تقدم Apple لمحة أولية عن عملها السري في مجال الذكاء الاصطناعي

نشر باحثون في فريق الذكاء الاصطناعي التابع لشركة Apple أول ورقة بحثية على الإطلاق من صانع iPhone ، مما أنهى الحظر الذي فرضته Apple منذ فترة طويلة والذي كان يحمي أسرار الشركة.

تفاصيل الورقة طرقًا حول كيفية تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي على التعرف على الصور. كشف باحثو Apple أنهم حاولوا استخدام كل من الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر وكذلك الصور الواقعية للتدريب على الخوارزمية ، ولكن لكل منها عيوب خطيرة.

يعمل بعض من أكثر العلماء الموهوبين في العالم في Apple ، ولكن حتى هذا الشهر لم تسمح الشركة مطلقًا بنشر أبحاثهم. لم تكن نتائج الورقة البحثية رائدة ، ولكن حقيقة أن شركة Apple تسمح لفريقها بنشر النتائج التي توصل إليها أمر ضخم ويمكن أن يساعد الشركة في جذب المزيد من المواهب المتميزة.

الذكاء الاصطناعي مقابل البشر

حملت الورقة الأولى من Apple عنوان "التعلم من الصور المحاكاة وغير الخاضعة للإشراف من خلال التدريب على الخصومة". ال يوضح الفريق بالتفصيل كيف أن استخدام الصور المحاكية تمامًا لتدريب الخوارزمية أسرع بكثير من استخدام البشر الصور. وذلك لأن المعلومات المتعلقة بالصور التي تم إنشاؤها بواسطة الإنسان يجب أن يتم إدخالها يدويًا بواسطة قوة عاملة كبيرة.

ومع ذلك ، فإن مشكلة استخدام الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر فقط هي أن ما تتعلمه الخوارزمية لا يترجم دائمًا بدقة لمشاهد الحياة الواقعية. لتحقيق التوازن المثالي ، يوصي فريق Apple باستخدام كل من الصور الحقيقية والتي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر.

"في هذه الورقة ، نقترح التعلم المحاكي + غير الخاضع للإشراف (S + U) ، حيث يكون الهدف هو تحسين واقعية الصور الاصطناعية من جهاز محاكاة باستخدام بيانات حقيقية غير مسماة. تمكّن الواقعية المحسّنة من تدريب نماذج تعلّم آلي أفضل على مجموعات بيانات كبيرة دون أي جهود لجمع البيانات أو بذل جهد في التعليقات التوضيحية البشرية.

نظهر أن هذا يتيح إمكانية إنشاء صور واقعية للغاية ، والتي نعرضها من حيث النوع ومن خلال دراسة المستخدم ".

نُشرت الورقة البحثية في 22 كانون الأول (ديسمبر) ، وتعرض أيضًا تفاصيل الرياضيات المستخدمة في خوارزمية Apple. من بين الباحثين الذين تم اعتمادهم في الورقة: Ashish Shrivastava و Tomas Pfister و Oncel Tuzel و Josh Susskind و Wenda Wang و Russ Webb.