苹果公司在机器学习领域的进展过去被强调过，但在本周的一次演讲中，该公司的人工智能主管更加深入地讨论这一问题。正如连线杂志所述，Ruslan Salakhutdinov在台上向我们展示了苹果是如何使用机器学习的。

Salakhutdinov的演讲是在一个名为“NIPS”（Neural Information Processing Systems）的机器学习会议上发表的，该会议已经持续了31年，近年来呈指数级增长，今年吸引了8,000人参会。

Salakhutdinov的大部分演讲都围绕着机器学习对自动驾驶汽车系统的影响。例如，他讨论了围绕在繁忙街道上检测汽车和行人、在未知街道上行驶、以及绘制城市详细3D地图的项目。

Salakhutdinov展示了苹果的系统，该系统用于识别汽车、行人和道路上的可驾驶区域。他展示了这个系统是如何工作的，即使在一些特殊情况下，比如外面下雨的时候，或者行人和其他危险超出视线范围内的时候。这个系统甚至可以推断出行人可能在哪里。他调侃道：“如果你五年前问我，我会非常怀疑你是否能做到。”

Salakhutdinov展示的另一个项目是苹果上个月发表的一篇研究论文的基础，该论文的核心是使用激光雷达来检测行人和骑自行车的人。

Salakhutdinov还展示了苹果如何从路上的汽车中收集数据、利用这些数据建立大范围且详细的3D地图，以此来提供交通信号灯和各种道路标记等信息。这样的地图在自动驾驶汽车上发挥了重要作用。

Salakhutdinov讨论的另一个项目是一种叫做SLAM的技术（Simultaneous Localization and Mapping），该技术能够让软件按一定方向移动，用于即时定位与地图构建。SLAM被用于机器人和自动驾驶汽车，并且在地图构建和增强现实方面也有应用。第四个项目是利用装载传感器的汽车收集的数据来生成3-D地图，该地图包含交通信号灯和道路标志信息。

苹果在自动驾驶系统方面的开发工作上，表现出令人惊讶地开放。蒂姆-库克称自动驾驶系统“非常令人兴奋”，并表示苹果正在开发的自动化是“人工智能项目之母”。苹果还推动了自动驾驶汽车测试政策的改革。最近，一份报告称，苹果正式在加州测试无人驾驶汽车。

苹果在自动驾驶系统上最终能研发出怎样的成果，尚有待观察，但听闻其如此公开的消息肯定很有意思。