苹果首份人工智能报告:一篇关于机器学习的论文

在人工智能强势来袭的今天,无论是Google、Facebook亦或是一些创新企业,都离不开高频的讨论这个话题,然而作为世界科技巨头的领先者之一的苹果一直以来似乎对这个事情并不感冒,只是在安心的做他的手机、平板类的消费品,很少在公开场合讨论关于其在人工智能方面的努力,然而最近苹果却高调了一把。

近日,苹果发布了公司的首份人工智能报告,准确来说,是一份关于人工智能的学术论文,该论文阐述了一项最新的技术——如何通过计算机生成图像、而非真实图像来训练一种算法的图像识别能力,这篇报告的第一作者是苹果研究员Ashish Shrivastav,曾是马里兰大学帕克分校计算机视觉的博士。

在这份报告中苹果的研究结论是,在机器学习研究中,使用合成图像来训练神经网络要比使用真实图像更有效。因为合成图像数据已经被标记和注释,而真实的图像数据需要有人耗费巨大的精力去标记计算机看到的每件事物。但合成图像也有弊端,有的时候因为合成图像不够真实,导致神经网络智能了解到合成图像中的细节,而对真实图像的认识有所不足。为了解决这个弊端,提高合成图像数据的训练效果,苹果研究人员推出了“模拟+无监督”的学习方法,以提高模拟图像的真实感。

在论文中,苹果研究人员使用了“生成对抗网络”(GAN),简单来说是一种经过修改的新型机器学习技术,让两个神经网络彼此对抗,从而生成更逼真的图像。

这次的报告是苹果在人工智能领域发表意见最高调的一次,其实在月初的时候苹果就曾经表示将发布自己的人工智能研究报告,这次兑现承诺也标志着苹果开始在人工智能方向发力了。微信后台回复:“苹果”,获取本文报告。

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2017-08-05

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