随着各大科技公司加大向机器学习和人工智能领域挺进的力度，苹果收购了一家公司，以夯实自身在这个领域的能力。

　　具体来说，苹果收购了Lattice Data，这家公司运用一种具有人工智能的推理引擎，将非结构化的“暗数据”（dark data）转换成更有用的结构化数据。我们从一位消息灵通人士处获悉，苹果出的价在2亿美元左右。

　　那位消息灵通人士表示，直播，这笔交易是几周前达成的，约 20 名工程师加入了苹果。

　　一名消息灵通人士先向我们透露了此事，后来我们从苹果处得到了官方证实。苹果发言人告诉 TechCrunch：“苹果时不时收购比较小的科技公司，我们一般不透露目的或计划。”

　　Lattice Data在去年进入公众的视线之前至少已从GV、Madrona和InQTel处悄然融资2000万美元。Lattice创办于2015年，基本上仍不为人所注意，但是它的来头可不一般。

　　该公司是由Christopher Ré、Michael Cafarella、Raphael Hoffmann 和 Feng Niu 共同创立的，初衷是为了将DeepDive投入市场，在斯坦福大学开发出来的这个系统用来“从暗数据提取价值”。

　　Re是斯坦福大学教授，因在DeepDive方面的工作获得了麦克阿瑟天才奖学金（MacArthur Genius Grant），现在是Lattice的首席科学家。Cafarella起初是Lattice的首席执行官，而现在是首席技术官，他是密歇根大学教授，但更广为人知的身份是Hadoop的开发者之一。Niu是Lattice的首席工程官。Carafella和Hoffmann（据后者在LinkedIn上的简介显示，他后来进入到谷歌）也从事过开发DeepDive的工作。

　　Lattice的首席执行官是Andy Jacques，这位资深企业高管去年加入了该公司。

　　到底何谓暗数据？我们这个互联的数字化世界在越来越快地生成数据：2013年全球共有4.4泽字节（ZB）数据，预计到2020年这个数字会猛增到44 ZB。IBM估计，如今现有的数据中90%是近两年生成的。

　　但是这些数据中70%至80%是非结构化数据，即暗数据，因而说到处理和分析，它们基本上没有用处。Lattice使用机器学习，实际上对暗数据进行整理，让它变得更有用。

　　不妨看成是一堆杂乱的数据，没有标签、没有分类，也没有所谓的上下文，但又有一定的潜在价值，如果加以适当的组织，有望将价值发掘出来。

　　这个系统有着多方面的应用：它们可以用于国际警务和打击犯罪（比如发现人口贩卖）、医疗研究，以及帮助整理和分析古生物研究。它还可以用来创建更有用的数据源，帮助训练人工智能系统。

　　不清楚Lattice之前一直在与谁合作，也不清楚苹果打算如何使用这项技术。消息灵通人士表示，Lattice“一直在与其他科技公司商讨改进人工智能助理的事宜”，包括亚马逊的Alexa和三星的Bixby，最近还在韩国逗留了一阵。