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avant-propos

Ces derni�res ann�es, le th�me de l'intelligence artificielle qui est chaud. Dans de nombreux poids lourds nationaux parlera de gros volumes de donn�es et l'apprentissage de la machine, l'intelligence artificielle PHD aux �tats-Unis vient de terminer, mais tout le monde recherch�, presque un salaire �gal quart de la NFL. AI m�me devenu un sujet de comm�rages dans le domaine de l'Internet - ne sais pas si l'intelligence artificielle est de retard.

Nous, en tant que d�veloppeur iOS, pour le plein essor de l'intelligence artificielle et l'apprentissage de la machine, �galement un suivi et maintenu la compr�hension �troite. Cet article est un r�sum� de ce que je vois dans la Silicon Valley et � Seattle, de meilleures id�es � partager avec vous ma pens�e sur l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle est quoi?

L'intelligence artificielle (IA), on entend souvent quelques-uns des mots li�s: grandes quantit�s de donn�es (Big Data), Machine Learning (Apprentissage), les r�seaux de neurones (r�seau de neurones). Donc, ces mots la fin quelle est la diff�rence? Nous examinons ici une petite histoire.

Il y avait une fois un programmeur appel� Newton. Il d�finit une m�thode pour calculer la vitesse de la chute libre:

func getVelocity (temps t: secondes) - > �Float {return 9.8 * t}

Comment il a obtenu cette m�thode il? Newton lui-m�me apr�s avoir �t� frapp� par une pomme, puis d�duction logique et le raisonnement fait beaucoup d'exp�riences, a obtenu la formule. Cette m�thode consiste � �crire un programme dans le sens traditionnel du terme - bien comprendre la logique interne et la v�rit� des choses, La m�thode est d�finie par le peuple. aujourd'hui m�me, la grande majorit� de ces proc�dures sont �crites.

Le soi-disant intelligence artificielle, la m�thode de la machine est de vous d�finir. Il existe de nombreuses m�thodes pour parvenir � l'intelligence artificielle, comme permettant � la machine de simuler le cerveau, alors pensez comme des �tres humains, pour d�finir des m�thodes. l'apprentissage de la machine est juste une autre m�thode pour la mise en uvre de l'intelligence artificielle, grande donn�es est d�finie par la m�thode . Si Newton avait l'apprentissage de la machine � temps, le traiter � la vitesse de venir en chute libre est la suivante:

Collect autant de chute libre des donn�es exp�rimentales. Si les donn�es sont collect�es comme suit

vitesse de Leader (m / s) Temps (s) Vinci Galileo 9,8119,6229,43 Aristote 304 Newton

Analyser les donn�es. Machine Learning analysera les donn�es d'Aristote est incorrect irrecevable. Les trois autres donn�es r�pondent � la m�me loi.

Proc�d� d�fini. Sur la base des donn�es ci-dessus, la vitesse d'apprentissage conclu machine * temps = 9,8.

Avec la collecte de donn�es plus, l'apprentissage automatique, la conclusion plus pr�cise. En fait, le processus d'apprentissage humain est �galement tr�s similaire: il y a beaucoup de connaissances (traitement de donn�es), en pensant � comprendre apr�s que nous avons vu, et tirer leurs propres conclusions sur le livre.

Kepler �tait un c�l�bre praticien de l'apprentissage de la machine de chair humaine: il reste de ma vie avant que les �toiles, l'enregistrement de donn�es observ�es, le reste de mon analyse de la vie de ces donn�es avec leur propre logique et � la compr�hension, � la conclusion que le mouvement plan�taire Kepler - mod�le Newton. Et puis utiliser ce mod�le pour pr�dire le fonctionnement des autres plan�tes, alors que les nouvelles donn�es � la modification des param�tres du mod�le pour le rendre proche de la perfection.

