導(dǎo)讀：在人工智能研究界看來，蘋果蘋果應(yīng)該是條路一個異類，2012年以來，上依鄭州外圍（外圍經(jīng)紀）外圍女（電話微信181-8279-1445）真實上門外圍上門外圍女快速安排30分鐘到達谷歌、舊掉巨Facebook、蘋果微軟等硅谷巨頭都大張旗鼓進入學術(shù)界，條路找頂尖高校合作、上依挖人、舊掉巨建研究院、蘋果發(fā)論文的條路時候，蘋果的上依所有研發(fā)工作依然在偷偷摸摸中進行。

　　“蘋果就是舊掉巨AI界的NSA。”

　　去年8月，蘋果資深計算機科學家、條路斯坦福大學教授Jerry Kaplan這樣評價蘋果。上依NSA就是美國國家安全局。

　　那時候，蘋果還沒有“AI Director”這個職位，沒有從卡耐基梅隆招來Ruslan Salakhutdinov，也還沒信誓旦旦地公開說要發(fā)表論文、要和AI研究界密切合作。

　　在人工智能研究界看來，蘋果應(yīng)該是一個異類，2012年以來，谷歌、Facebook、微軟等硅谷巨頭都大張旗鼓進入學術(shù)界，找頂尖高校合作、挖人、建研究院、發(fā)論文的時候，蘋果的所有研發(fā)工作依然在偷偷摸摸中進行。

　　現(xiàn)在，一年多過去了，鄭州外圍（外圍經(jīng)紀）外圍女（電話微信181-8279-1445）真實上門外圍上門外圍女快速安排30分鐘到達情況如何呢？

　　蘋果的“1979”

　　從去年開始，蘋果一反常態(tài)，也開始盡可能地把自己在人工智能上所做的努力展示出來。

　　這兩年，可以說是蘋果“改革開放”的開端。

　　在蘋果的一系列舉措之中，最引人關(guān)注的應(yīng)該是Ruslan Salakhutdinov的入職。

　　去年10月，蘋果宣布將Salakhutdinov招入麾下，任AI主管。當時在AI研究界引起的波瀾甚至不亞于2013年Yann LeCun加入Facebook、Geoffrey Hinton加入谷歌之時。差不多同一時間，蘋果還在美國舊金山灣區(qū)舉辦了一場機器學習論壇：BayLearn 2017。

　　Salakhutdinov入職后兩個月，就在年底的頂級學術(shù)會議NIPS 2016上搞了個大新聞：

　　他說，我們在蘋果，也是可以發(fā)表論文的！

　　幾周之后，說好的論文就來了。蘋果在arXiv上第一次公開了自己的人工智能研究論文，提出用模擬和無監(jiān)督學習來改善合成圖像的質(zhì)量。

　　在今年8月的計算機視覺學術(shù)會議CVPR 2017上，蘋果這篇論文還獲得了“最佳論文獎”。CVPR，可以說是計算機視覺領(lǐng)域最具影響力的大會之一。

　　蘋果的“開放”舉措還不止于此，今年1月，他們加入了Facebook、微軟等公司都在其中的the Partnership on AI，想要和它們一起探索AI研究的最佳實踐。

　　6月，蘋果甚至還開了個官方博客，專門發(fā)布自己在AI研究、機器學習研究上的進展。

　　歸根結(jié)底，一切都是為了招攬人才。

　　向左？向右？

　　無論招攬大牛，還是入鄉(xiāng)隨俗地發(fā)表論文、開博客，都是為了能招到更多的人才。

　　對于任何一家科技巨頭來說，人工智能的重要性和人才爭奪戰(zhàn)的白熱化程度都明晃晃地擺在眼前，環(huán)視四周，谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟這些坐擁幾千億美元市值的公司，都虎視眈眈。

　　而可供他們爭奪的人，可能全世界加起來也不超過1萬名。

　　這些人當然也不是靠三五十萬美元年薪和一些股票就能搞定的。為了吸引他們的注意，大牛坐鎮(zhèn)、論文堆積起來的學術(shù)聲望、有吸引力的項目、以及自由的發(fā)展空間都是必須的。

　　蘋果在這些方面的名聲并不好。多年來，AI領(lǐng)域的從業(yè)者對蘋果的認知都是“掉隊巨頭”，很大程度上是因為它對研究情況三緘其口。

　　按照那位把蘋果比作NSA的Kaplan的說法，不像另外那幾家硅谷巨頭，蘋果和AI學術(shù)圈走得不那么近。

　　△ NIPS 2016現(xiàn)場

　　曾跟隨Salakhutdinov讀博的Yuhuai Wu說出了一位AI研究者在找工作時最關(guān)心的事：“我最關(guān)心的是，（如果去蘋果工作），我在學術(shù)界是否還有足夠的存在感，能不能繼續(xù)做我想做的研究。”

