蘋果花費了大量時間，金錢和資源來使用人工智能（AI）使其設備（尤其是iPhone）變得更加智能，這已不是什么秘密。蘋果公司與開發(fā)該技術的其他公司不同之處之一是其對數(shù)據(jù)隱私的一貫承諾。為了推進這一議程，蘋果一直專注于設備上的人工智能，而不是采用以云為中心的方法，這有助于解釋該公司的最新收購。

據(jù)GeekWire報道，蘋果據(jù)報道以約2億美元的價格收購了AI初創(chuàng)公司Xnor.ai，并引用了“有交易經驗的消息來源”。Xnor專長于開發(fā)極其高效的復雜AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠使用最少的電量并在智能手機等設備上本地運行，而不是通過將信息傳輸?shù)竭h程數(shù)據(jù)中心來實現(xiàn)。該公司還創(chuàng)建了專門用于在小型設備上捕獲和處理圖像的算法，這是一項計算密集型任務，歷來是在云中完成的。

尖端AI技術

Xnor開發(fā)的技術已被用于多種應用中。它是由智能相機公司W(wǎng)yze集成在其“人員檢測”功能中的，然后由于“意外終止了我們與AI提供商的協(xié)議，”毫不客氣地將其刪除，這無疑是Xnor被蘋果收購的結果。該公司還開發(fā)了一種應用程序，通過監(jiān)視零售商店的貨架來幫助改善庫存管理。先前的進展包括開發(fā)AI芯片，該AI芯片可以使用很小的電池甚至是小的太陽能電池運行數(shù)年。

蘋果公司獲得的技術可以通過增強其現(xiàn)有的攝像頭功能來用于改進iPhone的未來版本，或者可以被開發(fā)人員用來創(chuàng)建應用程序作為公司Core ML（機器學習）工具包的一部分。蘋果還持續(xù)多年推動蘋果在其設備上運行AI，以幫助確保其用戶隱私。

云與邊緣

深度學習是AI研究的一個分支，涉及收集大量數(shù)據(jù)并將其收集在云的中央位置進行處理。從歷史上看，這是必需的，因為該過程需要大量的計算并且需要復雜的計算，并且龐大的數(shù)據(jù)量可能很大。蘋果在數(shù)據(jù)隱私方面的立場有據(jù)可查，該公司不愿意為了跟上其大型技術競爭對手在AI競賽中的步伐而放棄。

結果，蘋果走了一條不同的道路。多年來，該公司更加專注于開發(fā)下一代AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)更多地依賴于使用最少的信息并在設備本身上處理數(shù)據(jù)（稱為邊緣或簡單邊緣計算），而不是將用戶信息發(fā)送至云端。

蘋果仍然有必要在云中處理其某些數(shù)據(jù)，但是該公司使用稱為差異隱私的過程來掩蓋個人身份信息。為了保護用戶信息，該技術將“噪聲”或隨機數(shù)據(jù)注入它收集的信息中，然后再將其發(fā)送到Apple的服務器，這有助于匿名化數(shù)據(jù)并保護用戶的身份。

這并不是蘋果收購的首家以人工智能為基礎的小型公司。2016年，該公司收購了AI初創(chuàng)公司Turi，該公司為應用程序開發(fā)人員創(chuàng)建了基于AI的工具，這些工具可以擴展到大量用戶。這已成為Apple核心ML應用程序開發(fā)人員框架的組成部分。

毫無疑問，蘋果將繼續(xù)收購規(guī)模較小的AI公司，以擴大其內部AI的工作量，特別是在數(shù)據(jù)隱私領域，并且毫無疑問，在未來的幾個月和幾年中，該技術將被集成到Apple的產品中。