据国外媒体报道，今天苹果2018年度全球开发者大会在加利福尼亚州圣何塞举行。会上苹果发布了适用于iOS设备的新版机器学习应用套件Core ML 2。
苹果称，由于采用了批量预测技术，Core ML 2速度提高了30%。此外苹果表示，通过量化技术，该工具包能够使开发人员将受过训练的机器学习模型大小压缩75%。
苹果还发布了新款GPU加速工具Create ML，，用于在Mac上进行原生人工智能模型的训练。该工具支持视觉、自然语言以及自定义数据。由于其是用Swift构建的，所以用户可以使用拖放式编程接口（如Xcode Playgrounds）来训练模型。苹果公司负责软件工程的高级副总裁克雷格·费德里吉(Craig Federighi)表示：“这非常易于使用。”
费德里吉解释说，一名开发人员Memrise需要24小时的时间才能够训练出一个包括20,000张图像的模型，但Create ML能够将同一模型的在MacBook Pro上的训练时间缩短到48分钟，而在iMac Pro上仅仅为18分钟。Create ML还将模型的大小从90MB减少到3MB。
苹果公司于2017年6月在发布iOS 11时宣布了Core ML的上线。其允许开发人员将设备上的机器学习模型加载到iPhone或iPad上，或者将从XGBoost，Keras，LibSVM，scikit-learn以及Facebook的Caffe和Caffe2等框架中转换模型。Core ML旨在优化在移动设备上训练机器学习的功效，且不需要互联网连接即可进行机器学习。
Core ML的更新紧随谷歌ML Kit的发布，那是一款针对Android和iOS系统的机器学习软件开发工具包，谷歌在今年5月份举行的2018年度I/O开发者大会上宣布了这一消息。2017年12月，谷歌发布了一款工具，将使用其机器学习框架TensorFlow Lite生成的人工智能模型转换为和苹果Core ML兼容的文件类型。
预计Core ML将在苹果未来的硬件产品中发挥关键作用。据报道，苹果正在开发一种称之为苹果神经引擎（ANE）的芯片来加速计算机视觉，语音识别，面部识别和其他形式的人工智能，并计划将其应用到在即将发布的新款设备中。据彭博社报道，它将为第三方开发人员提供访问芯片的接口以运行他们自己开发的人工智能。
为了表明公司的雄心壮志，苹果聘请了曾负责谷歌Gmail、谷歌搜索以及谷歌Assistant相关人工智能的前谷歌工程师约翰·詹南德雷亚(John Giannandrea)推动其机器学习和人工智能战略。此外，苹果还打算招募逾150人来扩充其Siri团队。
