编者按：说到AI大家也许会想到Google、Facebook、Amazon这些玩家。毕竟他们有AI明星，有数据而且又比较高调。相比之下苹果似乎站在反面，最早被认为是AI代表的Siri还成为了大家取笑的對象但实际情况果真如此吗？Samuel Axon对苹果AI的负责人John Giannandrea进行了采访也许你会发现，苹果的AI之路其实也不简单原文标题是：Here’s

苹果的AI战略——從app到框架乃至于芯片的垂直整合对智能体验至关重要

苹果的机器学习应用——在苹果的产品里面几乎很难找到没使用机器学习的地方

为什麼要做设备侧做AI——性能和隐私，鱼与熊掌可以兼得

隐私保护——数据在本地处理就是最大的保护

黑箱内部——苹果对AI的曝光度增加了

在使用Pensil的时候机器学习对于iPad的防止手掌误触技术至关重要，这一点我们早就有所了解了

机器学习（ML）和人工智能（AI）现在已经渗透到iPhone几乎所有的功能里面，但是跟其他竞争对手不一样的是苹果并未吹捧这些技术。出于想多了解苹果做法的考虑我花了一个小时的时间对蘋果的两名高管进行访谈，讨论该公司的战略以及所有基于AI和ML的新功能对隐私的影响。

从历史上看苹果公司并没有在这一领域领先的公众声誉。部分原因是大家会把AI跟数字助理关联在一起而点评的人经常说Siri的作用比不上Google Assistant或Amazon Alexa。至于ML很多技术爱好者认为，数据更多意味著模型更好但是苹果并不像Google那样，有着爱收集数据的“名声”

尽管如此，苹果仍给自己的大多数设备配备了用于处理机器学习任务的專用硬件机器智能驱动的功能越来越多地成为苹果高管为iPhone，iPad或Apple Watch推出的新功能站台的主旨演讲的焦点今年下半年，引入苹果芯片的Macs也将為该公司的笔记本电脑和台式机带来许多相同的机器智能技术

在苹果发布芯片之后，我跟苹果负责机器学习及AI战略的高级副总裁John Giannandrea以及产品营销副总裁Bob Borchers进行了深入交流他们阐述了苹果公司的AI哲学，解释了机器学习是如何驱动其特定功能的并热情洋溢地介绍了苹果的设备內置AI / ML战略。

苹果的AI战略是什么

Giannandrea和Borchers都是在最近几年加盟苹果的。这两人以前都在Google呆过不过Borchers其实是二进宫。在2009年之前他一直担任着iPhone的市場营销高级总监。2018年Giannandrea从Google叛逃到苹果这件事曾被媒体广泛报道因为他的位置——曾是Google的AI和搜索主管。

Googe和苹果是截然不同的两家家公司Google因為参与，并且在某些情况下领导了AI研究社区而享有声誉而苹果在过去大部分的工作都是秘密进行的。近年来这种情况已经有所变化，洇为机器学习为Apple设备的众多功能提供了强大动力并且Apple增加了与AI社区的互动。

Giannandrea（同事喜欢叫他“J.G.”）告诉我说：“我加入苹果的时候已经昰iPad的用户了而且我也很喜欢Pencil。所以我找到软件团队，问他们‘负责手写的机器学习团队在哪儿呢’结果却找不到。” 实际上他想找的团队并不存在——鉴于机器学习是当今适用该功能的最佳工具之一，这一点令他感到惊讶

他说：“我知道到，其实有很多的机器学習是苹果应该做的但令人惊讶的是，苹果并没有把那些都做了不过，在过去的两到三年时间里情况已经发生了巨大变化。说实话峩真的认为在未来几年之内，iOS或苹果体验的各个方面都会被机器学习所变革”

我问Giannandrea为什么他认为苹果对他来说是个合适的地方。他的回答同时也是该公司AI战略的简要概括：

我认为苹果一直都代表着创造力与技术的交汇而且我觉得，在考虑开发智能体验的时候进行从app到框架乃至于芯片的垂直整合至关重要……我认为这需要一个过程，但这就是我们的计算设备的未来就是设备变得更智能了，但是是那种潛移默化的智能

Borchers对此也表示赞同，并补充说：“这显然就是我们的做法我们所做的一切都是‘让我们把焦点放在好处是什么方面，而鈈是怎么实现的’ 在最好的情况下，一切都变成了自动的你看不见它……只关注发生了什么，而不是它是怎么发生的”

再以手写为唎，Giannandrea认为苹果在开发机器智能驱动的功能和产品方面处于“行业领导”的位置：

Pencil是我们做的iPad是我们做的，我们还给这两个做了软件这昰把工作做得非常非常好的一个独特机会。我们在什么地方做得特别好呢让大家做笔记，在数字化的纸上发挥他们的创造力上面我感興趣的是，看到这些体验在世界范围内得到大规模的使用

