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昨日,CMU卡内基梅隆大学副教授Ruslan Salakhutdinov发推宣布加入苹果,业内纷纷表示“苹果AI有救了”。



Ruslan Salakhutdinov拥有多伦多大学机器学习方向博士学位,师从人工智能之父Geoffrey Hinton。说起Geoffrey Hinton大家不会陌生,正是他自1960年代起,一步步将深度学习从边缘学科变成现如今AI技术的核心,进而引发此次深度学习热潮的掀起。Geoffrey Hinton麾下的人工智能圈子可谓把控着当今各巨头的深度学习命脉,从谷歌、微软、Facebook的人工智能负责人,到国内我们所熟知的百度首席科学家吴恩达,都出自Geoffrey Hinton组建的人工智能团队NCAP。

Ruslan当然也在这个圈子里,能成为Geoffrey的学生,Ruslan必然有很高的学术水平,根据其个人简历所述,Ruslan共发表论文105篇。据谷歌学术统计,其论文共被引15667次,h指数高达43。其发表的Restricted Boltzmann machines for collaborative filtering、Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting、Bayesian probablisitic matrix factorization using MCMC三篇论文均有很高的科研价值。

2009年Ruslan从多伦多大学取得博士学位后,在麻省理工大学开始了他的博士后生涯,研究方向为:大脑与认知科学、计算机科学和人工智能。两年后(2011),Ruslan重回多伦多大学,任教于计算机科学系和统计科学系,职称为助理教授。今年2月,Ruslan前往卡内基梅隆大学(拥有世界上最好的计算机科学学院)任机器学习专业副教授。仅8个月后便拥有除副教授之外的第二重身份——苹果人工智能研究总监,其职业发展速度不可谓不快。

加入苹果后,Ruslan第一件事便是招兵买马。要加入他的团队,需要至少为计算机科学方向博士,且有高性能的机器学习系统的设计与研发经验,并且要求对深度学习、计算机视觉、机器学习、增强学习、系统优化以及数据挖掘均有造诣。团队要求如此之高,不禁让人好奇,苹果在AI方向究竟要有何动作。



一直以来,业界普遍认为苹果的人工智能弱于谷歌、微软、Facebook等公司,主要原因有二。一方面是因为众所周知的苹果喜欢保密的脾气。为了防止竞争者的效仿,苹果一般不会将研发成果发表。因此业内有声音认为,如此高产的Ruslan教授加入苹果后,其研发成果将会被苹果保密,这将是全世界深度学习行业的损失。第二方面是苹果尊重用户隐私的产品卖点,使其不能像其他行业巨头一样将用户的信息储存到云端并在云端强大的服务器上进行学习。因此苹果选择将AI学习系统放在个人的设备上,毫无疑问,这大大削弱了苹果AI的竞争力。

但苹果表示,对此他们已经有了很好的解决方案。其基于个人设备的深度学习系统,大小仅为200MB左右(取决于所储存的私人信息的多少)。然而神经网络的训练需要大量的数据样本,既然苹果称自己不会将用户的隐私数据存储至云端,那么该神经网络要如何训练?对此,苹果表示,其人工智能的训练包括两部分,在云端的针对大量不敏感信息的训练,以及在个人设备上的针对个人敏感信息的个性化训练。为此,苹果于今年六月推出了Differential Privacy技术,称为差别隐私保护方法。其具体原理为,在敏感数据中加入噪音,从而使系统不能识别用户的ID等信息,换句话说,系统在训练时不知道样本的出处,从而达到数据保护的目的。

此方法是否会行之有效?苹果尊重用户隐私权的做法是不是作茧自缚?抑或高人自有妙计?笔者相信苹果自有其一套行事准则。

近年来苹果通过收购深度学习公司获得了大量深度学习方面的人才,至今仍在广纳贤士的进程中。在苹果网站上进行职位搜索,能发现129个在招职位与深度学习有关。且苹果对于深度学习的招聘并非只看中经验,而是着重于候选人的基本素质,如数理及统计能力、计算机相关能力等。手握大量人才,苹果没有像其他各巨头一样成立深度学习研发中心,而是将深度学习专家分散至各个产品中,让深度学习的思想落地,这也成就了iOS10为用户带来的多重人工智能体验。

苹果的人工智能体现在细节中,而非某个重磅的人工智能产品。例如Siri的声音、Siri的理解能力、从主界面右滑会出现系统猜测的用户将要打开的APP等。底层一些的有通过深度学习算法延长设备的续航时间、iPad Pro手写功能防止手掌对纸张的滑动等等,都体现了苹果深度学习的应用。

对于此次苹果雇佣Ruslan, Hacker News上的一些评论很有意思。
引用

  • vonnik:Ruslan早在十年前就是人工智能方面的大粗腿了啊,他可是Geoff Hinton的学生啊,2006年那篇RBMs的论文上面就有他的名字啊。苹果这次赚大了。
  • joe_the_user:一个响当当的名字或许在华尔街或者媒体圈有用,但是在科技界,用处可能不大。原因在于:1. 机器学习发展速度可能是当今世界上所有学科里面最快的,因此在机器学习领域,人们关心的不是你之前十年做过多少研究有过多少成果,而是你现在用这个理论做了什么。2. 正是因为开放科研结果,机器学习才能发展到当下的程度,而苹果一直秉持着科研结果保密的态度,这使其对其他科研学者的吸引力大大降低。仅仅雇佣一位大牛对于其AI事业并不会有大的推动作用。
  • system16:从Swift看来,苹果保密的态度似乎已经有了放宽。我觉得他们从地图和Siri上面学到了教训,当一个产品需要大量的数据支撑,来为用户提供更好的交互体验的时候,闭关锁国是不行的。
  • Grandalf:我用iPhone五年了,但是我从来没用过Siri,前两天我的iPhone坏了,为了等iPhone7,我用了一个月的安卓。用安卓的时候我被OK Google惊艳到了,所以当我拿到IPhone7的时候我开始用Siri。用OK Google,你让它完成的事情它能做得很好,但是Siri就连播放音乐有的时候都做不到。
  • IBM:我觉得Siri表现得很好,用Siri放音乐你甚至不用碰手机一下。现在大家都在把Siri和Google Now作比较,我觉得这不公平。苹果自身没有搜索引擎,所以苹果没有强大的数据库来训练Siri来回答一些常识性问题。而且二者的定位也不一样,Siri是私人助手,是帮你做事情的。而且现在苹果也开放了一些Siri API,所以日后的功能肯定会越来越多。


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1 楼 lz727234085 2016-10-24 15:37
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