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【中國智能制造網 企業(yè)動態(tài)】據外媒報道，蘋果日前終于發(fā)布了首份關于人工智能(AI)的學術論文，主要公布了自己在智能圖像識別領域的研究成果。
“保密”的傳統(tǒng)讓蘋果被學術圈嫌棄
蘋果此前說的，要拆掉自己的“保密城墻”的工作終于有了實質性進展。
一直以來，蘋果都不對外公布自己的人工智能發(fā)展情況，“保密”的文化傳統(tǒng)讓蘋果的人工智能研究進展變得神秘，但同時也給自己帶來了麻煩。
想要在學術圈獲得度和同行的認可，同時通過交流推動研究進步，公開自己研究成果與保持分享是關鍵。但蘋果一直以來的“保密”做法讓它難以從學術圈招到人才，這也造成了蘋果在人工智能等方面的申請數量已被其主要競爭對手超越。
人工智能浪潮下，除了蘋果，不少公司如Google、Facebook等都有自己機器學習研究小組，但不同的是，它們經常對外發(fā)布自己的學術研究成果。
本月初，西班牙NIPS大會上，蘋果人工智能研發(fā)部門負責人RussSalakhutdinov承諾，將允許其人工智能和機器學習研究員公開發(fā)布和分享他們的新研究成果，同時也將積極加入到AI學術圈的討論當中。
今日，才過近一個月時間，據外媒報道，蘋果已經履行承諾，終于發(fā)布了首份關于人工智能(AI)的學術論文。
保密墻拆除，蘋果智能圖像識別有哪些研究成果？
蘋果這份研究論文于11月中旬提交復審，并于12月22日通過康內爾大學圖書館出版。
該報告闡釋了一種利用計算機合成圖像來訓練算法的圖像識別技術。報告指出，在機器學習研究中，使用合成圖像進行神經網絡訓練要比真實圖像更有效，原因在于合成圖像已經被標記和注釋，更加省時省力。
不過雖然使用合成圖像和視頻訓練機器學習能降低時間和人力成本，合成圖像更容易容易獲取和定制化，但報告也點出了使用合成圖像的弊端：可能會導致神經網絡的算法與真實世界中的場景產生偏差，造成程序質量下降的后果。
為此，蘋果研究人員提出了解決方案，即通過一種“模擬+無監(jiān)督”的學習方式來提高合成圖像的真實感。蘋果還研發(fā)出一種名為“生成對抗網絡(GAN)”的新型機器學習技術，通過讓兩個神經網絡彼此對抗來生成更加逼真的圖像。論文也提到，蘋果期望未來能通過視頻輸入代替靜態(tài)圖像訓練算法。
不過，蘋果只是發(fā)布了人工智能研究論文，不代表這類研究會很快變成消費性技術，但也可以看出蘋果也已經在人工智能圖像識別上發(fā)力。
蘋果在AI研究上快要被對手甩開幾條街了
第三方研究公司CBInsights的統(tǒng)計數據顯示，2011年起有拿到融資的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，幾乎一半、近140家的AI初創(chuàng)企業(yè)都被收購了，而2016年就有40家。在收購AI創(chuàng)業(yè)公司的大潮里，蘋果也是是主力軍“買主”之一，但收購動作頻繁的依然是Google。
自2015年，蘋果陸續(xù)收購了人工智能公司VocalIQ(主攻自然語言處理和機器自主學習)、Perceptio(主攻智能手機的圖像識別)、Emotient(分析圖像中人物的面部表情并辨別其情緒)、Turi(為提供人工智能研發(fā)工具和框架)，收購的技術也有部分已經運用到蘋果的產品里，例如iOS10系統(tǒng)自帶的相冊已經能夠識別照片中的人和事物，并按照片的不同主題自動分類。
但即使如此，蘋果的人工智能技術與其競爭對手相比，仍有些落后。
CBInsights日前曾公布五家大型科技公司的申請統(tǒng)計，分別包括蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook，在熱門的人工智能領域，蘋果申請的數量落后于主要對手，排名后。
而在汽車領域，蘋果數量排名第二，亞馬遜排名第三。但到了自動駕駛汽車領域，蘋果還是處于落后地位，對手已經。
蘋果在人工智能方面的發(fā)展已經被其主要競爭對手甩開。競爭對手的收購動作、數都更多，而蘋果的保密做法還讓自己與人工智能學術圈隔離開，如今蘋果終于選擇了開放的態(tài)度，將研究論文公布，也算是在人工智能研究上，踏出了新的一步。
(原標題：蘋果一改態(tài)度，終于公開了人工智能研究論文)
浙公網安備 33010602000006號
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