亞當·科斯 每個人都在使用人工智慧，但很少人擁有直接引用它的工具。谷歌在這方面走得最遠，儘管說谷歌在這方面最引人注目是恰當的。即使蘋果也有人工智慧，而且幾乎無所不在，但它不需要一直提及它。
您聽過機器學習這個詞嗎？可能是因為它在很多情況下都經常使用。但它是什麼？您猜對了，它是人工智慧的一個子領域，涉及允許系統「學習」的演算法和技術。你還記得蘋果第一次談論機器學習是什麼時候嗎？已經很久了。
如果你比較兩家公司的兩次主題演講，內容基本上相同，那麼它們就會完全不同。谷歌使用人工智慧這個詞作為自己的口頭禪，而蘋果甚至一次都沒有提到過「人工智慧」這個詞。他擁有它，而且他到處都有它。畢竟，蒂姆·庫克在被問及她時提到了這一點，他也承認明年我們將對她有更多了解。但這並不意味著蘋果現在正在睡覺。
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不同的標籤，相同的問題
蘋果以一種用戶友好且實用的方式整合人工智慧。是的，我們這裡沒有聊天機器人，另一方面，這種智慧幾乎可以幫助我們做所有事情，只是我們不知道而已。批評很容易，但他們不想尋找聯繫。人工智慧的定義是什麼並不重要，重要的是它如何被感知。它已經成為許多企業的通用術語，一般大眾對它的認知大致如下： “這是一種將東西放入計算機或手機中並讓它滿足我們要求的方法。”
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我們可能需要問題的答案、創建文字、創建圖像、製作影片動畫等。但任何曾經使用過 Apple 產品的人都知道它不是這樣工作的。蘋果不想展示其幕後運作方式。但 iOS 17 中的每項新功能都依賴人工智慧。照片可以透過它識別狗，鍵盤可以透過它進行調整，甚至 AirPods 也可以使用它進行噪音識別，也許還可以使用 NameDrop 進行 AirDrop。如果蘋果的代表提到每項功能都涉及某種人工智慧集成，他們就不會再說什麼。
所有這些功能都使用蘋果更喜歡稱之為「機器學習」的東西，這與人工智慧本質上是一樣的。兩者都涉及向設備“提供”數百萬個事物示例，並讓設備計算出所有這些示例之間的關係。聰明的事情是，系統會自行完成此操作，在運行過程中解決問題並從中匯出自己的規則。然後，他可以在新的情況下使用這些加載的信息，將自己的規則與新的和不熟悉的刺激（圖片、文字等）混合起來，然後決定如何處理它們。
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實際上不可能列出蘋果設備和作業系統中與人工智慧配合使用的功能。人工智慧與它們如此緊密地交織在一起，以至於直到最後一個函數被命名之前，這個清單會很長。蘋果對機器學習的認真態度也從它的神經引擎中得到了證明，即專門為處理類似問題而創建的晶片。下面你會發現人工智慧在蘋果產品中使用的幾個例子，你可能根本沒想到。
- 影像辨識
- 語音辨識
- 文字分析
- 垃圾郵件過濾
- 心電圖測量
如果蘋果如此積極地使用人工智慧，它應該特別在翻譯等關鍵應用程式中部署它。令人遺憾的是，在介紹 X 年後，譯者幾乎沒有發生任何事情。