对于 iOS 开发，人工智能意味着什么？
前言
近几年来人工智能的话题那是炙手可热。在国内很多大佬言必谈机器学习和大数据；在美国刚毕业的人工智能 PHD 也是众人追捧，工资直逼 NFL 四分卫。人工智能甚至成为了互联网领域茶余饭后的话题 —— 仿佛不懂人工智能就是落伍了。
笔者作为一名 iOS 开发者，对于如火如荼的人工智能和机器学习，也保持了密切的追踪和了解。这篇文章就是总结我在硅谷和西雅图的所见所闻，抛砖引玉的与大家分享一下我对于人工智能的思考。
人工智能是什么？
关于人工智能（AI），我们经常听到这样一些相关词：大数据（Big Data），机器学习（Machine Learning），神经网络（Neural Network）。那么这些词到底有什么区别？我们来看下面一则小故事。
从前有个程序员叫牛顿。他定义了一个方法来计算自由落体的速度：
func getVelocity(time t: second) -> Float {
return 9.8 * t
}
他是怎么得到这个方法的呢？牛顿自己被一个苹果砸中之后，做了大量的逻辑推导和实验论证之后，得到了这个公式。这是目前传统意义上的写程序方法 -- 理解清楚了事物的内在逻辑和真相后，由人来定义方法。直到今天，绝大多数程序都是这么写出来的。
而所谓的人工智能，就是机器自己定义方法。人工智能的实现方法有很多，比如可以让机器来模拟大脑，然后像人一样思考，从而定义方法。机器学习只是另一种实现人工智能的方法，就是由大数据定义方法。假如牛顿时期就有机器学习，它得出自由落体速度的过程是这样的：
- 收集尽可能多的自由落体实验数据。假如收集到的数据如下
| 负责人 | 速度 (m/s) | 时间 (s) |
|---|---|---|
| 伽利略 | 9.8 | 1 |
| 牛顿 | 19.6 | 2 |
| 达芬奇 | 29.4 | 3 |
| 亚里士多德 | 30 | 4 |
-
分析数据。机器学习会分析出，亚里士多德的数据有误不予采纳。其他三人的数据满足同一规律。
-
定义方法。根据上面数据，机器学习得出结论，速度 = 时间 * 9.8。
随着数据收集得越多，机器学习得到的结论就越准确。其实人类学习的过程也十分类似：书上有大量的知识（加工的数据），我们看了之后进行理解思考，然后得出自己的结论。
开普勒就是个著名的人肉的机器学习实践者：他前半辈子看星星，把观测到的数据记录下来；后半辈子用自己的逻辑和理解分析这些数据；最后得出行星运动的开普勒-牛顿模型。然后用这个模型去预测其他行星运转，同时新的数据用来修正模型的参数，使之逼近完美。
那么数据和人相比有什么优势呢？我认为是更快更准确。人在定义方法时，总是需要对该方法的前后因果、逻辑关系、各种情况都要求考虑周全，这有时需要花费很多时间去研究论证，而且忽略某些极端情况也时有发生，导致定义漏洞百出。而数据在互联网时代，获取的成本是很低的。在这样情况下，大量数据的轻易获得会使得方法定义越来越快；同时现实中数据涵盖的情况之广，也使得依次定义的方法更加准确。
吴军博士在《智能时代》一书中对大数据的优势进行了以下总结：“在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到想要的答案，这便是大数据的核心。”
我们回到上文牛顿自由落体速度的实验中去。实际上，机器学习拿到的实验数据，可能是以下的记载：
9月15日的夜晚，小雨微风。伽利略在比萨斜塔上扔下了1颗铅球，质量为4kg，初始速度为0，到达地面时间为6s多。
这个数据样本中有很多特征，时间、空气湿润度、风力、比萨斜塔的高度、铅球质量、初始速度、到达地面时间等等。那么自由落体速度到底跟哪些特征相关？如果让机器自己去分析，这就叫做无监督学习。如果我们告诉机器，不要 care 质量和时间，重点观测时间，这就叫做监督学习。后者在于借鉴了人类的智慧，这样机器学习就有了大致的方向。
至此，机器学习依然难以称得上“智能” -- 它无非是更快更准确的得出答案而已。如果仅仅如此，AlphaGo 就算将所有九段棋手的对弈研究透彻（这些对弈的输赢已定，相当于人为标注走法好坏，故为监督学习），水平也就十段而已，于九段相比，也就是略胜一筹，发挥更稳定一点。然而事实是，AlphaGo 的棋力要远胜人类最高水平。
