Steven Levy 發表了一篇敘述蘋果人工智慧和機器學習研究的報告，這份報告中有很多蘋果主管的採訪，包括 Craig Federighi、Eddy Cue、Phil Schiller 以及兩位 Siri 科學家。

在採訪中，蘋果主管表示，機器學習已經被深度使用在蘋果軟體和服務中，其中最重要的服務就是 Siri。從2014年開始，Siri 就是由一個基於神經網絡的系統。蘋果提到後臺的改變也使得 Siri 的準確性大大提升。Siri 語音團隊主管 Alex Acero 表示，Siri 的錯誤率已經降低一倍，這是因為蘋果採用深度學習技術優化 Siri，而不是 Siri 資深的邏輯。

Acero 還提到，他可以直接與蘋果晶片設計團隊工作，並與 iOS 設備工程師一起為 Siri 的性能優化。Federighi 表示，蘋果同時設計軟體和硬體，這樣的優勢很明顯。蘋果機器學習技術並不僅限於 Siri，iOS 系統中還有很多設計是基於機器學習的，比如提供應用建議，自動將事件添加於日歷，或者提供停車位置等。

機器學習的另一個應用案例就是 Apple Pencil，這款產品可以檢測用戶的滑動、觸控等操作。在 iPhone 平臺，蘋果通過本地的動態暫存實現機器學習，暫存的容量大約為200MB，容量與儲存的個人信息有關系。動態暫存中保存了應用使用情況，與其他聯系人的交互情況等。動態換錯的數據與所有蘋果應用分享，比如 Spotlight 搜索、地圖和 Safari。蘋果提到，大部分機器學習直接在設備上完成，所以個人信息不會上傳至伺服器。