12月22日，蘋果便兌現承諾發佈了這份人工智慧研究報告(文件於11月15日提交出版)。該報告闡述了一項被用於改進演算法訓練能力的新技術，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。
報告顯示：“在機器學習研究中，使用合成圖像(例如：視頻遊戲裡的圖像)來訓練神經網路遠比使用真實世界圖像更加有效。這是因為合成圖像的資料已經被標記和注釋，而真實世界的圖像資料需要人力消耗巨大的精力和時間去標記電腦看到的一切事物，比如一棵樹、一條狗、一輛自行車。但是實際上使用合成圖像的方法也可能存在一些問題，因為演算法學習並不是能夠完美地詮釋真實世界的每一個場景。合成圖像資料通常不夠真實，導致神經網路學習僅能瞭解到合成圖像中所呈現的細節，而對真實世界中的圖像認識有所不足。”
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性。蘋果研究人員使用一種經過修改可以讓兩個神經網路相互對抗的新型機器學習技術，被稱為“生成對抗網路”(GAN)，通過對抗生成更逼真的，類似照片級的圖像。
據悉，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。此外，報告的共同作者還有蘋果公司的員工湯瑪斯·費斯(Tomas Pfister)、恩傑爾·圖澤爾(Oncel Tuzel)、Wenda Wang、拉斯·韋伯(Russ Webb)和喬希·蘇士侃(Josh Susskind)。
多年來，蘋果對其在人工智慧領域的研究沒有透露過任何消息。這次人工智慧研究報告的公開，意味著蘋果邁出的重要一步，也將影響其在人工智慧領域人才的招募工作。