開發者週報 #52 為什麼 Apple 自認為 AI 領導者

Apple/iOS 開發者的一週大小事 2020/08/03-2020/08/09

8月 09, 2020

13的話

最近因為 Apple Silicon 的關係，我開始認真思考蘋果自行設計晶片對於產品與使用者體驗有多少領先優勢。
除了傳統運算能力以外，Apple 的 SoC 配備強大的 Neural Engine（包括即將推出的 Mac with Apple Silicon），能夠從其他廠商很難切入的角度——使用者終端裝置，來執行AI 與 ML 的應用。
本週的第一篇文章是 Ars Technica 採訪 Apple 的機器學習與人工智能策略部門資深副總 John Giannandrea。如果要我挑出 WWDC20 以來最重要一篇 Apple 報導的話，就是這篇了。徹底扭轉了「Apple 在 AI 領域上是弱勢」這個印象。看你可以從中挖出多少金礦。
另外，本週的 weak self podcast 聊到了對 Apple Glass 的看法。因為運算與耗能的需求，夠輕薄且實用的 MR 眼鏡可能也只有 Apple 做得出來吧。
（看前一期 · 回首頁）

🤯為什麼蘋果自認為是 AI 領導者，而且外界批評全是錯的——Ars Technica

I really honestly think there's not a corner of iOS or Apple experiences that will not be transformed by machine learning over the coming few years.
So, it's almost like, "Find me something where we're not using machine learning."

雖然外界對於 Apple 在 AI 的印象是「Siri 好弱」、「Apple 不蒐集大數據就不會有好的 ML 模型」。但是在離線運算、落實到使用者體驗、隱私這些方面，他們是絕對的領先。

Apple 正探索在自家作業系統所有可能的地方使用 AI/ML，強化使用者體驗。目前在 iOS 上看得到的就有 Face ID、攝影處理、自動相簿、語音辨識、app 預測、鍵盤輸入預測、Apple Pencil 筆勢預測、AR 所需的物體識別…

這篇報導也聊到到 Apple Silicon Mac 上會配備 Neural Engine。目前只能在 iOS 裝置與 Apple Watch 上實現的一些使用者體驗，未來也會漸漸加入 macOS。Apple 捨棄 Intel 不只是捨棄 Intel CPU。這棋局佈得可深了。

我的評論：由於自行設計晶片與垂直整合的緣故，在消費者終端裝置大量使用 ML 來強化使用者體驗，又是一件 Only Apple Can Do。這些使用者體驗的東西會很「微妙」，初期可能感覺不出太多差異，但累積起來會相當可觀。

相對於其他大廠採用的大數據、雲端化、集中運算的取向，Apple 的方式其他廠商學不來。（反之，假如哪天 Apple 還需要某些雲端化的解決方案來加強不足之處的話，卻可以相對容易取得。）

未來 Apple 開發者能在全部的平台「享受」各種 ML 的 API，是其他平台無法提供的。不知道對於大部分的 iOS app 來說，有哪些 ML 的使用機會？但我告訴自己該安排時間研究 Core ML、Vision、Natural Language了。

對了，如果你真有興趣，也歡迎閱讀 Apple 發表的 Machine Learning 期刊。