蘋果公司正式宣佈：進攻人工智慧
OFweek機器人網訊 蘋果公司（以下簡稱“蘋果”）近日終於不再遮遮掩掩，發佈了自己的首份人工智慧研究報告。業內人士稱，這對蘋果將來推廣自己的人工智慧應用大有裨益。蘋果本月初曾表示，將發佈自己的人工智慧研究報告。不到一個月的時間，蘋果就兌現了承諾。近日，蘋果發佈了第一份關於人工智慧的學術論文。這篇報告闡述了一項新技術，即如何通過電腦生成圖像、而非真實圖像來訓練一種演算法的圖像識別能力。
蘋果在報告中稱，在機器學習研究中，使用合成圖像（例如，來自一款視頻遊戲）來訓練神經網路要比使用真實圖像更有效。因為合成圖像資料已經被標記和注釋，而真實的圖像資料需要有人耗費巨大的精力去標記電腦看到的每件事物，如一棵樹、一條狗或一輛自行車。
當然，使用合成圖像也存在一定的弊端，導致一種演算法所瞭解的內容與真實世界中的場景有所不同。蘋果在報告中稱：“有時，合成圖像資料不夠真實，導致神經網路只能瞭解到合成圖像中所呈現的細節，而對真實圖像的認識有所不足。”
為解決該問題，提高合成圖像資料的訓練效果，蘋果研究人員推出了“模擬+無監督”的學習方法，以提高類比圖像的真實感。蘋果研究人員使用一種經過修改的新型機器學習技術，被稱為“生成對抗網路”（GAN），讓兩個神經網路彼此對抗，從而生成更逼真的圖像。
這篇報告的第一作者是蘋果研究員阿希什·什裡瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），擁有馬里蘭大學派克分校電腦視覺博士學位。有業內人士稱，對於蘋果而言，此次公開其首份人工智慧研究報告也是一大進步。多年來，蘋果對其在人工智慧領域的研究一直守口如瓶，這遭到了人工智慧研究社區的批評。同時，這也影響了蘋果招募人工智慧人才。
此外，此次公開自己的人工智慧研究也有助於將來普及自己的人工智慧軟體。如今，人工智慧軟體正被應用到幾乎所有應用中，如iPhone 7的拍照功能，以及各種互聯網服務。
蘋果在報告中稱，在機器學習研究中，使用合成圖像（例如，來自一款視頻遊戲）來訓練神經網路要比使用真實圖像更有效。因為合成圖像資料已經被標記和注釋，而真實的圖像資料需要有人耗費巨大的精力去標記電腦看到的每件事物，如一棵樹、一條狗或一輛自行車。
當然，使用合成圖像也存在一定的弊端，導致一種演算法所瞭解的內容與真實世界中的場景有所不同。蘋果在報告中稱：“有時，合成圖像資料不夠真實，導致神經網路只能瞭解到合成圖像中所呈現的細節，而對真實圖像的認識有所不足。”
為解決該問題，提高合成圖像資料的訓練效果，蘋果研究人員推出了“模擬+無監督”的學習方法，以提高類比圖像的真實感。蘋果研究人員使用一種經過修改的新型機器學習技術，被稱為“生成對抗網路”（GAN），讓兩個神經網路彼此對抗，從而生成更逼真的圖像。
這篇報告的第一作者是蘋果研究員阿希什·什裡瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），擁有馬里蘭大學派克分校電腦視覺博士學位。有業內人士稱，對於蘋果而言，此次公開其首份人工智慧研究報告也是一大進步。多年來，蘋果對其在人工智慧領域的研究一直守口如瓶，這遭到了人工智慧研究社區的批評。同時，這也影響了蘋果招募人工智慧人才。
此外，此次公開自己的人工智慧研究也有助於將來普及自己的人工智慧軟體。如今，人工智慧軟體正被應用到幾乎所有應用中，如iPhone 7的拍照功能，以及各種互聯網服務。