越挖越寬的護城河:Apple在人工智慧與機器學習方面的全新布局

Jean-Louis Gassée

法國巴黎人,曾於1980年代擔任Apple歐洲營運負責人、以及Mac電腦開發主管;之後創立Be公司,旗下產品BeOS曾傳出將為Apple所併購,並成為後來的Mac OS X,但後來並未實現。之後亦曾任職於PalmSource,目前為Allegis Capital投資公司合夥人。

本站已獲Monday Note直接授權編譯其作品。

在上週舉行的全球開發商大會(WWDC)中,Apple發表了相當多的軟硬體設計;其中有一部分跟擴增實境(AR)與機器學習(ML)的概念相關。現在,就讓我們來看看Apple的晶片設計能力、以及這兩個概念之間的潛在關係。

原來Apple也是處理器大廠

當Apple在2013年9月推出64-bit架構的A7處理器的時候,整個資訊產業都吃了一驚。根據某位當時在Intel、現在在投資公司服務的人士指出,Intel在A7推出之前,完全不知道Apple正在自己設計64-bit晶片。

在那個時候,Apple的競爭廠商和Intel一開始都不認為這款處理器能成氣候,只是被Apple這突如其來的舉動搞得措手不及;因為A7處理器的誕生,不僅表示Apple一夜之間就成了行動設備處理器的主要供應商,而且更運用了自身優異的軟硬體整合能力,為自己構築了投資專家巴菲特所謂的「護城河」:

在古代,每座城堡的周圍都有一道護城河;護城河的寬度越大,城堡防守起來就更輕鬆。因為護城河越寬,敵人就越難跨過。

而產業人士也都知道,Apple旗下擁有最好的晶片設計團隊(即使不是最好,也是之一);此外,該公司最近才禮聘了之前在高通公司(Qualcomm)主管通訊晶片工程部門的Esin Terzioglu

在藉由A7處理器,將整個手機和平板電腦軟硬體升級到64-bit架構之後,Apple擁有了有如Google的搜尋引擎、或是過去獨霸市場的Wintel架構(Windows系統加Intel處理器)一般的獨門武器。

而Apple在這次的WWDC之中所揭示的,則是另外一道以AR、ML、以及機器視覺(MV)所打造出來,即將為該公司爭取到下一波競爭優勢的護城河。

擴增實境(AR)工具

在這其中,Apple發表了讓開發者將AR內容整合進App中的「ARKit」程式設計架構;介紹影片(如下)中有一些相當有趣的段落,例如描述將一位小朋友的房間變成「虛擬故事書」、或是在實體房間中嘗試各種虛擬家具的擺設方式等等。

 

有些產業觀察家指出,其實Apple已經擁有最大的「具AR功能裝置」的使用者族群。或許Android設備在數量上比iPhone和iPad更多,但相關軟硬體的整合程度則沒有那麼緊密。

從競爭的觀點來說,保衛Android陣營的城牆是比較「各自為政」的;此外,Android設備目前只有7%安裝的最新版系統,但iOS設備卻高達86%,這也是後者的優勢之一。

機器學習(ML)工具

在WWDC中,Apple也發表了CoreML機器學習程式架構、以及將其他ML系統產生「訓練模型」(trained model)轉換到CoreML上的工具。雖然CoreML在發表會中沒有ARKit那麼炫的展示、而且實際上扮演的也比較像是「幕後功臣」的不起眼角色,但它可以說是未來的Apple系統之中,關於機器視覺和自然語言辨識技術的重要基礎:

來源:Apple開發商文件

就目前所知,上述這些工具都已經可以在現有的Ax處理器上執行;但最近一篇內容未經證實的報導則指出,Apple正在研發一款專用於人工智慧運算的晶片

從GPU到TPU

在主要處理器之外獨立運作、專用於執行特定功能的晶片由來已久,例如早期的浮點運算處理器(FPU)就屬於這類。由於過去的中央處理器效率不夠高,所以在進行高精度的工程或科學運算時,往往因為負擔太重而拖累整體運作;於是這類運算專用的FPU就應運而生,以便分攤中央處理器的工作負荷。

之後,專用於繪圖處理、視覺模擬、甚至遊戲的圖形處理器(GPU)問世。隨著需要大量繪圖的軟體普及、使用者對於流暢動畫的需求也越來越高,早期原本只在高階工作站上才看得到的GPU,現在已經成為幾乎每一部電腦、平板、甚至手機的基本配備。像Nvidia這樣以高性能繪圖晶片為主要產品的公司,也在這一波風潮之中名利雙收。

GPU之所以能脫穎而出的原因,在於去除了一般CPU上用於「普通但複雜」邏輯運算的部份,只保留少數繪圖專屬的功能、並且盡可能以最快的速度運作;如果要打比方的話,可以想像成把卡車改裝成在軌道上跑:把所有用於一般道路和轉向的功能都去掉,讓它可以跑得更快,但改裝過後就只能在軌道上跑,不能在大街小巷中穿梭。

也因為GPU的運算速度更快,所以有些金融單位嘗試建造串連上百個GPU的電腦,來執行複雜的即時預測模型,以便在進行財務交易時能掌握瞬息萬變的狀況、創造更多優勢。

同樣的道理,在需要進行複雜的卷積神經網路、以及相關的ML與AI(人工智慧)運算時,就有人想到也可以利用類似的概念來進行;而這個想法的進一步延伸,則是Google為了執行TensorFlow演算法而設計的TPU(Tensor Processing Unit)人工智慧專用處理器。

Google的第二代TPU。Source: Google

Apple的人工智慧處理器

回到傳說中的Apple人工智慧處理器。這個消息的來源本身就很有趣:首先刊載相關報導的Bloomberg.com雖然偶爾會出錯,但基本上預測的準確度算是相當高的;所以,就讓我們先假設這個報導的內容是沒問題的。

目前暫時被稱為「Apple Neural Engine」(ANE,直譯是「Apple神經引擎」)晶片,相當符合Apple「為軟體設計硬體」的傳統;就如同電腦大師Alan Kay曾經說過的

認真開發軟體的公司,也都應該開發自己的硬體。

把WWDC中關於AR和ML的消息、和傳聞中的ANE晶片拼湊起來,就成了一個符合Apple企業作風、並且用下一代先進技術越挖越寬的護城河;而這條護城河,將會是Apple在未來的市場攻防中得以掌握優勢的關鍵之一。

(譯/傅瑞德


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