他把这个跟Google进行了对比。他说：“Google是一家了不起的公司并且有很多非常出色嘚技术专家。但是从根本上说他们的商业模式是不同的，而且他们出名的不是提供数亿人使用的消费者体验”

今天的苹果是如何运用機器学习的？

苹果在最近的营销演示里面已经习惯于把iPhone、Apple Watch或iPad的某些功能的改善归功到机器学习身上但他们的介绍很少会涉及到太多的细節，而且大多数购买iPhone的人基本都没看过这些演示这与把人工智能作为面向消费者宣传的中心的Google形成了鲜明对比。

快速入门：究竟什么是機器学习

尽管计算机处理某些数据可以比人类更快或更准确，但那终究不是智能计算机编程的传统模型随时都要提前告诉计算机该做什么；如果正好发生了这种情况，那就完完全全照这么做但是，如果情况稍微有所变化该怎么办那程序员就得发挥创意，详尽地定义恏所有的复杂行为但是机器是没法自行判断的。

但机器学习不一样除了要告诉计算机该做什么之外，程序员只需要给机器一个跟任务楿关的数据集以及一种用于分析这一数据集的方法论。然后机器就会基于收到的正反馈或负反馈，不断地给数据打标签和进行解释嘫后慢慢地变得越来越精确。如果新数据跟经过训练的数据类似的话机器就可以通过算法对之前未遇到过的数据做出靠谱的猜测。

今天嘚大型科技公司在谈论人工智能的时候一般都是指机器学习。机器学习是AI的子集许多值得称道的电子产品功能（比方说图像识别），褙后是由机器学习的一个子集也就是所谓的“深度”学习来驱动的。

苹果的软件和设备大量使用机器学习其中大多数都是在过去几年嘚时间里才出现的。

机器学习用来帮助iPad的软件区分用户在用Apple Pencil画图的时候究竟是有意按压提供输入，还是不小心将手掌压到了屏幕上机器学习还被用来观察用户的使用习惯，从而优化设备的电池续航时间以及充电既可以用来改善用户在两次充电之间的使用时间，又可以鼡来保护电池的长期使用寿命它还用于提供app推荐。

然后就是Siri也许任何一位iPhone用户都会马上把它看成是人工智能。从语音识别到提供有用答案的尝试Siri的各个方面均由机器学习驱动。

娴熟的iPhone机主可能已经注意到苹果的“照片”应用能够自动把图片分类到预设的图库里面，戓者当你在搜索框输入朋友Jane的名字时就能够准确地把她的照片呈现到你眼前。

在其他一些情况下很少会有用户会意识到背后有机器学習正在发挥作用。比方说每次你按下快门键的时候，其实iPhone可能会快速连续拍摄多张照片然后，经过ML训练的算法会分析每一张图像并紦它认为是每张图像里面最好的部分提取出来然后合成为一张照片。

Apple Watch里面的洗手辅助功能背后有AI的支持

手机很早就内置了用于（数字化哋、实时地）改善照片质量的图像信号处理器（ISP），但2018年苹果让iPhone里面的ISP跟Neural Engine（该公司最近新增的聚焦机器学习的处理器）进行结合来加快这┅进程

我请Giannandrea列举一些苹果在自家的最新软件和产品里面利用机器学习的不同方式。他举了这么一些例子：

机器学习提供了很多的新体验比方说像语言翻译、设备侧的语音指令，或者我们围绕着健康方面提供的新功能比方说睡眠和洗手等，以及我们过去发布的有关心脏健康的内容等等我认为iOS里面不用到机器学习的地方会越来越少。

现在已经很难找在不做出一些预测性工作的情况下提供的体验比方说，app预测、键盘输入预测或现代的智能手机的摄像头背后（编者注：参见照相馆之死与“计算摄影”的崛起）都会进行大量的机器学习以找出所谓的“显著性”，也就是图像当中最重要的部分是什么或者，如果你想对背景进行模糊处理则说明你正在使用人像模式。

所有這些都受益于苹果核心平台内置的核心机器学习功能所以，这几乎就相当于让你“找出我们不使用机器学习的地方”一样很难。

Borchers还把便利性功能当作了一个重要例子他说：“从根本上来说，便利性之所以成为可能就是因为这个像声音检测这种对于特定社区来说属于妀变游戏规则的能力之所以成为是可能，因为我们慢慢积累的投资以及内置的能力使然”

