在人工智能強(qiáng)勢(shì)來(lái)襲的今天，無(wú)論是Google、Facebook亦或是一些創(chuàng)新企業(yè)，都離不開(kāi)高頻的討論這個(gè)話題，然而作為世界科技巨頭的領(lǐng)先者之一的蘋(píng)果一直以來(lái)似乎對(duì)這個(gè)事情并不感冒，只是在安心的做他的手機(jī)、平板類(lèi)的消費(fèi)品，很少在公開(kāi)場(chǎng)合討論關(guān)于其在人工智能方面的努力，然而最近蘋(píng)果卻高調(diào)了一把。

近日，蘋(píng)果發(fā)布了公司的首份人工智能報(bào)告，準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，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(xiàng)最新的技術(shù)——如何通過(guò)計(jì)算機(jī)生成圖像、而非真實(shí)圖像來(lái)訓(xùn)練一種算法的圖像識(shí)別能力，這篇報(bào)告的第一作者是蘋(píng)果研究員Ashish Shrivastav，曾是馬里蘭大學(xué)帕克分校計(jì)算機(jī)視覺(jué)的博士。公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“蘋(píng)果”，下載本文報(bào)告

在這份報(bào)告中蘋(píng)果的研究結(jié)論是，在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中，使用合成圖像來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要比使用真實(shí)圖像更有效。因?yàn)楹铣蓤D像數(shù)據(jù)已經(jīng)被標(biāo)記和注釋?zhuān)鎸?shí)的圖像數(shù)據(jù)需要有人耗費(fèi)巨大的精力去標(biāo)記計(jì)算機(jī)看到的每件事物。但合成圖像也有弊端，有的時(shí)候因?yàn)楹铣蓤D像不夠真實(shí)，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能了解到合成圖像中的細(xì)節(jié)，而對(duì)真實(shí)圖像的認(rèn)識(shí)有所不足。為了解決這個(gè)弊端，提高合成圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練效果，蘋(píng)果研究人員推出了“模擬+無(wú)監(jiān)督”的學(xué)習(xí)方法，以提高模擬圖像的真實(shí)感。

在論文中，蘋(píng)果研究人員使用了“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN），簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是一種經(jīng)過(guò)修改的新型機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彼此對(duì)抗，從而生成更逼真的圖像。

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