アップル、「自分で自分を鍛えるAI」の研究論文を公開。研究者確保に向け秘密主義を転換か

ガジェット総合

 
12月22日、アップルによる初のAIに関する論文が公開されました。論文テーマは「コンピューターによる画像認識アルゴリズムの改善にコンピューター合成画像を用いる方法」。大雑把に言えば、画像認識AIを鍛えるための元ネタをコンピューターに自分で作らせて自分で学習させるという、なんだか星新一のショートショートにありそうな内容です。
画像認識系のマシンラーニングでは、ニューラルネットワークに食わせるための写真を大量に用意し、さらにラベル付けする作業の手間が馬鹿になりません。この膨大な量の手間をコンピューター自身にやらせてしまえという発想です。もちろんコンピューターが自ら合成して生み出す画像データには、すでに「木」「犬」「自転車」といったラベルも付いています。
ただ、アップルの論文では「合成画像を使うにしても充分に現実的でないものを使った場合は、通常の(現実世界の)写真をうまく認識できなくなる場合がある」として、学習用の合成画像といえども一定レベルで現実に即した描写をしなければ効率的な機械学習効果を得られないとしています。
そして、アップルの研究者はGenerative Adversarial Networks(GAN)と称する近年人気の機械学習技術を改良した、Simulated+Unsupervised learning (S+U Learning)技術を開発しました。S+U L

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