苹果错过AI机会的原因是为了保护用户隐私吗？

据外媒( AItrends )报道，比起在人工智能( Artificial Intelligence，简称ai )的惊涛骇浪中，谷歌、亚马逊、Facebook等互联网大公司摩拳擦掌，更令人兴奋造成这种情况的部分原因是苹果公司冷静的企业风格难以吸引顶尖的AI人才——后者，因此他们希望被呼声较高的公司雇佣。 谷歌和亚马逊相继开源发布TensorFlow和DSSTNE以吸引开发者，Facebook也开源共享了自己的Torch扩展模块。 意识到落后的苹果奋起直追，去年匆忙通过一系列大规模收购弥补了自己在AI领域的短板。

除了想方设法调动AI开发者的力量，苹果也相继推出了自己的深度学习工具。 收购Tuplejump后，苹果继续开放Tuplejump下的FileDB。 这是一个具有机器学习功能的分布式列数据库，可用于进行复杂的流数据分析。 同时苹果也向开发者开放了Siri的API，第三方APP应用也可以使用Siri的自然语言处理( NLP )系统。 除此之外，苹果还推出了基本神经网络子程序( BNNs )，允许开发者在开发的程序中使用人工神经网络的高效算法。 令人惊叹的是，这个程序之所以被称为“基本”，是因为苹果只是为开发者提供了一种现成的神经网络模型，而没有办法对其进行开放式训练。 (神经网络训练成本高昂，中小开发团队也负担不起)

弥补了技术上的弱点，公司“政策”上的干扰可能是阻碍苹果在AI上进一步发展的最大因素。 苹果公司一直因保护用户隐私而备受赞誉。 iPhone的所有数据传输都使用端到端的加密，如果需要对用户的照片和信息进行数据分析，苹果倾向于在用户的手机上完成这些分析运算，而不是将文件上传到云中。 虽然高标准隐私保护和AI对大数据的需求如水火不容，但苹果的解决方案是可能转向更宽松的隐私策略，即洞察大数据流，而不是窥探特定的个人数据。

但是，这个妥协方案还在计划中，没有完全实施。 比起这种严于律己的困境，拥有对用户数据的完全访问权更方便。 例如，谷歌和Facebook的深度学习和AI性能优于苹果。 “更好的隐私”和“更好的服务”似乎很难协调。 但是，一家名为Snips的创业公司可能有助于苹果坚守。 Snips致力于开发一种可以在不侵犯用户隐私的情况下收集数据的方法。

另外，在嵌入式系统中应用AI深度学习也是苹果解决困境的途径。 硅谷的科技巨头们通过各种方式探索基于嵌入式系统的深度学习。 最近IBM声称，其“TrueNorth”计算芯片现在可以实现类似人脑的功能。 “具有深度学习能力，像人脑一样进行相关分析，判断各种可能性”。 该芯片可应用于物联网、智能手机、机器人、汽车、云计算、超级计算机等多种设备。 除IBM外，英特尔最近还收购了视觉处理单元制造商Movidius。 谷歌的Project Tango让普通手机具备了惊人的场景识别功能。 其中，Movidius的技术是必不可少的。

TrueNorth和Movidius的伟大之处在于，在本地芯片上实现了与以往只能在服务器上进行的大数据的深度学习。 既然苹果希望在遵守严格隐私标准的同时发展AI，收购这样的创业企业是一个合情合理的选择。 苹果汽车的传言不断。 自动驾驶和嵌入式深度学习也密切相关。 在哪里的竞争对手，NVIDIA已经开始部署自己的Drive PX2，英特尔不久将利用Movidius技术发展自己的自动驾驶技术。 目前，在嵌入式深度学习方面取得了重大成果，但尚未被收购的公司包括KnuEdge、Teradeep和Pilot AI Labs **。 除了创业企业，罗切斯特大学和UCLA等进行这一领域研究的大学也不少。 这些可能会成为苹果未来合作的选择。