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苹果深度学习人工智能研发 布局医疗健康行业领域
2016-09-13       

北京时间 9 月 8 日凌晨 1 点,苹果在美国旧金山 Bill Graham Civic Auditorium 举办了今年的秋季发布会。苹果发布了iPhone7/iPhone7 Plus、Apple Watch、AirPods 无线耳机等最新硬件产品,除了这些软硬件产品,苹果在人工智能上的布局似乎很容易让人忽略。

之前有评论称,苹果在人工智能领域已经明显落后于Google、Facebook、IBM,除了众所周知的 Siri,其他并无建树,微创新式的硬件产品也似乎渐渐失去吸引力。其实,人工智能正在苹果的产品和服务中扮演着无处不在的“大脑”角色。

悄悄布局深度学习人工智能

在今年 8 月,著名科技评论人Backchannel 主编 Steven Levy 走访了苹果后,发现这家公司其实先于业界使用了基于神经网络的深度学习技术,并发表了一篇重磅长文《The iBrain is Here》,其中谈到了许多苹果在人工智能上的大计划。

其实,苹果已经将Siri的语音识别移植到了基于神经网络的系统上。这一服务首先面向美国用户,并在8月15日推向全球。一些早期技术仍有用,包括隐马尔可夫模型,但现在系统使用的是机器学习技术,包括DNN(深度神经网络),卷积神经网络,长短期记忆单位,封闭复发性单位(gated recurrent units)以及n-grams等。

用户升级后,Siri虽然看起来还是一样,但经过了深度学习的加强。与其它底层改进一样,由于不愿向竞争者暴露自己,苹果没有公布Siri的进展。如果用户注意到了什么,也只是它犯的错变少了。苹果也表示,准确度的改善令人震惊。

正是因为苹果自己设计芯片,苹果工程师能直接与编写固件的芯片设计组工程师合作,最大化提升神经网络的性能。Siri团队的需求甚至影响了iPhone设计的方方面面。当苹果的神经网络在一个产品上成功时,还能成为其它产品的核心技术。机器学习让Siri理解了用户,也让输入方式由手动变成了听写。也正是因为Siri的技术,用户语音输入的信息也变得更流畅和完整。

至于对自然语言理解方面,Siri在2014年11月开始用机器学习理解用户的意图,并在一年后推出了深度学习版。如在语音识别上一样,机器学习提升了体验,特别是在理解指令上。在今年9月13日升级的iOS10系统里,Siri将在图片搜索、语音信息等方面迎来重大升级!

机器学习并不仅仅应用于Siri上。识别陌生来电,在解锁后列出你最常使用的应用,或者在提醒事项中标记了一个约会(但你并没有将之放入日程表中),以及自动显示附近标记的酒店,这些在苹果全面拥抱机器学习及神经网络后,都能做得更加尽善尽美。

“深度学习”现在在苹果的产品及服务里无处不在。Apple store使用深度学习辨别骗保行为,公测版操作系统收到的反馈也会使用人工智能筛选一遍,找出有用的反馈报告,通过算法,还可以自动审核健康应用。还有苹果的News应用,采用机器学习挑选出你可能感兴趣的新闻源。

但和谷歌、Facebook、微软等有公开的专门的人工智能技术科研机构的公司不一样,苹果在人工智能领域的动作和收购似乎都是为了增强自身已有业务或即将实现的业务,而对长远规划的关注则相对较少——不过苹果也可能只是秘而不宣;就像苹果自己说的那样:“苹果时不时会收购一些小型技术公司,而我们通常不会讨论我们的目的或规划。”

我们简单梳理一下苹果近两年来与人工智能相关的收购:

2015 年 3 月,苹果收购网络应用数据库技术公司 FoundationDB。它由 David Rosenthal、Nick Lavezzo 和 Dave Scherer 联合创立于 2009 年,该公司的产品 FoundationDB 是一种 noSQL 数据库,非常适合低成本的 Web 应用。

2015 年 4 月,苹果收购以色列的摄像头技术公司 LinX,据《华尔街日报》报道交易金额大约为 2000 万美元。这家公司设计的摄像头模组具有背景焦点模糊、视差图像和 3D 图像拍摄等功能。

2015 年 5 月,苹果公司收购了全球定位系统(GPS)创业公司 Coherent Navigation,这家公司的高管也加入了苹果公司的地图团队。Coherent Navigation 的主要研究方向是基于卫星技术的商用高精度导航服务。

