苹果与IBM组CP，欲将Watson与Core ML相联结

本文由人工智能观察编译

译者：Sandy

苹果与IBM组CP，看起来似乎有些奇怪，但实际上两家公司已经紧密合作好几年了。两者的合作不仅是IBM向苹果分享其企业经验，反过来，苹果也会和IBM分享其设计理念。实际上，IBM已经在iOS设备上运行了数百个企业应用。

本周一，苹果与IBM进一步宣布，他们正在提供一种方法，试图将IBM Watson机器学习与苹果Core ML结合起来，以便让运行在苹果设备上的商业应用程序更加智能化。

它的工作方式是，客户使用Watson构建机器学习模型，利用企业存储库中的数据来进行训练。举个例子，一家公司可能希望帮助现场服务技术人员将他们的iPhone相机指向一台机器，并识别制造商和型号以订购正确的零件。现在，用户就可以通过Watson的图像识别功能训练模型来识别所有不同的机器。

接下来就是将该模型转换为Core ML并将其包含在用户的自定义应用中。苹果于2017年6月在全球开发者大会上推出了Core ML，作为让开发者能够轻松将机器学习模型从TensorFlow，Caffe或IBM Watson等模型构建工具转移到iOS设备上运行的应用程序的一种方式。

在完成模型创建后，用户可以通过Core ML转换工具运行并将其插入苹果的应用程序中。与IBM的协议使得使用IBM Watson作为模型的构建部分变得更加简单。同时，这也让两家公司在合作伙伴的关系下，创建应用程序，甚至更聪明地使用机器学习技术。

“苹果开发人员需要一种方法来快速地构建这些应用程序，并完成云交付。（与IBM的合作伙伴关系）让开发者可以利用Core ML集成的优势，“IBM合作伙伴和联盟总经理Mahmoud Naghshineh表示。

为了简化这一过程，IBM还发布了一个云控制台，以简化Watson模型构建过程与在苹果设备上运行的应用程序中插入该模型之间的连接。

随着时间的推移，这款应用可以与Watson共享数据，并改进在传统设备云合作伙伴关系中运行的机器学习算法。“这就是两家公司合作的优势。在运行应用程序时，是实时的，不需要连接到Watson，但是当用户在设备上对不同部分进行分类时，这些数据就会被收集，并且当用户以较低的带宽连接到Watson时，还可以反馈训练其机器学习模型，让它变得更好。”Naghshineh说道。

而两家公司合作的目的一直是使用数据和分析来构建新的业务流程，通过采取现有的方法对触摸屏进行重新设计。

“这将使机器学习的水平提升到最初的目标，即利用最新的技术。我们正在通过机器学习将其提升到一个新的高度。我们正在走上这条道路，并带来了改进之后的加速能力，为用户提供了更好的洞察力以及更多的体验，“Naghshineh说。