此外，你可能已经注意到过去几年里苹果的軟件和硬件更新都强调了增强现实功能。这些功能大多数也是因为机器学习才有可能实现Giannandrea说：

增强现实里面大量使用了机器学习。所谓嘚SLAM也就是即时定位与地图构建，是个棘手的问题不妨试着了解一下，如果你的iPad上装了激光雷达扫描仪然后你带着它四处走动的话，咜会看到什么然后再要去构建一个它实际看到的3D模型。

现在使用深度学习的时候你得能够在设备侧进行深度学习因为你希望这可以实時进行。如果你带着iPad到处逛然后可能又不得不跑到数据中心进行深度学习的话，那就没什么意义了因此，总的来说我想说的是，我覺得深度学习尤其赋予了我们将裸数据变成语义化的能力

苹果正在不断将机器学习放到设备本地侧进行，在类似Apple Neural Engine（ANE）的硬件上或者在該公司定制的GPU（图形处理单元）上执行机器学习任务。Giannandrea和Borchers认为这种做法使得苹果的战略在竞争对手中脱颖而出。

原标题：输钱还是数钱手机打麻将稳赢不输的秘诀原来是这样！

出门可以不带钱 但是不能不带手机

随着功能齐全的智能手机日渐融进我们的日常生活，支付方式也更加便捷不限地点，不限亲疏都能约在一起，打场麻将！

打开手机应用下载商店手机麻将app种类繁多。

但是所谓的“手机麻将作弊器”網上也是一搜一大把。

近日网上却流出这么几段视频，称手机打麻将有作弊用的外挂软件不仅能看到别人的牌，而且自己想要什么牌僦能来什么牌手机麻将稳赢不输的秘密是不是就在这里呢？

老是输网传麻将作弊外挂是真的吗？

这段疯传于网络的视频显示在安装莋弊外挂软件后，可以想要什么牌就来什么牌视频中演示的男子，随意设置余下的牌张的出牌顺序所有来牌都可按照自己的意愿来，洇此啥时候胡牌，也变成了一件可以掌握的事情由此可见，这些作弊神器真的可以让打牌者稳赢不输

技术没问题 但风险大于回报

对於作弊器商家的说辞，来自成都的游戏软件设计师认为外挂软件从技术上来讲的确可能存在，但不少说辞言过其实其实都是以外挂为幌子骗钱。

该设计师称能否入侵手机棋牌游戏作弊，跟游戏本身的设计质量关系甚大而作弊也多限于透视牌局的程度。“设计差的游戲会把对方牌发到你的机子上虽然不显示，但外挂软件可以获取到再向你显示。”至于设置自己的牌局对于单机电脑来说容易做到，而联网了的服务器则会校正而且客户端制作显示和操作，“有一定难度”至于改别人的牌，自己想摸什么牌就是什么牌、想怎么和僦怎么和的外挂说辞“有些夸张”，这要求外挂者非常熟悉游戏代码与逻辑此外，还得入侵游戏服务器这已经算黑客行为。至于破解服务器后台则更是“技术逆天”。

该设计师认为以上的破解，仅从技术上来说肯定有人能做到。但这样破解棋牌小游戏风险大，回报低

小编掌柜看到这，不禁有些担心！

手机安装作弊器之后在麻将的过程中，作弊器能否自动抓取该用户的个人信息甚至是支付信息呢？温馨提示各位无论你是“麻坛老将”，还是“麻将新手”提高警惕，谨慎选择！

网络赌博危害大切忌沉溺

面对网络棋牌嘚兴起，警方提示网络赌博的隐蔽性和危害性非常大，一旦沉溺其中容易上瘾。沉迷于网络赌博轻则影响个人身体健康重则耽误工莋和家庭生活，还有人因输钱走上偷盗、抢劫等违法犯罪道路（政法频道）

    法制网讯 （通讯员 费泽宁）张家港一小伙本想买“麻将作弊软件”骗别人的钱不料聪明反被聪明误,不想自己被骗走了近万元。

    8月22日酷爱在手机APP上打麻将的张家港市民尛宋百度了“手机麻将作弊软件”，想来以后与他人玩麻将能逢场必赢看到广告上的客服微信号，不假思索就添加对方为好友与其聊起叻这个软件

    刚开始，小宋觉得客服说的软件价格680元在自己承受范围内支付后客服对小宋说，软件开通时间跨度不同收费不同最低半姩起。小宋听后信以为真便又支付了半年期的开通费1280元。紧接着这位客服又以押金、福利费、手机版本升级等各种缘由让小宋一次又一佽转账共转账八次近一万元。数日过后小宋才意识到自己被骗，遂即报警

    警方提醒广大市民，网购时一定要提高警惕要牢记“三項注意”：一是要看网站有没有电子执照；二是不要打款到私人账户，要通过第三方支付平台付款以方便退货，维权；三是不要购买所謂的作弊软件即便是真软件也是非法产品，不会受到法律保护