蘋果發(fā)布關(guān)于人工智能的學(xué)術(shù)論文

在人工智能強勢來襲的今天，無論是Google、Facebook亦或是一些創(chuàng)新企業(yè)，都離不開高頻的討論這個話題，然而作為世界科技巨頭的領(lǐng)先者之一的蘋果一直以來似乎對這個事情并不感冒，只是在安心的做他的手機、平板類的消費品，很少在公開場合討論關(guān)于其在人工智能方面的努力，然而最近蘋果卻高調(diào)了一把。

近日，蘋果發(fā)布了公司的首份人工智能報告，準確來說，是一份關(guān)于人工智能的學(xué)術(shù)論文，該論文闡述了一項最新的技術(shù)——如何通過計算機生成圖像、而非真實圖像來訓(xùn)練一種算法的圖像識別能力，這篇報告的第一作者是蘋果研究員Ashish Shrivastav，曾是馬里蘭大學(xué)帕克分校計算機視覺的博士。公眾號后臺回復(fù)“蘋果”，下載本文報告

在這份報告中蘋果的研究結(jié)論是，在機器學(xué)習(xí)研究中，使用合成圖像來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要比使用真實圖像更有效。因為合成圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)被標記和注釋，而真實的圖像數(shù)據(jù)需要有人耗費巨大的精力去標記計算機看到的每件事物。但合成圖像也有弊端，有的時候因為合成圖像不夠真實，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能了解到合成圖像中的細節(jié)，而對真實圖像的認識有所不足。為了解決這個弊端，提高合成圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練效果，蘋果研究人員推出了“模擬+無監(jiān)督”的學(xué)習(xí)方法，以提高模擬圖像的真實感。

在論文中，蘋果研究人員使用了“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN），簡單來說是一種經(jīng)過修改的新型機器學(xué)習(xí)技術(shù)，讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彼此對抗，從而生成更逼真的圖像。

這次的報告是蘋果在人工智能領(lǐng)域發(fā)表意見最高調(diào)的一次，其實在月初的時候蘋果就曾經(jīng)表示將發(fā)布自己的人工智能研究報告，這次兌現(xiàn)承諾也標志著蘋果開始在人工智能方向發(fā)力了。