人工知能（AI）と機械学習（ML）の研究コミュニティは、Appleの秘密主義を批判しており、それが同社の採用活動に悪影響を及ぼし、社内AI研究成果の公表を禁じるという強硬な姿勢を転換させるに至った。先週末、Appleはついに同社初のAI論文を発表したと、Forbesが本日報じた。
11月15日に公開のために提出されたこの文書では、現実世界の画像ではなくコンピューター生成画像を使用して、画像上の物体を認識するアルゴリズムの能力のトレーニングを向上させる手法が概説されている。
論文では、合成画像データはしばしば「十分にリアルではない」ため、ネットワークは合成画像にのみ存在する詳細を学習し、実画像ではうまく一般化できないと説明されている。この問題に対する同社の解決策は、シミュレーション＋教師なし学習である。
シミュレートされた教師なし学習は、基本的に 2 つのニューラル ネットワークを互いに対戦させることでシミュレートされた画像のリアリティを高める、Generative Adversarial Networks と呼ばれる新しい機械学習手法に依存しています。
機械学習の専門家は、合成画像データがすでにラベル付けされ、注釈が付けられているため、ニューラル ネットワークをトレーニングする際に、リアルタイム画像ではなく合成画像を使用することが多いです。
この論文は、メリーランド大学カレッジパーク校でコンピュータービジョンの博士号を取得したアップル研究者のアシシュ・シュリヴァスタヴァ氏が作成したもので、アップルが今年初めに買収したAIスタートアップ企業Emotientの共同設立者であるエンジニアのトーマス・フィスター氏、オンセル・トゥゼル氏、ウェンダ・ワン氏、ラス・ウェッブ氏、ジョシュ・サスキンド氏が共著者となっている。
出典：Apple、Forbes経由
