ジュリ・クローバー
12月6日にスペインのバルセロナで開催されたAIカンファレンスの招待者限定の昼食会で、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Apple社員が人工知能に関する取り組みについて語った。
Quartzはサラクディノフ氏がプレゼンテーション中に使用したスライドの一部を入手し、AppleがAIと機械学習で進めている進歩を垣間見ることができる。
スライドの 1 つによると、昼食会でのトピックは、健康とバイタル サイン、LiDAR の容積検出、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、アクティビティ認識など、多岐にわたりました。
AppleのLiDAR開発に関するスライドの1つには、2台の車の写真が掲載されていましたが、Appleのエンジニアは車や自動運転車などの自動車関連研究については一切触れていませんでした。別のスライドでは、Appleの画像認識アルゴリズムに焦点を当てており、これは1秒間に3,000枚の画像を処理でき、これはGoogleの2倍の速度です。また、デバイス上で直接実行できる小規模なニューラルネットワークに関するAppleの取り組みについても説明されていました。
もう1枚のスライドでは、Appleがオリジナルの4.5分の1のサイズで、精度を損なうことなく2倍の速度でニューラルネットワークを構築できることが紹介されました。AI研究においては決して珍しいことではないこの手法は、より大規模で堅牢なニューラルネットワークを用いて、別のネットワークに様々な状況における判断を学習させます。こうして「生徒」ネットワークは「教師」ネットワークの知識を簡素化したバージョンを持つことになります。つまり、与えられた写真や音声サンプルについて、より大きなネットワークの予測を予測するのです。
議論では、Apple の研究重点分野についてもいくつか取り上げられました。
- 深層生成モデル
- モデル圧縮
- 全体的なシーン理解
- モデルの信頼性
- 深層強化学習
- 教師なし学習、転移学習、ワンショット学習
- 推論、注意、記憶
- 分散コンピューティングにおける効率的なトレーニング
今後、AppleはAIおよび機械学習の研究者に論文発表を許可する予定であり、研究コミュニティへの貢献意欲を示すものです。Appleはこれまで秘密主義で有名でしたが、研究者に論文発表を許可することで、そうでなければ同社に入社したがらないような優秀な人材を引きつける可能性があります。
Apple のプレゼンテーションのスライドの完全な概要は、Quartzでご覧いただけます。
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