其实 AlphaGo 在下棋时，每下几步，系统都会告诉它胜率是否提升。这种不断反馈的机制可以让 AlphaGo 实时强化棋力，并鼓励其尝试人类从没有下过的路数，从而实现超越人类。这种反馈的训练方式就叫做增强学习。
最后讲讲神经网络是怎么回事。以我粗浅的理解，神经网络是由神经元组成，每个神经元都有对应的功能。比如，人工智能要识别一堆动物照片中的母狗，第一个神经元做的是判断哪些动物是狗，第二个神经元做的就是区分狗的公母。
上面这个例子中，我们是先让第一个神经元进行判断，再将结果传递给第二个神经元。也就是说，后者的输入是前者的输出，这就是神经网络分层的概念。所以 AlphaGo 这种大型神经网络，就是基于神经元分层这个原理。
因为机器学习的发展在人工智能领域一枝独秀。所以提到人工智能，几乎就相当于是在谈机器学习。
人工智能在 iOS 开发上有哪些应用？
前面说了这么多，肯定很多人要问：这些都很高大上，可惜我是 iOS 工程师，人工智能到底关我何事？其实人工智能在 iOS 上由来已久，且可能会深入我们的日常开发中，所以我们有必要对此高度敏感。这里笔者来分享一下人工智能在 iOS 上的应用。
首先，乔布斯老爷子早在若干年前就在 iPhone 上布局了智能语音助手 Siri。Siri 可谓是人工智能和机器学习在移动端上第一次成功的应用：它结合了语音识别（Speech Recognition）和自然语言处理（Natural Language Processing）两大人工智能操作（当然前者是后者的一部分）。后来因为苹果封闭的基因，Siri 的数据量一直没有上去，而我们都知道数据量是提高人工智能水平的关键，所以现在 Siri 现在一直很鸡肋。
同 Siri 类似，Facebook 在他们的 Messenger App 中集成了聊天机器人(Chatbot)。在去年的 F8 现场，我还清楚地记得他们号称这是 App 开发的新纪元 - 由聊天机器人和人工智能主导的 App 将取代传统手机应用，而 Messenger 将从一款聊天应用变成一个平台甚至是一个操作系统。这个跟微信的小程序战略类似，只不过多了人工智能的噱头。可惜的是，很多人工智能领域的大佬告诉我，聊天机器人离成熟还有很大距离。
Facebook Chatbot，通过人工智能优化的购物客服
到这里，人工智能在 iOS 端都没有比较成功的案例。直到这一款 App 的诞生：Prisma。老毛子 Alexey 在读了两篇论文 --《艺术风格的神经算法》和《利用神经卷积网络进行文理合成》之后，开发出了 Prisma 这款风格转换的 App。它的基本流程是这样：
- 用户上传照片
- 将照片传至云端，云端的神经网络分析识别照片
- 输出一副重新绘制的作品
- 将重绘的作品下载到手机端
这款 App 最难的地方在于第二步的耗时，即模型分析研究照片的风格。Alexey 优化了神经网络的细节，使得 Prisma 在重绘一张照片的耗时仅需几秒。之后的App 迭代，为了让速度更快，也为了解决海外用户连接云端的演示问题，神经网络的模型被直接部署在了移动端。利用 iPhone 强大的处理器直接进行离线图片绘制，这也让 Prisma 成为了第一款能够离线运行风格转换神经网络的手机运用。现在 Prisma 的处理一张图片的速度只需半秒不到，它也因为艺术和技术的完美结合而拿下 iOS 年度最佳应用，并且拥有了数亿用户。
最后再介绍一款 App：Topology Eyewear。这是一款订制眼镜的电子商务应用。其特点是对用户进行人脸识别，然后在手机端渲染出客户戴上不同眼镜的效果。
第三方 App 的成功，刺激了大厂在相关领域的重视。Snapchat，Instagram，WhatsApp 纷纷将人工智能技术引入了其滤镜效果。同时 Facebook 和 Google 也开始将 AI 框架情轻便化以方便部署在移动端。2017年刚过去的 WWDC，机器学习成为了整个大会最热门的词汇，同时苹果正式推出了 Core ML 框架。它涵盖视觉识别和自然语义处理两大内容，在提供很多训练好的模型基础上还有十分定制化的模型生成工具。操作的易用性让 Core ML 刚面世就受到广大开发者的追捧。
