Apple、人工知能分野の研究について少しベールを脱ぐ

ティム・クック氏の会社は、科学の利益のために伝説的な秘密主義の好みに逆らう用意があるだろうか？ Apple の研究者たちが人工知能の分野で最初の結果を発表したことから、これは私たちが自問できる疑問です。これは、この分野における Apple の初の公的科学出版物です。

人工知能の分野では、機械学習、私たちはGoogleの出版物に慣れています。人工知能の分野、より正確には人工知能の技術に関連する科学記事を頻繁に出版しています。機械学習。そうかどうかウェブ上の画像の解像度を向上させるためそれとも動画をGIFに変換するまたは開発する関係するゲーム機械学習, Google がこの分野での進歩を誇示する機会を逃すことはほとんどありません。

さらに進むには
Google は機械学習を使用して画像をズームインすることで科学警察を演じます

これは、常に秘密の文化、さらには秘密崇拝を維持することを好んできた Apple には当てはまりません。したがって、Apple ブランドが最初の論文を発表するのを見るのは非常に驚くべきことです。さらに、それはかなり詳細であり、人工知能のための技術の学習という重要な問題に取り組んでいます。

複数のニューラル ネットワークを統合して関連性を高める

この記事では、Apple は、たとえば写真内のオブジェクトを認識する場合に結果の関連性を向上させるために、複数のニューラル ネットワークを同時に使用するという問題に取り組んでいます。使用される技術、Generative Adversial Networks (または GAN) は、いくつかのニューラル ネットワークを統合し、そのうちの 1 つがシステムを騙して画像が本物であると信じ込ませることができます。

このような自己トレーニングの主な利点は、時間を節約できることです。実際、いわゆる教師あり学習のコンテキストでは、多くの場合、ニューラル ネットワークが関連する結果を提供するまでに、非常に大規模なデータ セットと多くの時間がかかります。この技術を使用すると、このステップを大幅に短縮でき、さらに、調査されたデータセットに現れなかったケースでも AI が機能できるようになります。

さらに詳しく知りたい方は「敵対的トレーニングによるシミュレートされた教師なし画像からの学習» は以下で入手可能ですアルクシヴ。

必要な開口部？

Apple によるこの新たな透明性は、もちろんその後に確認される必要があります。しかし、この非常に競争の激しい分野ではおそらく必要であり、特に Apple がそのさまざまなプロジェクト、たとえばコネクテッドカーの分野で最高の人材を引きつけたいのであれば、それはおそらく必要である。数週間前に新たな手がかりが。

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