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人多的地方wifi信号弱吗? MIT研发出这样的神器

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

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。

人多的地方wifi信号弱吗? MIT研发出这样的神器

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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