苹果 WWDC23 不提“人工智能”，更倾向使用“机器学习”

golang学习网今天将给大家带来《苹果 WWDC23 不提“人工智能”，更倾向使用“机器学习”》，感兴趣的朋友请继续看下去吧！以下内容将会涉及到等等知识点，如果你是正在学习科技周边或者已经是大佬级别了，都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家！

IT之家 6 月 6 日消息，苹果公司在周一的 WWDC 2023 主题演讲中，除了发布了备受期待的 Mac Pro 和 Vision Pro 等新产品外，还展示了其在机器学习领域的最新进展。不过IT之家注意到，与微软和谷歌等竞争对手大力宣传生成式人工智能不同，苹果公司在演讲中并没有提及“人工智能”这个词，而是更多地使用了“机器学习”和“ML”这样的术语。

例如，在 iOS 17 的演示中，软件工程高级副总裁 Craig Federighi 介绍了自动纠错和语音识别的改进：

我们通过机器学习驱动的设备，多年来一直在不断提升自动纠错的模型。键盘现在利用了一种 transformer 语言模型，这是目前最先进的词预测技术，使得自动纠错比以往更加准确。而且，借助 Apple Silicon 芯片的强大性能，iPhone 可以在你每次按下一个键时运行这个模型。

在苹果公司的主题演讲中，提到了一个人工智能领域术语“transformer”，这是值得关注的。该公司具体谈到了一种“transformer 语言模型”，这意味着其人工智能模型使用了 transformer 架构，这是近期许多生成式人工智能所使用的底层技术，例如 DALL-E 图像生成器和 ChatGPT 聊天机器人。transformer 模型（一个于 2017 年首次提出的概念）是一种用于自然语言处理（NLP）的神经网络架构，采用了自注意力机制，使其能够优先处理序列中不同的单词或元素。通过并行处理输入，它取得了NLP任务中显著的进展，例如翻译、摘要和问答，并提高了效率。

据苹果公司介绍，iOS 17 中的新 transformer 模型可以实现句级别的自动纠错，当你按下空格键时，它可以完成一个单词或整个句子。还会根据你的写作风格进行学习，从而指导其建议。苹果公司还表示，语音识别“采用了一种基于 transformer 的语音识别模型，利用神经引擎使语音识别更加准确”。

在主题演讲中，苹果公司还多次提到了“机器学习”，比如在描述新 iPad 锁屏功能（“当你选择一张 Live Photo 时，我们使用一种先进的机器学习模型来合成额外的帧”）；iPadOS PDF 功能（“感谢新的机器学习模型，iPadOS 可以识别 PDF 中的字段，让你可以使用自动填充功能快速填写信息，比如从你的联系人中获取的姓名、地址和电子邮件等。”）；AirPods 自适应音频功能（“通过个性化音量，我们使用机器学习来了解你的收听偏好随时间的变化”）；以及 Apple Watch 小部件功能 Smart Stack（“Smart Stack 使用机器学习在你需要的时候向你展示相关信息”）。

苹果公司还推出了一款叫做 Journal 的新应用，可利用设备端机器学习提供个性化建议，为用户带来日记灵感。这些建议是基于用户最近的活动智能生成的，这些活动包括照片、人物、地点和体能训练，以帮助用户更轻松地开始记录。

最后，在演示 Vision Pro 头显时，该公司透露，用户眼睛上的动态图像是由扫描你的脸部创建的一个特殊的 3D 头像 —— 当然，这也是机器学习的功劳。

今天关于《苹果 WWDC23 不提“人工智能”，更倾向使用“机器学习”》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！