在 NIPS 2016 的一个仅有受邀人士可参加的会议上，苹果的机器学习负责人打破了苹果一贯的沉默，说明了苹果在人工智能发展商的具体目标，该公司还给出了一些细节来说明自己相对于竞争者的优势，让人们了解到了一些苹果的研究进展。
据某人提交给 Quartz 的演示幻灯片来看，苹果公司在人工智能研究上的主要主题基本上和其它公司一样：图像识别、用于数字助理的声音识别和用户行为预测。苹果现在已经将这些技术应用到了 macOS 和 iOS 的 Siri 上。
另外，尽管苹果机器学习负责人 Russ Salakhutdinov 的这个幻灯片没有提到其正在开发的自动驾驶技术和系统，但却讨论到了「LiDAR 的体积检测（volumentric detection of LiDAR）」，即使用激光来测量和识别物体。
LiDAR（激光雷达）是一种通过激光照射目标来测量与目标之间的距离的方法，该技术已经在汽车引导系统中得到了广泛的应用。其核心技术也常常在许多科研理论被用于地图测绘（map-making）。
健康和活动
苹果在会议上宣称自己基于 GPU 的图像识别实现每秒所能处理的照片数量是谷歌的系统的两倍，大约是每秒 3000 张。Salakhutdinov 还指出苹果的系统也更高效，其阵列所使用的 GPU 的数量仅有谷歌的系统的三分之一，而这两个都比亚马逊的云服务好。
更深入地了解苹果的研究工作，我们可以看到一个叫做「父母-教师神经网络（parent-teacher neural networks）」的项目，其中，一个使用了大量数据的大型神经网络将一个神经网络迁移到一个更小的设备（如 iPhone）中，而且在决策质量上不会出现损失。这种功能的实现能让一部分人工智能系统仅使用手机设备的甚至更少的处理能力就能本地进行决策，而不再需要将相关数据传输到更大的处理网络再等待处理结果。
在该受邀会议之前，苹果公司已经公开宣布将允许其研究者公开发表自己的研究结果，这可算是有史以来的第一次。
苹果 CEO Tim Cook 还曾宣布苹果在日本横滨的研发中心将会为自己在机器学习上的「深度工程（deep engineering）」而感到自豪，而且这与苹果的 Siri 语音助理大不相同。
此外，业界还有大量关于苹果使用人工智能技术开发自动驾驶系统的传闻，据说这是苹果的汽车项目 Project Titan 的一部分。
苹果对这一消息没有置评。
