Apple初のAIホワイトペーパーは、より効率的な物体認識学習について述べている

Appleの人工知能への取り組みは、先日公開されたホワイトペーパーのおかげで明らかになり始めています。このホワイトペーパーでは、人工画像を用いてコンピュータに現実世界の物体を認識させる方法を解説しており、AIコミュニティにおけるオープンな研究理念への誠実な姿勢も垣間見ることができます。

Appleの人工知能に関するホワイトペーパー

このホワイトペーパーは「敵対的学習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」と題されており、合成画像に実画像を付加することで、コンピュータによる物体認識をより効率的かつ低コストで向上させる方法について説明しています。このシステムは、タグ付きの人工画像とタグなしの実画像を合成することで機能します。

この論文は、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・ウェッブ氏によって執筆され、彼らはこのシステムを「シミュレーテッド+教師なし学習（S+U学習）」と名付けました。S+U学習の利点は、AIシステムが非常にリアルな画像コレクションを用いて、人間の目や笑顔といった現実世界の実際の物体の外観を学習できることです。人間が何時間もかけて手作業で画像にタグを付ける必要はありません。

彼らの研究とテストは静止画像に重点を置いていますが、研究グループはその研究をビデオにも拡大したいと考えています。

Appleの人工知能ホワイトペーパーの背景

Appleは今月初め、エンジニアに研究に関するホワイトペーパーの公開を許可すると発表した。これは同社の秘密主義的な姿勢から大きく逸脱したものだ。S+Uのホワイトペーパーは、おそらく今後発表される大規模な一連のホワイトペーパーの第一歩に過ぎないと思われる。

この文書は、研究が日常的に共有され誰もが恩恵を受けられる AI コミュニティのオープン性をサポートするという Apple の意図を示しているため、ある種の和解の糸口とも言える。

この動きはある程度は友好的なジェスチャーではあるものの、Appleにとっては自己満足的な側面も強い。研究者が研究に関するホワイトペーパーを発表できない状況では、AI分野の優秀な人材を引きつけるのは容易ではない。このハードルがエンジニアの流出につながっているという声もある。

同社のCEO、ティム・クック氏は、そうではないと述べ、エンジニアの中には研究成果の発表を求められていない環境で働くことを好む人もいると付け加えた。しかし、少なくとも彼らの研究の一部は、一般公開されているようだ。

Apple にとって、AI コミュニティにオープンに参加することはあらゆる面で勝利である。同社は AI 研究コミュニティに参加し、そうでなければ Apple を検討しなかったであろうエンジニアを雇用できる可能性があり、本当に秘密にしておきたいものは秘密のままにしておくために何を共有するかを選択できる。

Apple のホワイトペーパーは、コーネル大学図書館の arXiv ウェブサイトで確認できます。