2015 年 9 月,苹果悄然收购了旧金山地图数据分析和可视化创业公司 Mapsense。Mapsense 称该公司的基于云端的高速地图系统可为开发者提供重要数据分析和工具;客户可以向其服务上传 TB 级的位置标记数据,然后该公司可通过强大的搜索和过滤工具创建定制可视化信息以提供给开发者分析。

同月,苹果还收购了来自瑞士的脸部动画生成技术公司 Faceshift,该公司是一家专注实时动作捕捉技术的公司,专利是无标记(markerless)面部动作捕捉技术。该公司还经常和游戏、动画工作室合作,通过 3D 传感器实现快速、准确的面部表情捕捉。

2015 年 10 月,英国自然语言处理创业公司 Vocal IQ 被苹果收购,苹果收购 Vocal IQ 的目的可能是强化其语音助手 Siri。同月,苹果还收购了创业公司 Perceptio,该公司的技术可以帮助企业客户在智能手机上运行先进的人工智能系统,该公司的负责人 Nicholas Pinto 和 Zak Stone 都是知名的人工智能研究者,研究领域主要是基于深度学习技术的图像识别系统。

2016 年 1 月,人工智能创业公司 Emotient 被苹果收购,可利用人工智能技术对人们的面部表情进行分析以解读其情绪。

同月,苹果公司还确认已收购教育技术初创公司 LearnSprout,这家位于旧金山的软件创业公司成立已有 3 年,其在线数据洞察力可以帮助 K-12(学前教育到中学教育)教育工作者追踪学生的学习情况。

2016 年 8 月,苹果收购了机器学习与人工智能创业公司 Turi。Turi 能让开发者们打造出配有机器学习和人工智能能力以及进行自动调整的应用。它的产品包括 Turi 机器学习平台、GraphLab Create、Turi Distributed 和 Turi 预测服务,多半旨在帮助大大小小的组织更好地感知数据。使用案例包括推荐引擎、欺诈检测、预测客户流失、情绪分析以及客户细分。

此外,苹果还在 8 月份宣布已经收购了创业公司 Gliimpse,Gliimpse 于 2013 年由 Anil Sethi 和 Karthik Hariharan 创立于硅谷,提供了一个独特的服务平台,让用户可以将不同来源的医疗和健康数据整合到一起,并按照需要与第三方(包括医生)共享。该公司的业务是使用机器学习技术帮助人们安全地管理和共享个人医疗信息。据了解,这项交易在今年早些时候就已经完成,但苹果公司一直以来都没有公布这项交易。

进军医疗健康领域

在本次发布的最新Apple Watch上,苹果添加了一个内嵌GPS功能。通过Watch二代,它会非常准确地计算你的距离、步频,运动完之后会有一条彩色地图显示你的路线和速度,这些都让它非常适合在诸如跑步、登山等户外运动时使用。用户将获得加强的用户界面、大幅度提升的性能以及包括活动共享在内的全新健身与健康功能。而且还和NIKE合作开发了一款定制版,苹果羡慕大健康领域很久了。

医疗大健康的智能化也是科技巨头们看上的一块未来大蛋糕,谷歌、IBM、微软和苹果等都已入场,尤其是谷歌和IBM,已经和医疗机构开展了深度的合作。2014 年 WWDC 上,苹果推出了全新的健康平台 Healthkit,凭借苹果公司遍布全球的数亿 iPhone 用户,苹果以获得来自手机/手表传感器和大量第三方配件的健康数据,这也构成了苹果在医疗健康领域内野心的数据基础。

今年五月份,苹果还聘请了 Nest 前首席技术官 Yoky Matsuoka 加入该公司的健康产品团队。Yoky Matsuoka 的来头可谓不小,她曾是 Google X 实验室的共同创办人,后来又于 2010 年加入智能家居公司 Nest 担任技术负责人。另外,苹果还招募了超声波公司Zonare的 Anne Shelchuk、人骨3D可视化领域专家Craig Slyfield、可穿戴领域专家Jay Mung,此人曾研究了美敦力的连续血糖监测系统的传感器算法。

今年8月11日,苹果向美国专利和商标局(USPTO)申请了一项有关医疗健康的新专利。这份专利显示苹果正在研发一款可穿戴式医疗设备,通过内置的一系列传感器,可以快速测量心电图。

它可以通过监测身体运动,收集原始数据,并与已经存储的数据进行对比,指向更复杂和精准的数据处理分析功能。苹果也确实是进入了医疗健康领域最理想的公司,不过除非产品已经调试到最好的状态,苹果绝不会轻易发布一款新产品。也许不久,我们就能看到苹果在医疗健康领域的新产品和大意图。

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