总体来说，移动应用 AI 化已经是一个基本趋势，正如李开复在哥伦比亚大学的毕业演讲中说：在未来，伴随着硬件、软件和网络带宽成本的下降，人工智能的成本几乎就是电费了。
iOS 开发者该何去何从？
首先我认为，iOS 和人工智能并不是对立关系，而是互补的关系。iOS 应用需要人工智能来提高自身的效率和拓展功能，人工智能技术需要在 iOS 平台上落实为产品。智能时代更多是移动时代的升级和补充，而不是取代。所以 iOS 开发仍有市场，我们无需担心人工智能会让我们失业。
但是，iOS 开发者需要拥抱人工智能。这届的 try! Swift 大会，有两个演讲专门提到了机器学习；如果你有读博客的习惯，你会发现 Facebook 的 iOS 技术专栏近年来几乎篇篇都要谈到借鉴人工智能技术开发的新功能。比如《The engineering behind social recommendations》，Facebook纽约的团队为了在移动端更好得面向用户推荐餐厅和旅游地点，利用了大数据和人工智能将大量相关的信息抽取出来，再针对用户的状态和地点进行推荐。Google 更是把人工智能融入到了绝大多数的 iOS 的应用中。如果 iOS 开发者拒绝人工智能，我们可能再也无法开发出让用户满意的应用。就像现在算法和计算机系统是程序员的基本功一样，未来人工智能也会是程序员的必备基本技能之一。
人工智能将给 iOS 开发带来很多新的机会。人工智能界的泰斗，迈克尔乔丹教授说 AI = IA + II + AA。作为 iOS 开发者我深以为然，下面是我对这句话的理解：
人工智能（Artificial Intelligence） = 智能放大（intelligence Augment）+ 智能基建（intelligent Infrastructure）+ 自动算法（Automatic Algorithm）。
- 智能放大：即我们人类智慧的拓展。比如 Google 搜索拓展了我们获取知识的渠道；大数据可以帮助科尔改进金州勇士队的训练方案和优化战术选择。
- 智能基建：即物联网。Amazon 的智能家居和 Amazon Go 无人超市，Uber 的无人汽车，IBM 的智慧城市，它们都会根据每个用户的需求进行个性化操作。
- 自动算法：即各种各样的人工智能工具。深度学习、增强学习、神经网络的改进，以及 TensorFlow, Caffe, MXNet 等框架的推出和应用都属于这个范畴。
无论是哪一个方面，iOS 开发都可以大有作为。智能放大方面的 App 可以直接面向用户；智能机建一定需要 iOS 开发者在终端完成对用户的相应连接；自动算法的运用会让 iOS 应用更加强大。
最后，作为 iOS 开发者该如何学习人工智能？Core ML 是官方推出的工具，大家不妨从这里着手。WWDC 展示的 Core ML 开发步骤分为以下3步：
- 通过其他平台或框架得到机器学习模型
- 将模型导入 Xcode 中，Xcode 自动生成对应的 Swift 接口
- 使用 Swift 接口进行编程
使用场景为：
- 情感分析
- 物体识别
- 个性化定制
- 类型转换
- 音乐标签
- 手势识别
- 自然语义识别
WWDC展示的物体识别应用
还有Google推出的TensorFlow，Facebook主导的Caffe，以及Amazon力捧的MXNet，都可以训练出很棒的 Core ML 模型供 iOS 开发使用。这几个框架大家也可以了解一下，这里吐血建议，研究人工智能框架，不推荐看中文书，直接去看英文文档效果更好。因为这些框架变化很快，书中内容淘汰得很快，而且有些理论知识还是看一手的资料更好。
结语
也有很多人不看好人工智能，认为现在炒作太热，只是概念，泡沫太多，难以落地变现。作为 iOS 开发者，从技术角度看，现在的人工智能技术已经足以大幅推动我们 App 的进步和拓展。与其作壁上观，不如进来亲身实践，希望这篇文章能给开发或者关注 iOS 的你带来一些启发。