Ensuite, les donn�es et par rapport aux personnes quel avantage? Je pense qu'il est plus rapide et plus pr�cis. Les gens lors de la d�finition de la m�thode, cette m�thode est toujours n�cessaire avant et apr�s la causalit�, la relation logique, tous les cas ont besoin r�fl�chi, il faut parfois beaucoup de temps � des �tudes de recherche et de faisabilit�, et ignorer certains cas extr�mes ont �galement eu lieu, ce qui entra�ne dans la d�finition plein de lacunes. Les donn�es de co�t dans l'�re de l'Internet, l'acc�s est tr�s faible. Dans ce cas, de grandes quantit�s de donn�es facilement disponibles feront la m�thode de d�finition plus rapide et plus rapide, tandis que la situation g�n�rale des donn�es r�elles couvertes, mais rend aussi la m�thode de commande plus pr�cis�ment d�finie.

Dr Wu Jun dans le � �ge intelligent �, un livre sur les avantages des grandes donn�es ont �t� r�sum�es ci-dessous: � si vous ne pouvez pas �tablir une relation de cause � effet, les donn�es nous fournit une nouvelle solution au probl�me, les informations contenues dans les donn�es peuvent nous aider � �liminer l'incertitude, et la corr�lation entre les donn�es d'une mani�re que vous pouvez remplacer la relation de cause � effet d'origine, Aidez-nous � la r�ponse que vous voulez, c'est au cur des grandes donn�es ".

Nous revenons � la vitesse de chute libre de l'exp�rience ci-dessus Newton aller. En fait, les donn�es exp�rimentales pour obtenir l'apprentissage de la machine, peut �tre les documents suivants:

La nuit du 15 Septembre, brise la pluie. Tour pench�e de Pise Galil�e a laiss� tomber d'un seul coup, la qualit� de 4 kg, la vitesse initiale est �gale � z�ro, une heure d'arriv�e multi-6s du sol.

Cette fonctionnalit� a plusieurs �chantillons de donn�es, le temps, l'air humide du vent, la hauteur de la tour pench�e de Pise, la masse, le tir la vitesse initiale, le temps, et il atteint le sol. Donc, � la fin quelles sont les caract�ristiques associ�es � la vitesse de chute libre? Si vous autorisez la machine � analyser leur propre, qui est appel� apprentissage non supervis� . Si nous disons la machine, ne se soucient pas la qualit� et le temps, la mise au point du temps d'observation, qui est appel� L'apprentissage supervis� . Ce dernier est emprunt� � l'intelligence humaine, l'apprentissage de la machine, donc il y aura une direction g�n�rale.

Jusqu'� pr�sent, l'apprentissage de la machine est encore difficile d'�tre appel� � intelligent � - il est tout simplement plus rapide et plus pr�cise que la r�ponse. Si seulement cela, AlphaGo m�me si l'�tude de joueur d'�checs complet de tous les neuf (ces jeux sur la gagner ou de perdre a �t� fix�, l'�quivalent de l'homme � droite indiqu�e prendre la loi est bonne ou mauvaise, il est un apprentissage supervis�), segment de haut niveau �galement dix seulement, par rapport aux neuf, qui est un peu mieux, jouer un peu plus stable. Mais la v�rit� est, AlphaGo d'�checs encore plus que le niveau humain le plus �lev�.

En fait AlphaGo aux �checs, toutes les �tapes suivantes, le syst�me dira si elle est en train de gagner la promotion. Ce m�canisme permet une r�troaction continue d'�checs en temps r�el AlphaGo renforcer et l'encourager � essayer l'humanit� n'a jamais �t� aux grands, afin d'atteindre au-del� de l'homme. Cette m�thode est appel�e formation r�troaction am�liorer l'apprentissage .

Enfin parler R�seaux de neurones Comment il �tait. Dans ma compr�hension superficielle du r�seau de neurones est compos� de neurones , Chaque neurone a une fonction correspondante. Par exemple, l'intelligence artificielle pour identifier d'un tas de photos d'animaux chez les chiennes, le premier neurone � faire est de d�terminer ce que l'animal est un chien, le second neurone � faire est la distinction entre les chiens m�les et femelles.

