După ce a rămas în urmă în inteligența artificială de câțiva ani, Apple este dornică să demonstreze că este din urmă.
Într-o nouă lucrare, publicată în jurnalul Apple Learning Machine, aceasta descrie o abordare a „nesupravegheatului” adaptarea domeniului. ” Acesta susține că acest lucru poate contribui la îmbunătățirea performanței anumitor modele de „învățare profundă” scenarii.
În rezumat al lucrării, Apple notează cum:
„Rețelele neuronale profunde sunt o tehnică importantă în avansarea sistemelor moderne de percepție a mașinilor. Cu toate acestea, în ciuda capacității excepționale de învățare și a generalizabilității îmbunătățite, aceste modele neuronale suferă încă de o transferabilitate redusă. Aceasta este provocarea schimbării domeniului - o schimbare în relația dintre datele colectate în diferite domenii (de exemplu, generate de computer vs. captate de camere reale). Modelele instruite cu privire la datele colectate într-un domeniu au, în general, o precizie slabă pe alte domenii.
În acest articol, discutăm un nou proces de adaptare a domeniului care profită de limitele deciziei specifice sarcinii și metrica Wasserstein pentru a acoperi golul domeniului, permițând transferul efectiv de cunoștințe dintr-un domeniu în o alta. Ca un avantaj suplimentar, acest proces este complet nesupravegheat, adică nu este nevoie de date de domeniu noi pentru a avea etichete sau adnotări. "
Puteți citi ziarul aici. Nu este clar modul în care această cercetare va fi utilizată de Apple. Cu toate acestea, ar putea fi folosit pentru Cartografierea stilului Apple Street View inițiative sau proiect auto auto-condus. După cum observă Apple, „Metoda noastră produce predicții mai curate și mai puțină confuzie între clasele dificile, cum ar fi șoseaua, mașina, trotuarul și vegetația”.
Își ridică jocul AI
Pentru o lungă perioadă de timp, Apple s-a separat de restul A.I. comunitate. A refuzat să participe la conferințe și nu i-a permis cercetătorilor să își publice lucrările în reviste academice. Lansarea blogului său cvasi-academic, Apple Machine Journal Journal, a fost un compromis.
Atunci când lansat în 2017, Apple a descris-o ca o modalitate de a vorbi despre cum, „utilizarea tehnologiilor de învățare automată [poate] ajuta la construirea de produse inovatoare pentru milioane de oameni din întreaga lume”.
Eforturile AI ale Apple au crescut la începutul acestui an când l-a angajat pe Ian Goodfellow ca noul său director de învățare automată. Fosta Google AI a creat rețele generale de contradicție (GAN), o dezvoltare importantă în AI modernă.