Apple offre un primo assaggio del suo lavoro segreto sull'intelligenza artificiale

I ricercatori del team di intelligenza artificiale di Apple hanno pubblicato il primo documento di ricerca mai realizzato dal produttore di iPhone, ponendo fine al divieto di lunga data di Apple che salvaguardava i segreti dell'azienda.

Il documento descrive in dettaglio i metodi su come addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale a riconoscere le immagini. I ricercatori di Apple rivelano di aver provato a utilizzare sia immagini generate al computer che immagini del mondo reale per addestrarsi all'algoritmo, ma ognuna presenta gravi inconvenienti.

Alcuni degli scienziati più talentuosi al mondo lavorano in Apple, ma fino a questo mese l'azienda non aveva mai permesso che le loro ricerche venissero pubblicate. I risultati del documento di ricerca non sono innovativi, ma il fatto che Apple permetta al suo team di pubblicare i suoi risultati è enorme e potrebbe aiutare l'azienda ad attirare più talenti.

IA contro umani

Il primo documento di Apple si intitola "Imparare dalle immagini simulate e non supervisionate attraverso l'Adversarial Training". Il il team spiega in dettaglio come l'utilizzo di immagini completamente simulate per addestrare l'algoritmo sia molto più veloce rispetto all'utilizzo di immagini generate dall'uomo immagini. Questo perché le informazioni sulle immagini generate dall'uomo devono essere inserite manualmente da una grande forza lavoro.

Il problema con l'utilizzo solo di immagini generate al computer è che ciò che l'algoritmo apprende non sempre si traduce in modo ordinato per le scene della vita reale. Per trovare l'equilibrio perfetto, il team di Apple consiglia di utilizzare immagini reali e generate al computer.

“In questo documento, proponiamo l'apprendimento simulato + non supervisionato (S + U), in cui l'obiettivo è migliorare il realismo delle immagini sintetiche da un simulatore utilizzando dati reali non etichettati. Il realismo migliorato consente l'addestramento di modelli di apprendimento automatico migliori su set di dati di grandi dimensioni senza alcuna raccolta di dati o sforzo di annotazione umana.

Dimostriamo che ciò consente la generazione di immagini altamente realistiche, che dimostriamo sia qualitativamente che con uno studio sugli utenti".

Il documento è stato pubblicato il 22 dicembre e dettaglia anche la matematica utilizzata nell'algoritmo di Apple. I ricercatori accreditati nel documento includono Ashish Shrivastava, Tomas Pfister, Oncel Tuzel, Josh Susskind, Wenda Wang e Russ Webb.