火曜日に開催された神経情報処理システムカンファレンスの招待者限定のミーティングで、アップルの機械学習責任者は、アップルの人工知能開発に対する具体的な目標を詳しく説明し、競合他社に比べて自社がどのような点で優位性があると感じているかを詳細に説明し、アップルの研究について珍しい見解を示した。プロセス。
提供されたプレゼンテーションスライドによると、石英, Appleの人工知能研究における最大のテーマは、画像識別、デジタルアシスタントで使用する音声認識、ユーザー行動予測など、他のテーマとほぼ同じだ。 Apple は現在、macOS と iOS の Siri でこれらすべてのテクニックを使用しています。
しかし、アップルが自動運転車に関連する車両やシステムに取り組んでいることには特に言及せず、機械学習責任者によるプレゼンテーションRuss Salakhutdinov氏はまた、「LiDARの体積検出」、つまりレーザーを使用した範囲内の物体の測定と識別についても議論した。
LIDAR は、レーザー光を対象物に照射して対象物までの距離を測定する測量手法で、自動車の誘導システムなどによく使われています。このコア技術は、さまざまな科学の地図作成にも頻繁に使用されています。
Appleは会議の中で、同社のGPUベースの画像認識実装はGoogleのシステムの1秒あたり2倍の写真を処理でき、主張されていた1,500枚を上回る3,000枚の画像を処理できると主張した。 Apple のシステムも同様に効率が向上しており、Salakhutdinov 氏は、アレイは Google が使用する GPU の 3 分の 1 で構成されており、どちらも Amazon のクラウド コンピューティング サービスを利用していると指摘しました。
Apple が取り組んでいることをさらに深く掘り下げると、その項目の 1 つは親と教師のニューラル ネットワークです。これは、意思決定において妥協することなく、同じくらい大量のデータを含むより大きなニューラル ネットワークが、iPhone などのより小型のデバイスにニューラル ネットワークを転送するものです。品質。この機能を実装すると、関連データを大規模な処理ネットワークにフィードしてデバイスがそのネットワークへの応答を待機する必要がなくなり、巨大な人工知能システムのサブセットが、より低電力のモバイル デバイス上で意思決定を行うことができるようになります。クエリ。
火曜日のAppleの人工知能の焦点に関する会議の前に、Appleは公表されたその科学者は初めて、より大きな研究コミュニティで出版し、共同研究することが許可されることになる。
クック氏は最近、アップルの次のことも明らかにした。横浜の研究施設Appleの音声アシスタントSiriとは大きく異なる、機械学習のための「ディープエンジニアリング」を誇るだろう。
Apple はこのテクノロジーを次の目的で利用しているとも噂されています。自動運転車システム、「プロジェクト タイタン」の派生としてクルマ全体のプログラム。
Isamu 
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