Dans l'exemple ci-dessus, nous laissons le premier neurone est jug�, alors le r�sultat est transmis � un second neurone. En d'autres termes, dont l'entr�e est la sortie de l'ancien, qui est le concept de r�seau neuronal hi�rarchique . Alors AlphaGo cette grande �chelle du r�seau de neurones, est bas� sur le principe de neurones en couches.

Parce que le d�veloppement de l'apprentissage automatique dans le domaine en plein essor de l'intelligence artificielle. Donc, je mentionne l'intelligence artificielle, presque l'�quivalent de parler de l'apprentissage de la machine.

Application de l'intelligence artificielle dans laquelle il y a le d�veloppement iOS?

Cela dit plus t�t, certainement beaucoup de gens se demandent: ce sont tr�s grandes, mais je suis ing�nieur iOS, l'intelligence artificielle � la fin ce qui se passe avec moi? En fait, AI sur iOS depuis longtemps, et sera probablement aller dans notre d�veloppement quotidien, donc nous avons besoin de ce tr�s sensible. Ici, nous arrivons � part dans l'application de l'intelligence artificielle sur iOS.

Tout d'abord, le P�re Steve Jobs d�s la mise en page de l'assistant vocal Siri intelligente sur l'iPhone il y a plusieurs ann�es. Siri d�crit dans la premi�re extr�mit� de d�placement d'une application r�ussie de l'intelligence artificielle et l'apprentissage machine: Il combine la reconnaissance vocale (reconnaissance vocale), et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) AI deux op�rations (bien s�r, l'ancien fait partie de ce dernier ). Plus tard, en raison de la fermeture du g�ne quantit� Apple, Siri de donn�es qui n'a pas �t�, et nous savons que toute la quantit� de donn�es est la cl� pour �lever le niveau de l'intelligence artificielle, maintenant Siri a �t� tr�s insipide.

De m�me avec Siri, l'int�gration Facebook de bot (Chatbot) dans leur App Messenger dans. Dans la sc�ne F8 de l'ann�e derni�re, je me souviens qu'ils ont appel� une nouvelle �re de d�veloppement App - dirig�e par les robots et l'intelligence artificielle chat App remplacera les applications de t�l�phonie mobile traditionnels, et une application de chat Messenger deviendra une plate-forme ou m�me un syst�me d'exploitation. Ce petit programme avec la strat�gie micro-canal est similaire, mais plus d'une intelligence artificielle de gimmick. Malheureusement, beaucoup de poids lourds dans le domaine de l'intelligence artificielle me dit qu'il ya un grand robot de chat maturit� � distance.

Facebook Chatbot, par l'intelligence artificielle pour optimiser le shopping service � la client�le

Ici, l'intelligence artificielle n'a pas mis fin dans iOS cas les plus r�ussis. Jusqu'� la naissance d'une application: Prisma. Lao Maozi Alexey lire deux documents - � algorithme nerveux Art Nouveau � et � Apr�s avoir utilis� une convolution de r�seau de neurones des arts et de synth�se �, mis au point cette conversion de style App Prisma. Le processus de base est la suivante:

Les photos des utilisateurs

L'image vers le cloud, l'analyse du r�seau de neurones nuage pour identifier les photos

un travail de repeindre la sortie

Le redessiner des uvres t�l�charg�es sur le c�t� du t�l�phone

L'application prend la deuxi�me �tape est la plus difficile partie, que l'analyse du mod�le de style de photographies. Alexey optimiser les d�tails du r�seau de neurones, Prisma ne fait que quelques secondes pour redessiner une image dans beaucoup de temps. App it�rations plus tard, afin de permettre plus rapidement, mais aussi de r�soudre le probl�me montre aux utilisateurs d'outre-mer pour connecter le nuage, le mod�le de r�seau de neurones est d�ploy� directement dans le terminal mobile. IPhone en utilisant le puissant processeur directement sur dessiner des images, qui laissent t�l�phone Prisma est devenu une application de conversion de style peut fonctionner en mode hors connexion r�seau de neurones en premier. Maintenant traitement image vitesse de seulement un demi-seconde moins de Prisma, car il est la combinaison parfaite de l'art et de la technologie et a remport� les applications annuelles meilleures iOS et a des centaines de millions d'utilisateurs.