　　他說，如果蘋果不發(fā)表論文，愿意加入他們的人才就會更少。

　　深度學習創(chuàng)業(yè)公司Skymind CEO及聯(lián)合創(chuàng)始人Chris Nicholson也持類似的觀點，他說，人工智能是一個由學者和研究員主導(dǎo)的領(lǐng)域。“這些人喜歡發(fā)表成果。論文發(fā)表對他們來說就像是呼吸：要么呼吸，要么就得死。”他表示，“因此，如果試圖用很大一筆錢去招募人工智能研究員，同時將同行認可水平降低至零，那么你就無法走得太遠。有些人因為這樣的原因永遠不會加入蘋果。”

　　當然，也有一些人工智能研究員承認，關(guān)于是將你的研究成果發(fā)表，還是部署至全球的數(shù)千萬臺蘋果設(shè)備，選擇向左還是向右？這里一直都有爭議。一名不愿透露姓名的人工智能教授表示：“許多人認為更應(yīng)當去部署，而不是發(fā)表。我認為，兩者都是合理的。”

　　不買賬的學術(shù)界

　　對蘋果這一年來的努力，研究者們似乎并不滿意。

　　BuzzFeed News為此采訪了幾十位AI專家，他們認為，蘋果還真的開放了一點點，但AI學術(shù)界所追求的價值和蘋果做生意的方式，依然是脫節(jié)的。研究者們說，蘋果特別執(zhí)著于為自己的產(chǎn)品打造AI應(yīng)用，對于那些（自認）天賦異稟、手握一摞Offer的AI專家來說，這可能沒什么吸引力。

　　加拿大生物技術(shù)公司Deep Genomics研究員Shreshth Gandhi認為，蘋果對待AI研究和態(tài)度和谷歌、微軟、Facebook等其他巨頭明顯不同，“蘋果為他們的AI新研究做的宣傳似乎不太夠。”

　　對于蘋果的“機器學習博客”，學術(shù)界似乎不太看得上。

　　這個博客開設(shè)5個月以來，只發(fā)布了7條與Siri、人臉識別、手寫識別和文本標簽有關(guān)的內(nèi)容。所有這些都表明，蘋果的策略是以產(chǎn)品為中心。更重要的是，這些內(nèi)容只列出了蘋果的團隊，而不是研究員個人。這與人工智能行業(yè)其他同行評議的期刊截然不同。

　　一位來自某精英大學、不愿透露姓名的人工智能教授表示：“這個博客毫無用處。”

　　例如，在關(guān)于手寫識別人工智能技術(shù)的文章中，蘋果完全沒有提供細節(jié)。其中只是吹噓，實際上研究人員無法從中學到任何東西。給人的感覺就像是，他們意識到知名機構(gòu)都有博客，因此自己也要開一個，但具體做法卻沒有帶來任何價值。你可以與谷歌用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去實現(xiàn)語言理解的論文相比，后者有更多細節(jié)，并指向了公開的代碼和逐行的注釋。

　　對于上周四蘋果發(fā)布的有關(guān)面部識別的最新文章，這名教授表示：“不算太壞。蘋果仍然沒有公布代碼，但這次還行，不能說是又一篇愚蠢的文章。他們正在改進。”

　　在發(fā)論文這件事上，蘋果也無法與同行們相比。

　　除了拿下CVPR 2017“最佳論文獎”的那一篇之外，在arXiv上只能找到3篇來自蘋果的論文，加起來，蘋果這一年多來的論文發(fā)表總量是4篇。不過蘋果說，去年8月他們在瑞典的ISCA Interspeech大會上發(fā)表了3篇經(jīng)過同行評議的論文。

　　按照學術(shù)界的看法，經(jīng)過同行評議，能夠正式發(fā)表，的確比arXiv要高級。不過，我們還是要看看其他科技巨頭發(fā)表論文的數(shù)量。

　　Facebook說，他們2016年在arXiv上發(fā)了125篇論文，2017年估計會發(fā)200篇；微軟2016年發(fā)了847篇AI相關(guān)論文，今年截至8月一共發(fā)布了394篇；谷歌說他們到現(xiàn)在還沒統(tǒng)計過2017年的數(shù)據(jù)，但之前三年分別發(fā)布了113篇、171篇、203篇，今年應(yīng)該還會保持類似的增長率。

　　谷歌發(fā)言人表示，該公司目前還沒有統(tǒng)計2017年的數(shù)據(jù)，但2014、2015、2016年發(fā)布的人工智能論文數(shù)分別為133篇、171篇和203篇，而2017年的趨勢也會類似。

　　康奈爾大學人工智能教授Bart Selman表示：“在人工智能領(lǐng)域，你必須在有同行評議的主流人工智能、機器學習、計算機視覺和自然語言大會上發(fā)表論文。”他列舉了這樣的大會，包括NIPS、ICML、IJCAI、AAAI、CVPR和ACL。“其他科技巨頭每年在這些大會上起碼要發(fā)表數(shù)十篇論文，因此蘋果還有很長的路要走。”

　　在這些大會中，蘋果僅僅出席了ICML和CVPR。（Slakhutdinov出席了2016年的NIPS大會，宣布蘋果計劃開始發(fā)表論文，但蘋果在當時的大會上并沒有展示任何研究成果。）

