分析服务，利用机器学习帮助客户分析社交媒体。
音乐爱好者喜欢哪些歌手和歌曲，从而给出相关的音乐推荐。
完成收购后，苹果将其整合到iTunes音乐中。
除了音乐之外，Semetric在游戏、电视、电影和图书方面的数据分析服务也有一定的积累，这将有助于增强苹果对各种数字产品的数据挖掘。
Spotsetter 地图社交个性化推荐 Spotsetter 是一款基于 Google 地图的社交搜索引擎。
它于2018年6月被苹果收购。
它分析用户的社交圈数据，为用户提供个性化位置（例如旅行目的地和餐馆）推荐服务。
致力于解决所谓“去哪儿”的问题。
苹果收购的目的无非是希望将其推荐算法与苹果地图整合起来。
WiFiSlam机器学习和模式识别今年3月，苹果以1万美元收购了室内导航服务提供商WiFiSlam。
该公司的优势在于机器学习和模式识别技术，可以对设备上各种传感器收集的数据进行相关性映射，并将其与WiFi三角测量数据相结合，绘制出精确的室内地图，苹果将其算法应用到地图上。
Topsy 社交数据挖掘 2016年，苹果以2亿美元收购了Topsy。
该公司的产品可以帮助用户从 Twitter 和其他社交媒体数据中提取关键信息，包括关键词跟踪器并确定用户对社交媒体中某个主题的反应。
方式。
计算机视觉 苹果官方提到，他们的面部识别和视频检测技术已经开始应用于相机和其他产品中。
同时，消息人士称，苹果已经收购了多家专注于计算机视觉的公司来开发VR/AR产品。
Perceptio图像识别 今年10月，苹果收购了图像识别公司Perceptio。
该公司的产品是为智能手机开发人工智能图像分类系统。
该系统最大的优点是不需要大量的外部数据进行分类。
这符合苹果的隐私保护政策，即最大限度地减少用户数据的使用，并将尽可能多的技术放在手机上而不是云端。
Metaio计算机视觉 今年5月，苹果收购了Metaio，这是一家专注于计算机视觉和增强现实的科技公司。
Metaio在计算机视觉，尤其是人脸识别方面拥有十多年的研发经验。
Polar Rose 面部识别 2019 年 12 月，苹果以 10,000 美元收购了瑞典面部识别制造商 Polar Rose。
Polar Rose 推出了多种产品，包括用于网络服务的面部识别技术 FaceCloud 和为手机添加功能的 FaceLib。
其面部识别软件Polar Rose可以通过面部识别自动为用户圈出照片中的人脸。
Emollient 面部识别 Emollient 今年 1 月被苹果公司收购。
它可以通过面部识别技术分析人的表情来判断人的情绪。
医生还可以利用他们公司的技术来了解病人的表情是否痛苦。
他们还可以将这项技术应用到显示器上，看看是否有人带着“可疑的表情”在产品前徘徊等等。
Flyby Media 计算机视觉 今年年初，苹果悄悄收购了 Flyby Media。
Flyby Media拥有尖端的计算机视觉技术。
此外，其惯性传感、同步定位和导航空间感知技术也深受苹果的喜爱。
Flyby传媒曾与谷歌合作，利用计算机视觉技术帮助谷歌开发Project Tango。
Flyby Media 可帮助系统查看并绘制周围环境的地图，对于自动驾驶汽车和增强现实技术至关重要。
Apple 的 AI 原则 用户隐私 > 数据训练 Apple 多年来一直坚持一项原则：不利用用户数据获取收入。
苹果官方表示，他们是唯一一家在用户隐私和用户体验之间取得平衡的公司。
据悉，苹果仅捕获每个用户的 MB 缓存数据用于机器学习调用，包括应用程序使用习惯和与他人的互动。
这些数据用于神经网络处理、自然语言模型物体识别、人脸识别、场景识别等。
而且，这些隐私信息不会上传到互联网或云端。
相关从业者指出，如果苹果继续限制用户数据的使用，将严重阻碍苹果人工智能研究的有效性。
但苹果相信数据障碍是可以克服的，他们未来将继续坚持这一原则。
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