Enfin, � propos d'une application: Lunettes Topology. Ceci est un lunettes sur mesure d'applications e-business. Il dispose de la reconnaissance de l'utilisateur, puis le c�t� t�l�phone rendu client portant effet diff�rent des lunettes.

tiers r�ussie App a stimul� les fabricants d'importance dans des domaines connexes. Snapchat, Instagram, WhatsApp ont la technologie d'intelligence artificielle dans ses effets de filtre. Alors que Facebook et Google ont �galement commenc� � la lumi�re de la situation du cadre AI pour faciliter le d�ploiement du terminal mobile. 2017 juste apr�s la WWDC, l'apprentissage de la machine est devenue le plus de mots populaires toute l'assembl�e, alors que Apple a officiellement lanc� le cadre de base ML. Il couvre la reconnaissance visuelle et traitement du langage naturel outil deux de g�n�ration de contenu fournit de nombreux mod�les sur la base d'une bonne formation, il mod�le tr�s personnalis�. Facilit� d'utilisation de base ML juste make disponible sur un secteur recherch� par les d�veloppeurs.

Dans l'ensemble, l'application mobile de la grippe aviaire a �t� une tendance de base, comme Kai-Fu Lee a d�clar� dans un discours de fin d'�tudes � l'Universit� de Columbia: A l'avenir, accompagn�e d'une baisse du mat�riel, des logiciels et des co�ts de bande passante r�seau, le co�t de l'intelligence artificielle est presque la facture d'�lectricit�.

Les d�veloppeurs iOS vont d'ici?

D'abord tout ce que je pense, iOS et l'intelligence artificielle ne sont pas de relation antagoniste, mais plut�t une compl�mentarit�. les applications iOS n�cessitent l'intelligence artificielle pour am�liorer leurs capacit�s en mati�re d'efficacit� et d'expansion, la n�cessit� de mettre en uvre la technologie de l'intelligence artificielle pour le produit sur la plate-forme iOS. fois plus intelligents de mise � niveau et compl�ter l'�re mobile, plut�t que de les remplacer. Donc, le d�veloppement iOS est toujours le march�, nous ne devons pas � se soucier de l'intelligence artificielle va nous faire ch�meurs.

Cependant, Les d�veloppeurs iOS doivent embrasser l'intelligence artificielle . Cette session de l'Assembl�e g�n�rale essayer Swift, il y a deux discours express�ment mentionn�s l'apprentissage automatique, si vous avez l'habitude de lire le blog, vous trouverez Facebook, la technologie de la colonne iOS au cours des derni�res ann�es, presque tous les Sylvia vient d'apprendre le d�veloppement de nouvelles technologies de l'intelligence artificielle fonction. Par exemple, � L'ing�nierie derri�re des recommandations sociales �, l'�quipe de New York Facebook pour mieux recommander orient� utilisateur final mobile restaurants et sites touristiques, profitez des grandes donn�es et l'intelligence artificielle sera extrait la richesse de l'information, et pour le statut de l'utilisateur et l'emplacement dans formuler des recommandations. Google a l'intelligence artificielle, m�me dans la grande majorit� des applications iOS. Si le d�veloppeur iOS a refus� de l'intelligence artificielle, nous ne pouvons plus �tre en mesure de vendre le d�veloppement de la satisfaction des utilisateurs avec l'application. Comme il est maintenant les m�mes algorithmes et syst�mes informatiques programmeur comp�tences de base, l'avenir de l'intelligence artificielle sera de l'une des comp�tences de base essentielles des programmeurs.

