了解人工智能(AI)的朋友都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)是 AI 技術(shù)的重點(diǎn)，而不斷的訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)的必需品，不管是檢測(cè)人臉的 AI 模型還是語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的 AI 模型，都需要大量的訓(xùn)練。就像國(guó)產(chǎn)手機(jī)廠商吹噓他們的 AI 拍照時(shí)一樣，一般都需要數(shù)百萬(wàn)張照片的訓(xùn)練之后 AI 拍照才能有足夠好的效果。

而這個(gè)“訓(xùn)練”的過(guò)程其實(shí)是非常消耗 CPU 資源和存儲(chǔ)空間的，如果把所需要的計(jì)算、存儲(chǔ)資源對(duì)比我們的日常使用耗費(fèi)的資源對(duì)比，就像是制作一部皮克斯工業(yè)級(jí)電影和平時(shí)玩一把英雄聯(lián)盟一樣。你當(dāng)然可以用自己的四核心英特爾處理器和筆記本的顯卡來(lái)完成這份工作，但這樣的話往往需要好幾天時(shí)間甚至更長(zhǎng)才能訓(xùn)練好這個(gè) AI。

所以過(guò)去這個(gè)訓(xùn)練的過(guò)程往往都是在云端進(jìn)行的，因?yàn)樵贫说姆?wù)器有更強(qiáng)大的計(jì)算能力，或者是有為訓(xùn)練 AI 專門準(zhǔn)備的硬件。舉個(gè)例子，Siri 的訓(xùn)練其實(shí)也是用到機(jī)器學(xué)習(xí)的原理，因此 Siri 的一切處理、計(jì)算都是在云端進(jìn)行，斷網(wǎng)就不能用了。

但是只要有了 Create ML ，機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算突然就能夠在本地進(jìn)行了，你只需要把數(shù)據(jù)拖拽到 Create ML 的界面中，調(diào)整一些參數(shù)和內(nèi)容，20分鐘之后就能得到一個(gè)訓(xùn)練完畢的 AI 模型了。甚至 Create ML 還為你提供了將這個(gè) AI 模型嵌入到 App 中的快速工具。

這對(duì)于有隱私需求的服務(wù)是非常重要的，比如醫(yī)療行業(yè)，患者肯定不希望自己的醫(yī)療數(shù)據(jù)被傳到云端，但是 AI 診斷又是以后的趨勢(shì)，所以 Create ML 就讓相關(guān)開發(fā)者能讓自己的醫(yī)療 AI 在本地運(yùn)行了。

更重要的是， Create ML 給了所有人自己研究 AI 模型的條件，這又讓我們想到了蘋果的“人人都能編程”計(jì)劃，說(shuō)不定以后還能發(fā)展成“人人都會(huì)研發(fā)人工智能”了!