Jau vairākus gadus atpaliekot no mākslīgā intelekta, Apple vēlas pierādīt, ka tas tuvojas.
Jaunā dokumentā, kas publicēts Apple paša Machine Learning Journal, tas apraksta pieeju “bez uzraudzības domēna pielāgošana. ” Tā apgalvo, ka tas var palīdzēt uzlabot “dziļas mācīšanās” modeļu veiktspēju noteiktos gadījumos scenāriji.
Iekš papīrs ir abstrakts, Apple atzīmē, kā:
“Dziļie neironu tīkli ir pagrieziena paņēmiens mūsdienu mašīnu uztveres sistēmu attīstībā. Tomēr, neraugoties uz izcilajām mācīšanās spējām un uzlabotu vispārināmību, šiem neironu modeļiem joprojām ir slikta pārnesamība. Tas ir domēna maiņas izaicinājums - pārmaiņas attiecībās starp datiem, kas savākti dažādos domēnos (piemēram, datora ģenerēts pret. iemūžinātas īstās kamerās). Modeļiem, kas apmācīti par vienā domēnā savāktajiem datiem, parasti ir slikta precizitāte citos domēnos.
Šajā rakstā mēs apspriežam jaunu domēna pielāgošanas procesu, kas izmanto uzdevumu specifisko lēmumu robežas un Wasserstein metrika, lai novērstu domēna plaisu, ļaujot efektīvi nodot zināšanas no viena domēna uz cits. Kā papildu priekšrocība šis process ir pilnīgi bez uzraudzības, t.i., nav nepieciešams, lai jauniem domēna datiem būtu etiķetes vai piezīmes. ”
Papīru var izlasīt šeit. Nav skaidrs, kā Apple izmantos šo pētījumu. Tomēr to varētu izmantot Apple Street View stila kartēšana iniciatīvas vai pašbraucošu automašīnu projekts. Kā atzīmē Apple: "Mūsu metode rada tīrākas prognozes un mazāk neskaidrību starp izaicinošām klasēm, piemēram, ceļu, automašīnu, ietvi un veģetāciju."
Uzlabojot savu AI spēli
Ilgu laiku Apple atdalījās no pārējās A.I. kopiena. Tā atteicās apmeklēt konferences un neļāva saviem pētniekiem publicēt savus darbus akadēmiskajos žurnālos. Tā kvazi akadēmiskā emuāra “Apple Machine Learning Journal” atklāšana bija kaut kas kompromiss.
Kad tas palaists atpakaļ 2017, Apple to raksturoja kā veidu, kā runāt par to, ka “izmantojot mašīnmācīšanās tehnoloģijas [var] palīdzēt radīt novatoriskus produktus miljoniem cilvēku visā pasaulē”.
Apple AI centieni tika palielināti šī gada sākumā kad tā pieņēma darbā Īanu Gudfellu kā tās jaunais mašīnmācīšanās direktors. Bijušais Google AI izveidoja vispārējus pretrunīgus tīklus (GAN), kas ir nozīmīgs mūsdienu AI attīstības virziens.
