Siri迎来了一次脑部移植。
再三年前,苹果是第一家将智能助理整合进其操作系统的主流公司。而Siri则是苹果对一个收购而来的独立应用的改进,它还在2010年吞下了开发团队。对于Siri,最初的评价令人欣喜,但后来的几个月到几年中,用户对它的缺点越来越不耐烦。它常常错误理解指令,怎么调整也没沅改进。
所以在上面提到的那个日期,苹果将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。
Eddy Cue
苹果互联网软件及服务部高级副总裁Eddy Cue表示,“这次改进的效果如此明显,以至于进行了重新测试,确保没人算错小数点。”
Siri转变的故事会让人工智能领域的人皱起眉头,不是因为神经网络对系统的提升,而是因为苹果对技术如此熟练又如此低调。直到最近,虽然苹果在AI领域加大了招聘力度,也做出了一些高调的收购,但外界还是认为它在最为激烈的AI竞争中稍显落后。由于苹果一直守口如瓶,连AI行家也不知道它在机器学习上有何作为。在斯坦福教授人工智能历史一课的Jerry Kaplan表示,“苹果不属于社区的一分子,就像是AI领域的NSA(美国国家安全局)”。一般认为,如果苹果的努力与Google和Facebook一样认真,应该会被外界所知。
对,这就是传说中的“Apple Brain”,已经内置于你的iPhone中。
用到了神经网络的面部识别
“机器学习”,一名专家说,“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。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。Apple Watch也利用到了机器学习,检测用户在锻炼状态还是仅仅在闲逛。还有就是众所周知的相机人脸识别,iPhone早已搭载这项技术。
机器学习用于Apple Watch的健康应用
“苹果在过去的五年里增长迅猛”,Phil Schiller说,“我们的产品的改进速度也非常快,A系列的处理芯片每年都有不小的性能突破,这使得我们拥有更加充裕的性能,将越来越多的机器学习技术应用到终端产品上。机器学习有不少好东西,而我们也有能力用好它”。
即使苹果拥抱机器学习的热情丝毫不亚于任何硅谷科技公司,但他们对于机器学习的使用仍是克制的。这帮库比提诺的天才们并不认为机器学习是解决一切问题的灵丹妙药。人工智能是未来的交互方式,但触摸屏幕,平板电脑,面向对象编程在特定时期一样发挥了相同的作用。在苹果看来,机器学习并非其他公司所说,是人机交互的终极答案。“人工智能与以往改变人机交互的各种媒介并无本质区别”,Eddy Cue 说。苹果对于机器是否将取代人类这样老生常谈的讨论也并无兴趣。与预期相同,苹果并没有承认造车计划,也没有谈及自制电视剧的传言,但苹果的工程师们明确指出,他们不会造出类似“天网”的东西。
Craig Federighi(左)与Alex Acero
尽管Federighi并没有说,但这一途径似乎不可避免:苹果喜欢保密,而竞争对手们则鼓励计算机科学家将他们的研究在全球范围内共享,这样一来,苹果便会处于不利地位。“我们的实践更倾向于强化自然选择——其实就是两种不同类型人之间的对抗,一种喜欢通过团队合作,进而创造出伟大的产品,而另一种则是将公布产品和技术作为他们的首要动力”,Federighi说。如果科学家们在提升某一苹果产品性能的同时,又恰巧在这一领域取得了重大突破,那真是再好不过了。“但正是对最终结果的幻想为我们提供了巨大动力。”Cue说。
Tom Gruber(上)与Alex Acero
Siri高级研发部主管Tom Gruber是在最初的收购后加入了苹果的,他表示,在苹果把神经网络用于Siri之前,其用户量已经在产生大量数据,而这对训练神经网络十分重要。“乔布斯说,一夜之间就会拥有数百万用户,还不用公测。突然之间就会有用户,他们会告诉你,人们如何与应用对话。这是第一次革命,那之后神经网络时代到来了。”
随着Siri转移到用神经网络处理语音识别而来的,还有几位AI专家,其中包括现在语音组的主管Alex Acero。Acero的语音识别经历始于90年代的苹果,后来他在微软研究院工作了多年。“我喜欢这类工作,也发表了很多论文。当Siri出现时,我意识到这是让深度神经网络应用得以实现的机会,不是让几百人用,而是让数百万人用。”换句话说,他就是苹果想找的那类科学家——优先考虑产品而非发表论文。
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