深度：人工智能和机器学习如何改变苹果历史？

苹果在设备本地保存的信息还包括另一块个人数据：用户通过iPhone QuickType键盘输入的单词。神经网络系统会关注用户正在输入什么，并从中识别出关键活动和项目，例如航班信息、联系人，以及日程安排。然而，这些 信息全部位于设备本地。即使数据会通过云计算平台备份，但仅仅凭借备份的数据无法恢复出原始信息。费德里西表示：“我们不希望这些信息保存在苹果服务器 上。苹果没有必要知道你的习惯，或是你曾经在哪天去过哪里。”

苹果也试图让保存的信息最少化。费德里西提到，用户对话中的关键词可能会触发搜索。他指出，其他公司可能会在云计算平台上分析整个会话以识别可能的关键词，但苹果的设备不需要上传数据就可以做到这点，因为系统会持续根据手机中保存的信息去进行匹配。

费德里西表示：“这是精炼而彻底的知识集合，其中涉及到数十万位置和实体。我们将其本地化是因为我们知道你在哪里。”苹 果的所有应用都可以利用这一知识集合，例如Spotlight搜索应用、地图和Safari浏览器。这也给自动更正带来了帮助。费德里西表示：“这在后台 持续运行。”

那么，苹果对隐私保护的强调是否会不利于神经网络算法?这就是以上的第二个问题。神经网络需要大量数据去进行训练，才能 提高精确度。如果苹果不愿跟踪用户的所有行为，那么要如何才能获得这些数据?与其他许多公司的做法类似，苹果利用公开信息去训练神经网络(例如用公开的照 片去训练图像识别)。不过有些时候，苹果需要更及时、更特殊的数据，而这些数据只能来自于用户。对于这种情况，苹果的做法是将用户信息匿名化，确保数据不 会关联至某个特定的Apple ID帐号。

从iOS 10开始，苹果将采用一种名为“差异化隐私”的新技术。苹果将以众包的方式获得信息，不会识别信息来源。通过这种技术，苹果可以发现知识集合中尚不存在的 热门关键词，对某一请求更具相关性的新链接，以及某些emoji表情突然被更多人使用。费德里西表示：“业内解决这类问题的传统方法是向服务器上传你输入 的所有单词，随后进行分析并发现有趣的趋势。我们会进行端到端加密，因此我们的做法不同。”实际上，苹果已经采取措施，更大规模地部署“差异化隐私”技 术。库伊表示：“我们将把这一技术从研究阶段推向10亿用户。”

费德里西则表示：“我们从几年前就开始开发这一技术，因此目前已可以规模使用。这一技术的隐私保护能力很疯狂。”他表示，苹果在其中贡献巨大，有益于整个世界。此外，苹果已经授权该公司的科学家发表相关成果。

很明显，机器学习改变了苹果的产品，而目前尚不清楚的是，这是否改变了苹果本身。从某种意义上来说，机器学习的概念与苹 果的气质不符。苹果通常会谨慎地控制用户体验，甚至对控制滑动操作的传感器也会精益求精。所有一切都有着预先的设计，并得到了精确编码。然而当工程师开始 使用机器学习时，他们必须做出让步，让软件自身去发现解决方案。苹果能否适应这样的现状，即机器学习自身能处理好产品设计?

费德里西表示：“这引发了内部争论。我们习惯于提供有着良好设计、精心制作的体验，我们会控制系统与用户互动的所有方面。当你开始基于用户行为的大量数据去训练一个系统时，结果可能并不是苹果设计师所能确定的。这些结果来自于数据。”

苹果的典型用户将在自己的日常使用中体会到深度学习带来的改变

不过席勒表示，苹果不会因此而退缩。“尽管这些技术影响了你的设计方式，但最终我们仍会使用这些技术，因为这帮助我们提供更高质量的产品。”

或许这就是结论：苹果可能不会明确宣告全面进军机器学习，但苹果将会尽可能地利用机器学习技术去优化产品。用户手机中的苹果大脑(“Apple Brain”)就是证明。

席勒表示：“普通用户每天都会体验深度学习，这就是你为何喜爱苹果产品的原因。最有趣的一点在于，机器学习的实现非常微妙，难以被人察觉，直到你再三看见它时，才会意识到它的存在。随后你会思考，这是怎么做到的?”

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（编辑：网站开发网_安阳站长网）

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