苹果AI软件要发力资源整合开始 已利用AI让预测键盘学会思考
苹果公司名下的博客《机器学习杂志》的最近更新内容暗示了苹果quicktype预测键盘在未来可能会有进一步的改进，现阶段最大的挑战在于：如何让机器利用文档内容来猜测用户接下来要输入的词语。
目前，预测键盘利用狭窄的局部语境和用户的输入历史来猜测用户接下来可能会输入的内容，比如，当用户将光标定位在“i”和“you”两个词语中间并输入“l”时，键盘就会合理猜测用户接下来要输入的这个单词为“love”。
苹果的框架自然语言处理团队指出，增添额外的“整体语义语境”可以产生更好的效果：当机器查阅文档的全部内容后，可能会发现“love”与文档的整体语境没有联系，于是创建像“listen to”这样更加合理的选项。
然而事实上，全文档处理并不容易实现，苹果公司正在探索利用神经网络进行深度学习的潜在解决方案。原型系统可以查阅给定词汇的左边和右边的全部内容，分析文本每个部分的潜在相关性并进行比较，最终创建最合理的内容作为参考选项。用以做机器训练的目录字数多达1千万到50亿，不过研究人员发现最小目录与最大目录起到的训练效果并无明显差异。
目前该项目不断取得进展，尚在进行当中，因为苹果还要训练机器学会在更大的整体语境中处理单词与短语。预计在未来，苹果的预测键盘不管在局部语境还是整体语境中都能完成对文本输入的预测，如此一来，机器将更有效地根据用户已经输入的内容而“思考”用户的想法，猜测下一个将被输入的词语。
苹果整合siri 和机器学习团队
目前，在苹果的官网上，giannandrea 已经被列入了管理层名单中，职位为「机器学习与人工智能战略主管」。在声明中，苹果表示将建立一个新的人工智能/机器学习团队，和 siri 团队一起交由 giannandrea 主管，这两个团队内部结构将保持不变，直接向 giannandrea 汇报。
giannandrea 曾在 google 工作八年，带领机器学习、研究和搜索团队。2018 年 4 月，据彭博社报道，google 将搜索部门拆分，原负责人 john giannandrea 辞职。在入职 google 之前，他曾创立 metaweb 和 freebas，也曾担任语音识别公司 tellme networks 的首席技术官。
就在 giannandrea 宣布辞去 google 职务后第二天，《纽约时报》爆料称他已经加入苹果，负责语音助手 siri 的人工智能业务，直接向 ceo 蒂姆·库克汇报。
在 google，giannandrea 的表现非常低调，八年以来仅有过为数不多的几次露面。对于 ai，giannandrea 的态度较为乐观，他曾在活动上表示，「我当然不会担心 ai 末日论，我是反感一些人总是为这种说法鼓吹、造势。」
苹果的 ai 野心
长期跟进苹果生态的 techcrunch 主编 matthew panzarino 认为，苹果这一变动背后折射的是它对人工智能以及 siri 并头开发的重视。过去 siri 和 ml（机器学习）团队虽然有着许多共同的研发目标，但是在工作上却没有太多的沟通。这次苹果将二者统一划归到「人工智能」目标下，并成立新的 ai/ml 团队，一是为了推进 siri 更稳定的技术研发路径，二是为了将「未来的技术」和「已有的技术」区分开来，一个团队做维护工作，新团队则负责研发新技术并将其产品化。
近两年来，苹果越来越关注人工智能和机器学习。尤其在智能语音助手的研发上，在 siri 作为第一代消费级智能语音助手，ios 设备直接可用的前提下，亚马逊的 echo 和 google 的 assistant 都实现了后来居上，至少在用户印象里，很久以来，siri 并没有太大的改进，对比而言，alexa 和 assistant 则显得更「一鸣惊人」。siri 没有巨大突破，就存在着 2010 年被苹果 2 亿美元收购的原 siri 团队和后续加入的团队磨合以及 siri 开发方向分歧的问题。这次苹果将 siri 和机器学习团队统一交由 giannandrea 管理，或许将是苹果未来在智能语音助手市场上重夺主导权的关键一步。
而另一方面，google 及其 android 系统也在近几年的大版本更新中，加入了许多 google 人工智能的「黑科技」。回看近年 ios 和 android 的几个大的系统级更新，google 在人工智能上的优势正在为操作系统。按照苹果内部的组织架构，苹果的技术研发团队往往会和多个部门产品产生融合，siri 团队可能也会和苹果地图、ios、图像识别等部门合作，正如 ios 12 中推出的 shortcuts，就可以让用户通过自定义设置来让 siri 串联起几个系统级或第三方应用。
苹果如果想让 ios 重新回到曾经的领先地位，而非亦步亦趋，在公司内部的人工智能技术上，更统一的愿景、更共享的资源以及更紧密的协作这三者密不可分。或许，这就是 john giannandrea 正式成为「管理层」的原因和目的。
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苹果的框架自然语言处理团队指出，增添额外的“整体语义语境”可以产生更好的效果：当机器查阅文档的全部内容后，可能会发现“love”与文档的整体语境没有联系，于是创建像“listen to”这样更加合理的选项。
然而事实上，全文档处理并不容易实现，苹果公司正在探索利用神经网络进行深度学习的潜在解决方案。原型系统可以查阅给定词汇的左边和右边的全部内容，分析文本每个部分的潜在相关性并进行比较，最终创建最合理的内容作为参考选项。用以做机器训练的目录字数多达1千万到50亿，不过研究人员发现最小目录与最大目录起到的训练效果并无明显差异。
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