北京時間10月17日上午消息，雖然外界一直認為蘋果在人工智能領域落后于競爭對手，加之其保密文化可能限制了頂尖人才的招募能力，但該公司剛剛從卡內(nèi)基梅隆大學挖來了一位深度學習專家擔任其首任人工智能研發(fā)總監(jiān)，幫助該公司提升相關產(chǎn)品的智能性。

　　蘋果招募了深度學習領域的一位新星擔任該公司首任人工智能研發(fā)總監(jiān)。此人名叫魯斯蘭·薩拉庫蒂諾夫（Ruslan Salakhutdinov），是卡內(nèi)基梅隆大學的一位副教授，這個新職位的目的是幫助該公司的Siri和其他產(chǎn)品充分利用人工智能學術研究領域的各種基礎性突破。薩拉庫蒂諾夫?qū)⒃贓mTech MIT 2016大會上闡述他的研究成果。

　　蘋果首任人工智能研發(fā)總監(jiān)魯斯蘭·薩拉庫蒂諾夫

　　薩拉庫蒂諾夫的研究課題是在深度學習領域使用大型神經(jīng)網(wǎng)絡，這種技術可以通過豐富的訓練內(nèi)容讓電腦學會完成復雜任務。他將繼續(xù)在卡內(nèi)基梅隆大學兼職從事學術研究，同時還將為蘋果招募一個研究團隊，以便配合自己的工作。

　　由于最近的人工智能和機器學習領域取得了進步，所以蘋果也希望與谷歌、Facebook、亞馬遜等公司爭奪行業(yè)領先優(yōu)勢，而此舉正是這一計劃的一部分。具體而言，得益于深度學習等技術的發(fā)展，軟件的自學能力變得越來越重要。例如，最新的人工智能技術已經(jīng)應用于谷歌的新款Pixel智能手機中。它內(nèi)置的Assistant語音助手可以與蘋果的Siri競爭，試圖使用機器學習技術理解用戶的語音指令。

　　薩拉庫蒂諾夫所研究的頂尖機器學習技術有助于推動人工智能的進步，而且可以應用于計算機視覺、自然語言處理和機器人等諸多領域。

　　薩拉庫蒂諾夫最近表示，人工智能正在三大領域取得進步：為電腦提供更好的語言理解力；使之可以通過反復出現(xiàn)的正強化進行學習；讓機器可以利用無標簽的數(shù)據(jù)進行自學。他還表示，他目前從事的工作就是教給機器利用網(wǎng)上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行學習，從而幫助Siri等產(chǎn)品提升智能性。

　　“我們正在踐行一種理念，充分利用外部的知識來源�！彼�說，“如果我詢問你一些與某件事情有關的內(nèi)容，你能否系統(tǒng)性地查詢維基百科，閱讀幾篇文章，了解一些相關的實際信息，然后給我提供正確答案？”

　　薩拉庫蒂諾夫最近的工作重點是讓機器通過不同的數(shù)據(jù)展開學習，并將一種環(huán)境中學到的內(nèi)容應用到全新的環(huán)境中——前者名為多模學習，后者名為遷移學習。受到認知科學的啟發(fā)，他還在從事一個項目，希望了解電腦如何借助相對較少的數(shù)據(jù)進行學習。

　　最近幾年，谷歌和Facebook等競爭對手都聘請了深度學習領域的頂尖科學家負責他們各自的人工智能項目。蘋果在人工智能領域的表現(xiàn)似乎不像對手那么突出，有人人甚至認為，保密傳統(tǒng)使得該公司難以招到這一領域的頂尖研究人員。

　　深度學習最近幾年已經(jīng)廣受認可，可以幫助及其識別圖片中的物體和語音中的單詞。谷歌和Facebook也都使用這項技術自動標記圖片。這種技術還幫助Siri和其他語音助手提升了單詞識別能力。但要真正理解這些詞匯的含義，仍然需要克服重大挑戰(zhàn)。（思遠）