12月初旬、Appleは人工知能（AI）および機械学習（ML）の研究者に対し、研究成果を論文として発表・共有することを許可し、同社の秘密主義的な開発プロセスのベールを少し剥がしました。それからわずか数週間後、最初の論文が公開され、インテリジェント画像認識分野におけるAppleの研究成果に焦点を当てています。
「敵対的トレーニングによるシミュレーション画像と教師なし画像からの学習」と題されたこの論文では、iOS 10の写真アプリで導入された「Siri Intelligence」や顔認識機能に似た設定で、デジタル画像をインテリジェントに解読・理解できるプログラムについて説明しているが、より高度なものだ。
調査の中で、Appleは「合成」画像、つまりコンピュータ画像と比較して、実画像を使用することの長所と短所を指摘しています。実画像には注釈を追加する必要があり、これは「費用と時間のかかる作業」であり、画像内のオブジェクトに個別にラベルを付けるには人間の作業が必要です。一方、コンピュータ生成画像は「注釈が自動的に提供されるため」、このプロセスを促進するのに役立ちます。
それでも、合成画像に完全に切り替えれば、問題のプログラムの品質が低下する可能性があります。これは、「合成データは往々にして現実離れしている」ためであり、エンドユーザーエクスペリエンスはコンピューター生成画像に存在する細部にしか反応せず、現実世界の物体や写真にうまく対応できないという結果につながる可能性があります。
これが論文の中心的な提案である、「敵対的トレーニング」でシミュレートされた画像と実際の画像の両方を組み合わせて使用し、高度な AI 画像プログラムを作成するという提案につながります。
本論文では、シミュレーション+教師なし（S+U）学習を提案します。これは、ラベル付けされていない実データを用いて、シミュレータからの合成画像のリアリティを向上させることを目的としています。リアリティの向上により、データ収集や人によるアノテーション作業なしに、大規模データセット上でより優れた機械学習モデルを学習することが可能になります。
これにより非常にリアルな画像が生成できることを示し、定性的およびユーザー調査の両方で実証します。
論文の残りの部分では、Appleがこのテーマについて行った研究の詳細が述べられており、実施された実験や、その研究結果を裏付けるために提案された数学的根拠などが挙げられています。論文の研究は単一の画像のみに焦点を当てていますが、Appleのチームは論文の最後に、近いうちに「動画の精度向上についても検討する」予定であると述べています。
この論文の著者は、Appleの研究員であるアシシュ・シュリヴァスタヴァ氏、トーマス・フィスター氏、オンセル・トゥゼル氏、ジョシュ・サスキン氏、ウェンダ・ワン氏、そしてラス・ウェッブ氏です。チームの研究は11月15日に最初に提出されましたが、12月22日まで公開されませんでした。
数週間前にバルセロナで開催されたAIカンファレンスで、Appleの機械学習責任者であるラス・サラクディノフ氏と他の数名の従業員が、健康とバイタルサイン、LiDARの体積検出、構造化された出力による予測、画像処理とカラー化、インテリジェントアシスタントと言語モデル、行動認識といったトピックについて議論しました。近い将来、これらのトピックやその他の様々なトピックに関する論文が発表されるでしょう。
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