Appleはその秘密のAI作業を最初に垣間見る

Appleの人工知能チームの研究者は、iPhoneメーカーからの史上初の研究論文を発表し、会社の秘密を保護するAppleの長年の禁止を終わらせました。

この論文では、画像を認識するためにAIアルゴリズムをトレーニングする方法について詳しく説明しています。 Appleの研究者は、コンピューターで生成された画像と実際の画像の両方を使用してアルゴリズムをトレーニングしようとしたが、それぞれに重大な欠点があることを明らかにしました。

世界で最も才能のある科学者の何人かはアップルで働いています、しかし今月まで、会社は彼らの研究が公表されることを決して許しませんでした。 研究論文の調査結果は画期的なものではありませんが、Appleがチームに調査結果の公開を許可しているという事実は非常に大きく、会社がより多くの優秀な人材を引き付けるのに役立つ可能性があります。

AI対人間

Appleの最初の論文は、「敵対的トレーニングを通じてシミュレートされた教師なし画像から学ぶ」というタイトルです。 NS チームは、完全にシミュレートされた画像を使用してアルゴリズムをトレーニングする方が、人間が生成したものを使用するよりもはるかに高速である方法を詳しく説明します 画像。 これは、人間が生成した画像に関する情報を大規模な従業員が手動で入力する必要があるためです。

ただし、コンピューターで生成された画像のみを使用する場合の問題は、アルゴリズムが学習した内容が実際のシーンに適切に変換されるとは限らないことです。 完璧なバランスをとるために、Appleのチームは、実際の画像とコンピューターで生成された画像の両方を使用することをお勧めします。

「この論文では、シミュレーション+教師なし（S + U）学習を提案します。この学習の目標は、ラベルのない実際のデータを使用して、シミュレータからの合成画像のリアリズムを向上させることです。 改善されたリアリズムにより、データ収集や人間による注釈の労力なしで、大規模なデータセットでより優れた機械学習モデルのトレーニングが可能になります。

これにより、非常にリアルな画像を生成できることを示します。これは、定性的およびユーザー調査の両方で実証されています。」

この論文は12月22日に公開され、Appleのアルゴリズムで使用される数学についても詳しく説明しています。 この論文でクレジットされている研究者には、Ashish Shrivastava、Tomas Pfister、Oncel Tuzel、Josh Susskind、Wenda Wang、RussWebbが含まれます。