菲利普·豪斯卡 如果技術競爭對手相當開放地相互分享數據和知識，那麼這就是人工智慧領域，由於相互合作，人工智慧領域的發展速度要快得多。蘋果迄今一直處於觀望狀態，因為它通常試圖將其舉措保密，但現在可能會加入其中。這家加州公司希望與世界各地的外部專家和學者合作，並因此為其團隊招募更多專家。
蘋果人工智慧研究負責人 Russ Salakhutdin 在 NIPS 會議上透露了這些訊息，該會議討論了機器學習和神經科學等問題。根據因話題敏感性而不願透露姓名的人士公佈的演示視頻，可以看出蘋果正在研發與競爭對手相同的技術，但目前只是秘密進行。例如，其中包括影像辨識和處理、預測使用者行為和現實世界事件、語音助理的建模語言，以及在演算法無法提供自信決策時嘗試解決不確定的情況。
目前，蘋果在這一領域只在語音助理 Siri 上取得了更突出和公開的形象，並且正在逐步改進和擴展該功能，但 競爭對手往往有稍微好一點的解決方案。最重要的是，Google或微軟不僅關注語音助手，還關注他們公開談論的上述其他技術。
蘋果現在應該開始分享其人工智慧的研究和開發，因此我們至少可以粗略地了解他們在庫比蒂諾正在做什麼。對於原本非常神秘的蘋果來說，這絕對是一個相對較大的一步，這應該有助於它的競爭鬥爭和自有技術的進一步發展。透過開放開發，蘋果公司有更好的機會吸引關鍵專家。
會議也討論了雷射雷達方法（使用雷射遠端測量距離）以及上述物理事件預測等，這些都是汽車自主技術發展的關鍵。蘋果在汽車圖片中展示了這些方法，儘管據在場人士稱，它從未具體談論過自己在這一領域的項目。無論如何，這週已經浮出水面 緻美國交通安全管理局的信，其中這家加州公司承認了這些努力。
考慮到蘋果公司不斷增強的開放性以及人工智慧及相關技術領域普遍快速發展的勢頭，觀察整個市場的進一步發展肯定會非常有趣。在上述會議上也表示，蘋果的影像辨識演算法已經是Google的兩倍，但我們將看看這在實踐中意味著什麼。
jojo，行銷讓事情看起來像是正在發生:]
讓我們相信並看看，不幸的是，對於蘋果來說，蘋果的主要競爭對手擁有更多的數據來建立人工智慧
:-)
我已經寫在這裡了 http://jablickar.cz/apple-v-oblasti-umele-inteligence-bud-spi-nebo-skryva-sve-karty，根據你的評論，我顯然擊中了要害。
我喜歡學習，那麼蘋果展示了什麼？
首先我建議你看原來的文章，本地的文章，嗯，本地的。畢竟，編輯們並不隱瞞這樣一個事實：AI、ML、DL 等主題不是他們自己的。
Apple 在 NIPS 上實際展示的內容將在一段時間後才能揭曉，因此目前這只是一系列步驟中的一個步驟。
您可能知道，如今有大量公司涉足人工智慧（更準確地說，是人工智慧的特定領域）。通常，他們不進行基礎研究，而是主要藉鏡學術領域的成果。其中只有少數公司公佈了他們的結果，甚至是部分的。成品除外:-)
蘋果現在/過去也這樣做過。但顯然他想改變這一點並開始發表他的研究（當然只是其中的一部分）。他也闡述了人工智慧在哪些領域發揮作用。目前為止就這樣了。
它沒有說明蘋果迄今為止在人工智慧方面取得的成就、與誰合作等。為此你需要其他資訊來源。它們存在:-)
好吧，我知道我錯過了一些東西，蘋果「不知何故」出現了，但我發現它並沒有
我同意你寫的其餘部分，但我認為蘋果只是睡著了，什麼都沒有*（*在相當於一家至少是蘋果規模十分之一的公司的意義上）
我絕不想為蘋果辯護，也不想聲稱與其他公司相比，它在人工智慧方面做得非常好。但由於我來自“現場”，所以我感興趣，畢竟我必須感興趣，哪裡發生了什麼。
由於您對已經提到的文章的貢獻 http://jablickar.cz/apple-v-oblasti-umele-inteligence-bud-spi-nebo-skryva-sve-karty 他們變成了，好吧，我們不多說，我有點想對你咆哮:-)
嗯。我沒有、現在沒有、也不打算很快擁有任何蘋果產品。
你可能有強迫行為，但這並沒有什麼問題。當我讀到這篇文章時，我有一種衝動，看到這是典型的蘋果行銷，為無知的群眾說了很多廢話，只是為了留下一個印象
身為一個業內人士，你一定很清楚，蘋果甚至不是第二，而是第三聯盟
蘋果是一家硬體公司，它不能做軟體，它所做的事情不是必需的，它不生產軟體（利潤的相當大的百分比），...
