Apple publicou seu primeiro trabalho de IA

Treinamento de uma rede neural competitiva baseada em imagens reais sintéticas anotadas e não anotadas. Ilustração do primeiro artigo de pesquisa

em inteligência artificial da Apple: imagine um futuro no qual os sistemas de inteligência artificial das grandes corporações competam entre si, ganhando dinheiro para seus acionistas. Obviamente, a IA corporativa será focada em maximizar lucros. É bom que os acionistas da empresa sejam pessoas e o lucro chegue a eles. Os programas de IA podem analisar o mercado, determinar os nichos de mercado mais promissores e definir tarefas dos funcionários para o desenvolvimento de novos produtos. É possível que a IA possa gerar produtos por si mesma, mas eles precisam ser testados em público, para que os funcionários vivos ainda sejam necessários pelas empresas para testes.

Um futuro tão cyberpunk está chegando um pouco mais perto.

Google, Facebook, Microsoft e outras grandes empresas estão se desenvolvendo ativamente no campo de sistemas de IA fracos com funcionalidade limitada. A Apple também lidera seu desenvolvimento, mas até agora essa empresa, com sua proximidade característica, não publicou um único trabalho científico. Ninguém sabia no que ela estava trabalhando. E acima de tudo, a própria Apple perdeu essa proximidade.

Agora a Apple finalmente publicou seu primeiro trabalhono campo da inteligência artificial. E mesmo que o tema do primeiro trabalho não seja tão global, é apenas uma melhoria na qualidade do ensino de uma rede neural competitiva sem um professor em imagens sintéticas ("Aprendendo com imagens simuladas e não supervisionadas por meio de treinamento adverso"). O fato em si é importante que a “empresa apple” tenha unidades de pesquisa que atuam nessa área promissora. Primeiro, as redes neurais são treinadas para criar belas imagens, mas depois começarão a resolver problemas mais complexos.

A Apple trabalha em sistemas de IA há vários anos. Uma confirmação clara foi o assistente de voz Siri, que apareceu no iPhone em 2011 - um chatbot com recursos adicionais. Ele parecia bem interessante para o seu tempo. Mas, ao longo dos anos, os cientistas da Apple não publicaramnem um único trabalho científico .

De acordo com a opinião de alguns especialistas, essa proximidade é a razão que a Apple tem ficado atrás dos concorrentes neste domínio. Isso é compreensível. Fechando-se dos colegas, os pesquisadores da Apple não receberam feedback, feedback e comentários tão necessários para o trabalho científico. Ninguém poderia usar seu trabalho e melhorá-lo, ninguém se referia a eles. No final, a comunidade científica é um ambiente aberto global, onde cada trabalho é baseado em uma base poderosa de muitos trabalhos de colegas. Aqui, o método de isolamento não funciona, como no mundo familiar da Apple de ecossistemas de computadores.

Em dezembro de 2016, a política da Apple nessa área finalmente mudou. Em 5 de dezembro de 2016, na conferência Neural Information Processing Systems em Barcelona , Russ Salakhutdinov, diretor de pesquisa de inteligência artificial da Apple, assumiu essa posição em outubro, depois de vir da Universidade Carnegie Mellon. Ele disse ao público que a Apple a partir de agora publicará seu trabalho de IA, como outras empresas.


Um slide da apresentação de Salakhutdinov em 5 de dezembro de 2016 A

Apple contratou um diretor de pesquisa de IA e mudou a política, porque muitos especialistas legais nesse campo simplesmente se recusaram a trabalhar para a "empresa apple" por causa de sua política fechada. Qual é o sentido de um grande salário se ninguém sabe sobre o seu trabalho?

Para compensar os problemas com a contratação de cientistas, a Apple se concentrou em comprar startups. Este ano ela comprou a Turi Inc. por US $ 200 milhões e meia dúzia de outras startups , incluindo a indiana Tuplejump Software Pvt Ltd (especializada em mineração rápida de dados), Emotient (o desenvolvimento de sistemas de IA que reconhecem e respondem às emoções no rosto de uma pessoa). Na Apple, você pode esperar os desenvolvimentos mais "humanos" no campo da IA, ou seja, aqueles que interagem diretamente com os seres humanos. O reconhecimento das emoções e a reação a elas se encaixam bem aqui, o que a startup recém-adquirida faz.

O primeiro artigo científico da Apple descreve a tecnologia para melhorar a qualidade do treinamento em redes neurais. Recentemente, imagens sintéticas são frequentemente usadas para treinar uma rede neural (em redes neurais competitivas, um gerador está envolvido na geração de imagens e sua natureza discriminatória é determinada pelo discriminador). É mais fácil criar a grande base necessária para o treinamento da rede neural. Assim, os pesquisadores da Apple descobriram uma maneira de tornar esse treinamento mais eficaz, adicionando fotorrealismo a imagens sintéticas usando um banco de dados de fotos reais e um "refinador" (melhorador).



O treinamento de redes neurais em imagens sintéticas é eficaz porque elas já estão anotadas e rotuladas. Mas uma rede neural treinada sobre eles dificilmente pode transferir seu conhecimento para o mundo real, cuja aparência está longe de ser imagens sintéticas. O desenvolvimento da Apple resolve esse problema.

O artigo científico foi publicado em 22 de dezembro de 2016 em domínio público no site de pré-impressão arXiv.org (arXiv: 1612.07828). Os autores da pesquisa são seis funcionários da Apple, incluindo Josh Susskind, co-fundador da startup Emotient Emotion Recognition que a Apple comprou recentemente.

Source: https://habr.com/ru/post/pt400239/