在大眾的印象裡，蘋果在機器學習上的佈局很慢。 Google的AlphaGo以聰明可愛形象迅速躥紅，而反觀蘋果，除了虛擬助手Siri，似乎別無動靜。
事實上，蘋果一直在將機器學習研究成果投入實際應用，去年iPhone 7 Plus獨有的人像模式就是一個經典運用。而在今年的發表會上，蘋果又推出了一個新的攝影功能——「人像光線」，它可以在使用人像模式時生成各種影棚級的打光效果，為你拍出更漂亮的人像照片。
能夠實現「人像光線」模式，除了iPhone 8 Plus和iPhone X搭載了更強大的雙鏡頭之外，還要歸功於內建了支援神經網絡引擎的A11仿生處理器，它為機器學習提供了更好的硬體基礎。
人像光線模式詳解
使用
如果你學過攝影，一定會對攝影棚內復雜的佈光印象深刻；即使你是個門外漢，也應該見過路邊婚紗攝影所用的反光板。這些工具可以人為改變光線，讓照片呈現攝影師預期的效果。
但是手機只有一組閃光燈，硬體上必然和專業的佈光設備不能相提並論。為了獲得相近的人像攝影效果，蘋果用機器學習來彌補硬體不足。但是這一功能並非完全人工創作光線，而更像在原有基礎上為臉部補光，獲得更理想的效果。
目前僅有iPhone 8 Plus和iPhone X支援人像光線，並且處於測試階段。使用這一功能的方法有兩種，用戶可以在相機模式下左滑進入Portrait（人像模式），於取景框下半部分直接選擇所需光效，效果會即時顯示在取景介面；或者在以人像模式拍攝照片之後，在系統相冊中進入編輯模式選擇不同光效，即可像添加濾鏡一樣方便地為人物面部後製「打光」。
人像光線支援自然光、攝影棚燈光、輪廓光、舞台光以及單色舞台光等幾種光效。
就目前官方照片來看，模擬舞台光的效果最好，具有倫勃朗光的藝術效果。其他模式效果不明顯，只怪官方樣張向來清晰生動得不可思議，沒能看出對比來。
不過，看見舞台光效果，我首先想到的應用場景居然是……無需專門背景，輕鬆拍證件照。
原理
憑藉A11仿生晶片和全新圖像信號處理器，人像光線利用面部識別技術和面部深度圖，可以為拍攝對象添加濃重陰影、聚光照明等光影效果，彷彿人工為其打光。
從發布會上的介紹看，人像光線透過「兩步走」來實現軟體打光：
- 為人物臉部進行3D建模。
- 套用預設光影模板，模擬打光效果。
局限
正如其名，人像光線也僅僅用於人像攝影，你不能給在別的場景下自由「打光」。過於雜亂的背景、糟糕的光線，也會讓人像光線打折扣。真正使用的時候，還是得細心採光，不可抱著一切交給機器學習的心態，幻想廢片變大片。
機器學習對攝影的影響
其實早在人像光線之前，機器學習（或說人工智慧）就運用在了攝影與後期上。也許我們覺得這些技術太「bug」了，違背了攝影的初衷，把藝術的「記錄」變成了工業化的「生產」。別忘了Photoshop也曾給人「造假」的印象，時間則證明了適當後製是必要的。
人像模式
曾經被 iPhone 7 Plus 獨占的人像模式，也是通過機器學習呈現背景虛化效果。兩顆焦距與光圈均不相同的鏡頭，各司其職拍攝下遠處背景與近處人像，再交由處理器，用機器學習算法合併為一張圖像。
想在寸土寸金的智慧手機實現背景虛化的人像模式，依靠光學組件不太現實，手機實在塞不下那麼大的鏡頭。蘋果採用軟件算法來解決硬體問題，雖然效果並不完美，但不失為保持輕盈纖薄機身下的實用方案。
Prisma
不知是 Prisma 蹭了人工智慧的熱度，還是它為人工智慧熱潮推波助瀾，或者二者兼有之。總之，主打將普通圖片打造為大師風格畫作的 Prisma，橫空出世之後紅到不行。
Prisma 的原理是「style transfer（風格轉換）」演算法，經神經網絡學習一張圖片的「風格」，將其用在另一張圖片上。與其說是攝影后期，不如說是 Prisma 製作出來的圖片是獨特的藝術形式。 Prisma 暫時還停留於趣味性，但未來神經網絡的運用還是很有看頭的。 （Prisma原理論文PDF版）
殺雞亦用牛刀？
從人像模式到人像光線，蘋果花費了較大的成本去實現完善攝影後製。但是許多修圖應用好像也可以達到類似效果，蘋果把機器學習的牛刀用在拍人像上，是不是過於小用？
我更傾向於認為，這是蘋果的有益嘗試。一方面，機器學習尚沒有攻殼機動隊裡那麼誇張，目前更適合小範圍地運用；而長期來看，機器學習有著廣闊的前景，發展也較為快速，硬體支援不佳、傳統演算法不適合的情況下，機器學習或許能露兩手。
每年手機攝影都在快速進步，讓我們可以用更簡單的方式拍照、修圖，但這不代表一機在手就行了。即便Prisma可以模擬出大師風格，藝術家們也不會放棄辛苦創作；即使人像光線在一定程度上可以「製造光」，但攝影依舊是一門用光的藝術。
機器學習可以作為輔助工具，但暫時還不能顛覆攝影乃至藝術的本質。攝影本身就是發展的，或許機器學習以後會和Photoshop一樣成為攝影師的利器。
媒體喜歡炒熱一些概念，把已經過去的2016年稱作VR/AR元年，將今年則誇成人工智慧元年——這種稱謂有點可笑，幾乎和把細菌尊為祖先一樣，在邏輯上不能說是錯誤的，但未免熱度虛高了。趙賽坡有句話很有意思：
某種意義上，深度學習是只是機器學習的1%，而機器學習則僅僅是人工智慧的1%。
的確，隨著新iPhone的發表，機器學習-人工智慧又一次點燃了消費市場的熱情，但是企業級人工智慧運用的增速仍然相對緩慢。距離更普及的人工智慧——無論是科幻作品裡的，還是矽谷大佬們鼓吹的——路還尚遠。
眼下蘋果把機器學習的成果運用在攝影後製這樣的「小地方」，可能是適時的一份答卷。作為消費者，我們不妨多給技術一些時間。
本文授權轉載自：少數派