　　基因缺陷

　　一些研究人員表示，在人工智能的開發(fā)過程中，蘋果以業(yè)務(wù)為優(yōu)先的做法與人工智能研究社區(qū)探索新概念和新科技的方式完全不同。

　　提到蘋果，一位曾經(jīng)在蘋果工作過的AI工程師回憶起了當時環(huán)繞在他工作周圍的保密氣氛。這位工程師說，對于公司的一個項目，他們只能了解到完成工作所必須的那一部分。

　　“通常是在一個10人團隊里，5個人了解某一個項目，另外5個人不了解，所以你可能會坐在一個人旁邊，和他一起工作，但是他了解你所不知道的信息，你也了解他所不知道的信息。”這位蘋果前工程師認為，這樣“會引發(fā)一種不好的感覺，因為你看不到大局，不知道自己到底為什么在做這些事。”

　　當然，他所描述的是兩年前的情況，當時還是蘋果的保密工作做得做好的時期，不過這些描述的確說明了蘋果公司的文化曾經(jīng)有多么封閉。

　　Gandhi也講了一個朋友的故事：“我的一位朋友與蘋果曾有過招聘互動，關(guān)于如果加入那么會去做什么工作，蘋果拒絕告訴他甚至是最模糊的想法。我認為，這種保密的做法與人工智能社區(qū)的開放研究文化是背道而馳的。在這里，大學和企業(yè)的大部分研究都是被分享的。”

　　蘋果對隱私的強調(diào)也對人工智能研究造成了限制。在2016年的蘋果開發(fā)者大會上，蘋果率先大規(guī)模應(yīng)用了一項研究性技術(shù)，即“差異化隱私”。簡單來說，這就是蘋果可以大規(guī)模分析用戶數(shù)據(jù)，同時不獲取關(guān)于個人的任何信息，例如用戶通過iPhone訪問網(wǎng)頁的什么內(nèi)容。“

　　在很長一段時間里，蘋果只能從用戶那收集少量數(shù)據(jù)。而使用差異化隱私技術(shù)，蘋果可以在不改變基本協(xié)議的情況下收集更多用戶數(shù)據(jù)。”Bretschneider表示，盡管外界很難知道，這種策略是否有助于蘋果人工智能技術(shù)的開發(fā)效率，但很明顯蘋果在人工智能方面的努力“更有目標性、更受限制”，而類似谷歌的公司則更希望成為人工智能公司。

　　為了進一步加強隱私保護，蘋果還將大部分用戶數(shù)據(jù)保存在用戶手機上，并在幾個月后刪除。

　　普渡大學關(guān)注機器學習硬件的教授Eugenio Culurciello表示，盡管人工智能的片上處理能力要比以往更強，但性能限制和存儲帶寬仍然會導(dǎo)致移動設(shè)備無法匹敵云計算模式的人工智能，而谷歌和亞馬遜正在采用后一種方式。（這些公司會一直保存數(shù)據(jù)，除非用戶明確要求刪除數(shù)據(jù)。）

　　Skymind的Nicholson表示，從本質(zhì)上來看，蘋果不得不接受商業(yè)模式帶來的劣勢。他表示：“蘋果處理信息的方式導(dǎo)致人工智能的發(fā)展步履蹣跚。”

　　蘋果非常認真地對待用戶隱私，而蘋果可能是硅谷最喜歡這樣的做的一家公司。這樣的定位是由于，蘋果是一家硬件公司，不會像Facebook和谷歌一樣，商業(yè)模式以廣告為基礎(chǔ)，利用用戶數(shù)據(jù)去銷售廣告。

　　但這也意味著，蘋果很難從“數(shù)據(jù)效應(yīng)”中受益，即利用收集的大量數(shù)據(jù)去改善產(chǎn)品。Nicholson表示：“人工智能受益于數(shù)據(jù)效應(yīng)。這需要大量數(shù)據(jù)。一旦你掌握了大量數(shù)據(jù)，那么就可以開發(fā)更優(yōu)秀的產(chǎn)品，吸引更多用戶，進而為人工智能的發(fā)展獲取更多數(shù)據(jù)，形成良性循環(huán)。”蘋果則無法完全參與到這樣的循環(huán)之中。

　　蘋果對此的回應(yīng)是，對該公司而言，正確的數(shù)據(jù)比更多數(shù)據(jù)更重要，而且該公司對于目前的數(shù)據(jù)收集方式感到滿意。

　　蘋果是一家非常成功的公司，并且是全球市值最高的上市公司、全球店面坪效最高的零售商，以及全球最賺錢的公司。然而，大公司的崛起和衰落史告訴我們，不可能有人永遠成功。如果專家們的看法是正確的，那么當前最成功的公司將會開啟人工智能的發(fā)展，而這種技術(shù)已經(jīng)準備好變革人類的各行各業(yè)，無論是醫(yī)療、金融、勞動力，還是藝術(shù)。

　　Nicholson表示：“蘋果并沒有向世界展示它在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。蘋果的策略意味著，該公司無法掌握人工智能的未來。”