智能手机 + 机器学习 = 个人终端的未来

  今天是 iPhone 7 发布的日子，无论你该不会是果粉，无论是主动关注还是被动接受，所有人的信息焦点只有一个，那就是苹果。作为技术创新的长期领导者，苹果已经一次又一次给我们大家带来各种意想不到的新体验，今天的 iPhone 7 更是如此。那么，就让我们从小小的智能手机开始聊一聊机器学习将如何改变个人终端的未来。

  尽管新的产品、新的功能层出不穷，但人们不禁好奇，究竟是什么因素在将不可能变为可能。

  无论我们是不是真的意识到，机器学习已经在我们的日常生活中应用很久了。事实上，我们没注意到它的存在反而意味着这一个技术很有效，因为每天当着用户面处理学习如此大量的实时数据却不被察觉，显然这种方式是可以令人接受的。然而，最近这个词频频出现在各种商业和大众媒体上，在人工智能的专业方面技术人员和消费的人中间引发了大量深入的讨论。

  苹果公司早就在AI领域奠定了坚实的基础。在史蒂文·李维（Steven Levi）发表在iBrain 上的文章中，其深入剖析了苹果错综复杂的机器学习技术。尽管很大程度上Siri 只是苹果在机器学习方面的“门面”，但毋庸置疑的是，苹果在这方面的研发并不止于此，机器学习技术已被应用到苹果的各类设备和应用中。例如，滑动屏幕会出现你想要打开的应用名单，或是指出你预订的酒店在地图的位置。这个直接面向消费者的AI应用，在科技行业树立了一个标杆，不仅成功提升了品牌价值，也让我们消费者对数字体验有了更高的期待。

  尽管 Siri 是一个非常受欢迎的人工智能应用，但她也不是没有竞争对手。虚拟助手 Cortana（微软小娜）的出现加剧了科技公司之间的竞争，现在鹿死谁手还未可知。这给苹果带来了巨大的压力，苹果很快意识到了问题，并开始不断采取措施加强他们的机器学习部门，目的就是为了在这一领域保持一个领先地位，尤其是要赶在新产品发布之前。最近的例子就是苹果收购了专注于机器学习的人工智能公司 Turi 。此外，苹果公司还宣布，除了已经搭载了 Siri 功能的苹果手机，他们还准备将 Siri 背后的深度学习技术集成到苹果的笔记本电脑、手表和电视上。

  更深远的影响在于，这些努力是为了把机器学习运用到苹果的整个产品链中，此举标志着苹果的品牌和零售将开始一种全方位的个性化体验服务。

  用户已经开始期待基于深度学习其实时行为反应的高级定制化内容。苹果公司已经意识了只有机器学习才能满足如此大规模的用户需求。苹果通过增强型机器学习算法提高内容准确性和时效性，为用户提供了一对一的个性化体验服务，这些最终将转化为公司的品牌忠诚度，并为公司增加营收。

  花了钱的人个性化体验服务的期望只会不断增加，而苹果公司已明确表示他们正在想方设法满足这些需求。这也意味着面对竞争，要一直努力加强自身的深度学习技术，才能跟上发展。这不仅适用于苹果的竞争对手，也对其合作伙伴提出了更高要求。

  通过把机器学习集成到苹果的产品中，品牌和零售商就能轻松地为广大购买的人提供他们一直期待的购物体验。

  具体来说，对于计算机中的神经网络和机器学习中的其他方法的研究自 70 年代就开始了。深度学习是机器学习的一部分，通过算法对数据来进行关联和分类。深度学习系统常常要使用复杂的神经网络和大量的计算资源。GPU芯片是一种专门用于图像计算的芯片，在带有屏幕的个人终端设备上十分常见，神经网络大都在GPU上运行。

  麻省理工学院的研究团队研发出了一款名为 Eyeriss 的芯片，将能耗减少到了 GPU 中等水准的 1/10。因此，这为智能手机上的应用打开了新的可能性，可以直接在移动电子设备上执行强大的AI算法，而不需要将数据上传到互联网进行云计算。这款专为深度学习而优化的计算机芯片，能够让人工智能变得更加流行。

  MIT 研发的这款168核的芯片能够识别人脸、其他物体，甚至是声音。该芯片可适用于智能手机、无人驾驶汽车、机器人、无人机和别的设备。普通 GPU 芯片一般是很多处理单元共享一个内存条，而Eyeriss芯片每个处理单元都有自己的内存，而且它可以在向处理单元发送数据前对数据来进行压缩。Eyeriss的每个处理单元都可以直接与相邻的处理单元进行交流，若需要共享数据，不需要将数据传送到主内存。

  配备这种新芯片后，未来的智能手机不仅仅可以更好地执行日常任务，还能够直接进行原本需要外部资源投入的AI和深度学习任务。而一个内置 Eyeriss 芯片的智能手机可以执行更多的基本任务，诸如追踪用户的偏好、时间表和使用模式，能更好地优化移动体验，这在某种程度上预示着一种截然不同的绝佳用户体验。

  我们对普通用户每天的应用场景进行归类后，搭载了 AI 助理的智能手机可以清楚的判断用户的各种使用情况，是在应用商店下载了游戏，还是对已安装的应用进行更新，都一目了然。芯片会查看一些手机信息，比如应用程序的大小，代码特点，用户使用量的统计数据，线上意见等，并向用户推荐一些可能感兴趣的内容。例如，某个用户在市中心闲逛时突然想找去酒吧玩儿，他们也许对机载 AI 助理说：“推荐一个我没去过的好酒吧。”此时，AI 就会开始查询银行对账单，判断用户多长时间去一次酒吧，每次平均花费多少钱，然后找到评论这些酒吧的关键词，诸如“氛围好”或这“啤酒好”等，最后找到一个附近的新酒吧推荐给用户。目前，所有这些计算都是由异地的服务器统一处理后传回用户的手机，很难将其他数据和应用整合到设备上，并有效管理用户数据。

  机载 AI 助理将彻底改变个人终端计算设备的发展，首当其冲的就是智能手机。