如何利用 A12 搭载的「机器学习」功能使 iPhone 更易用？

虽然今年 iPhone 在外观上并没有较大的改变，甚至处理器性能较上年也仅提升 15%，而且售价更为昂贵，这背后的原因是什么呢？其实离不开 A12 芯片在神经网络和机器学习方面的巨大提升。我们今天就来看看机器学习究竟能帮到我们什么？

机器学习是什么？

顾名思义，无需编写具体算法，而是提供大量的相关数据，从示例中学习。无需对机器算法解释某个物体是什么，只需要通过数万张甚至数百万张图片对机器进行训练，算法会在这些数据中查找相似的特征，并逐渐形成对该物体的定义，此后，每当向程序展示新的图像时，它都可以区分图片中时候含有该物体。每次识别对于机器本身都是学习的过程，随着样本数量的增加，识别会越来越准确。

机器学习在 iPhone XS、iPhone XS Max 上的应用

1.相机的搜索分类功能

在 iOS 12 中，「照片」中加入了搜索与自动归类的功能。系统会对图片中含有的元素进行比照分类，并将包含大量相同元素的图片划分为同一类型。前段时间出现的「将五月天演唱会识别分类为夜总会」的乌龙事件也是由于版本上线初期，缺少大量样本数据进行比对，随着使用频率地不断提升，对于图片地识别会精准不少。

2.景深效果更加出众的相机

iPhone XS 及 iPhone XS Max 双摄像头所拍摄人像模式的识别有了质的提升。如果 iPhone X 的诞生是人像模式「从无到有」的过程，那么 iPhone XS 和 iPhone XS Max 可以说完成了使用户再也无法离开人像模式的使命，再次奠定了苹果在移动设备领域拍照成像素质霸主的地位。而且这种提升不仅仅依靠强大的硬件，在 iOS 12 中对于人像算法同样进行了大量提升，识别出的人像轮廓更加清晰锐利，甚至面部的毛发都识别得一清二楚。

3.Siri 建议

Siri 就会根据用户日常使用习惯，推荐将常用操作设置为「捷径」，通过简单的语音命令即可呼出。 

4.Core ML

Core ML 更多是实现在第三方应用上，比如「口袋引擎」可以在手机上使用近乎口语的方式进行编程、创建小程序。其中的「智能相机」组件可以能识别摄像头拍到的物品种类，就是调用 Core ML 完成的。甚至包括国内大多数可以在嘈杂的环境中，准确智能识别物品种类的 app 也离不开及机器学习的帮助。

5.Face ID 

Face ID 为设备解锁、账户登录以及支付带来了最安全的生物验证方式。在原深感摄像头模组及 A12 神经网络引擎的加持下，识别方式更快，更加好用。Face ID 利用先进的机器学习识别用户样貌的改变，即使在用户配带帽子或眼镜甚至墨镜的情况下，都可以进行精准快速的识别。