le d�veloppement de l'intelligence artificielle IOS apportera beaucoup de nouvelles opportunit�s. doyen de la communaut� d'intelligence artificielle, le professeur Michael Jordan a dit AI = IA + II + AA. Comme d�veloppeur iOS Je suis profond�ment contingent, voici ma compr�hension de cette phrase:

AI (intelligence artificielle) = Zoom intelligent (intelligence Augment) + d'infrastructure intelligente (Infrastructure intelligente) + algorithme automatis� (algorithme automatique).

zoom intelligent: l'expansion de notre intelligence humaine. Par exemple, la recherche Google �largit nos canaux d'acquisition de connaissances, les grandes donn�es peuvent aider � am�liorer les programmes de formation Kohl Golden State Warriors et optimiser le choix tactique.
machine intelligente construit: l'Internet des objets. Amazon Amazon Go maison intelligente et pas de supermarch�, Uber voiture sans pilote, Smart City IBM, ils seront personnalis�s en fonction des besoins op�rationnels de chaque utilisateur.
algorithme automatique: qu'une grande vari�t� d'outils d'intelligence artificielle. La profondeur de l'apprentissage, am�liorer l'apprentissage, l'am�lioration des r�seaux de neurones, et tensorflow, Caffe, MXNet tels que le cadre introduction et l'application entrent dans cette cat�gorie.

Soit un aspect, les d�veloppeurs iOS peut accomplir beaucoup de choses. App peut amplifier les aspects de l'intelligence directement � l'utilisateur, des machines intelligentes ont besoin de construire des d�veloppeurs iOS pour compl�ter le terminal de connexion correspondant � l'utilisateur, les applications iOS utiliser l'algorithme automatique plus puissant.

Enfin, en tant que d�veloppeur iOS pour savoir comment l'intelligence artificielle? ML est le noyau lancement officiel de l'outil, vous voudrez peut-�tre proc�der d'ici. WWDC montrent les �tapes de d�veloppement de base ML r�partis dans les trois �tapes suivantes:

mod�les d'apprentissage de la machine obtenus par d'autres plates-formes ou cadres

Les mod�les introduits dans Xcode, Interface Xcode pour g�n�rer automatiquement le Swift correspondant

Utiliser l'interface de programmation Swift

Les sc�narios d'utilisation sont les suivantes:

Sentiment Analysis
Reconnaissance d'objets
personnalisation
Type de conversion
Music Label
reconnaissance Gesture
S�mantique naturelle Reconnaissance

applications de reconnaissance d'objets d'affichage WWDC

Google a �galement lanc� tensorflow, Facebook a conduit Caffe, et Amazon vant�e MXNet, peut �tre un excellent mod�le de formation de base pour les d�veloppeurs iOS ML � utiliser. Ces cadres, nous pouvons aussi regarder o� des vomissements est recommand� d'�tudier le cadre de l'intelligence artificielle, d�conseill�s instruments de fantaisie, allez directement au document mieux l'anglais. Du fait que ces cadres est en train de changer rapidement, sur le contenu du livre tr�s rapidement, et quelques connaissances th�oriques des informations de premi�re main ou pour mieux voir.

�pilogue

Beaucoup de gens ne sont pas optimistes quant � l'intelligence artificielle qui est maintenant la sp�culation trop chaud, juste le concept, trop de mousse, atterrissage esp�ces sonnantes et tr�buchantes. Comme d�veloppeur iOS, d'un point de vue technique, la technologie actuelle AI a assez consid�rablement pour conduire nos progr�s et le d�veloppement App. Son mis � l'�cart, il est pr�f�rable de venir dans les mains, j'esp�re que cet article donnera aux d�veloppeurs d'iOS ou vous concernent une source d'inspiration.

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Cet article est reproduit avec la permission de l'auteur du livre Jane, je tiens � remercier!

Auteur: Alors Yin Long Road

Cliquez ici pour lire le message original pour voir les d�tails, esp�rons que vous pouvez rejoindre ~

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