如果他不在硬體方面發明新東西，我懷疑他是否會在人工智慧方面發明一些基本的東西。蘋果只是幸運地遭受了幾次攻擊，一個行銷天才（甚至不是技術天才），並將設備製造商與他們有望在人工智慧領域提出革命性成果的事實聯繫在一起，這簡直是天真。該公司專注於設計和行銷，而不是研究
我個人的觀點是，第一個在人工智慧方面取得真正重大突破的人將是某個第三方，可能是軍隊（由軍隊資助），第一個通用人工智慧的其餘部分（以及它發展的任何先驅） ）應該用於網路攻擊/防禦，並且從這種系統的經濟實用性的角度來看（無論如何，人工智慧研究正在蓬勃發展）
順便說一句，你的硬體是什麼？ :)
我現在只回答最後一個問題，我現在沒有太多時間：
戴爾常規 NTB，15 英寸，16GB，SSD 512GB，i7 四核心。 Windows、Linux。對於在公司和家中進行開發（建模、驗證測試，最近主要是神經網路）、真實訓練、驗證等來說足夠了，當然，使用 NVidia 的 TITAN 在適當的 Linux 站上運行;-)
我想補充一點，我們系統的目標平台主要是客戶硬體（基於ARM + FPGA），但也有客戶的伺服器應用程式。
蘋果當然也是一家軟體公司，如果我們認識到他們的硬體作業系統是他們開發的軟體:-)
在應用方面，它比較弱，我同意，而且我幾乎可以說它正在變得更糟。但這是他們的事。
如果我沒記錯的話，專家肯定會糾正我，蘋果從來沒有根據自己的研究帶來任何突破性的東西，但大多數其他公司也沒有。但他能夠（能夠）紮實地實施現有的（即使有他自己的一些發明）並將其出售。但這並沒有什麼問題，對吧？
我並不指望他能做出任何開創性的事情，尤其是在人工智慧領域（但也許沒有人有一點理智，我也不覺得有人在宣揚這一點）。大多數其他公司也沒有。無論如何，重要的事情發生在大學裡，公司也可以利用它們。
近年來，學術界人士與公司之間的相互合作，現在更多的是一種「僱傭關係」。我將在此伺服器上列出一些最草率且可能是最明顯的 - IBM、Google、微軟、Facebook、百度等。是的，甚至是蘋果 :-) 以及來自 LeCun、Norvig、Thrun 等大學的人， Hinton、Ng、Bengio、Krizhevsky、Salakhutdinov、Sutskever 以及其他數十人、數百人。有時類似的東西在捷克共和國也有效，但不幸的是不多:-(
順便提一句。對於開發者來說，Apple 已經在最新版本的 iOS 和 macOS 中提供了用於深度學習的低階 API（不僅如此）。用於在 CPU 上和 Metal 內運作。在 Metal 中，它還提供了專注於當前最受歡迎的電腦視覺領域（卷積神經網路）的更高層級的 API。由於軟體/作業系統的開發“適合您的硬體”，您可以相信性能會比類似的第三方框架（Caffe、Tensorflow 等）更好，或者肯定不會更差。
除此之外，還可以在 WWDC 2016 的視訊和開發人員文件中找到詳細資訊。
我沒有使用蘋果產品的實際經驗，所以無法親自評價其品質。
蘋果在人工智慧領域根本無法與Google競爭...