Apple опубликовала первую работу по ИИ

Обучение состязательной нейросети на основе аннотированных синтетических и неаннотированных реальных изображений. Иллюстрация из первой научной работы Apple по ИИ ^[1]

Представьте будущее, в котором системы искусственного интеллекта крупных корпораций будут конкурировать между собой, зарабатывая деньги для своих акционеров. Разумеется, у корпоративного ИИ основной задачей будет максимизация прибыли. Хорошо, если акционерами компании будут люди и прибыль достанется им. Программы ИИ могут анализировать рынок, определять наиболее перспективные рыночные ниши, устанавливать сотрудникам задачи по разработке новых продуктов. Возможно, ИИ может и сам генерировать продукты, но проверять их надо на людях, так что живые сотрудники всё равно необходимы корпорации для тестирования.

Такое киберпанковское будущее становится немного ближе.

Google, Facebook, Microsoft и другие крупные корпорации ведут активные разработки в области систем слабого ИИ ограниченной функциональности. Свои разработки ведёт и Apple, но до сих пор эта компания со свойственной ей закрытостью не опубликовала ни одной научной работы. Никто не знал, над чем она работает. И больше всего проиграла от такой закрытости сама Apple.

Сейчас Apple наконец-то опубликовала свою первую работу ^[1] в области искусственного интеллекта. И пусть тема первой работы не такая глобальная — всего лишь улучшение качества обучения состязательной нейросети без учителя на синтетических изображениях ("Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training"). Важен сам факт, что в «яблочной компании» есть научно-исследовательские подразделения, которые работают в этой перспективной области. Сначала нейросети обучаются на создании красивых картинок, но затем станут решать и более сложные задачи.

Apple уже несколько лет работает над системами ИИ. Наглядным подтверждением стал голосовой помощник Siri, который появился в iPhone в 2011 году — чатбот с дополнительными функциями. Он выглядел довольно интересно для своего времени. Но за все прошедшие годы учёные из Apple не опубликовали ни одной научной работы.

По мнению ^[2] некоторых специалистов, такая закрытость является причиной того, что Apple отстала от конкурентов в данной области. Это понятно. Закрывшись от коллег, исследователи из Apple не получали столь необходимой для научной работы обратной связи, отзывов, комментариев коллег. Никто не мог использовать их работу и усовершенствовать её, никто на них не ссылался. В конце концов, ведь научной сообщество — это глобальная открытая среда, где каждая работа опирается на мощный фундамент из многочисленных работ коллег. Здесь метод изоляции не работает, как в привычном Apple мире компьютерных экосистем.

В декабре 2016 года политика Apple в этой области наконец-то изменилась. 5 декабря 2016 года на конференции Neural Information Processing Systems в Барселоне выступил ^[2] Расс Салахутдинов (Russ Salakhutdinov) директор по исследованиям искусственного интеллекта в Apple, который занял эту должность в октябре, придя из Университета Карнеги — Меллона. Он рассказал публике, что Apple отныне будет публиковать свои работы по ИИ, как это делают остальные компании.

Слайд ^[3] из презентации Салахутдинова 5 декабря 2016 года

Apple наняла директора по исследованиям ИИ и изменила политику, потому что многие классные специалисты в этой области просто отказывались работать в «яблочной компании» из-за её закрытой политики. Какой смысл в большой зарплате, если о твоей работе никто не знает?

Чтобы компенсировать проблемы с наймом учёных, Apple сконцентрировалась на скупке стартапов. В этом году она купила ^[4] Turi Inc. за $200 млн и ещё полдесятка других стартапов ^[5], в том числе индийский Tuplejump Software Pvt Ltd (специализируется на быстром дата-майнинге), Emotient (разработка систем ИИ, которые распознают и реагируют на эмоции на лице человека). От Apple можно ожидать наиболее «гуманных» разработок в сфере ИИ, то есть таких, которые взаимодействуют напрямую с человеком. Сюда вполне вписываются распознавание эмоций и реагирование на них, чем занимается недавно купленный стартап.

Первая научная работа Apple описывает технологию для улучшения качества обучения нейросети. В последнее время для обучения нейросети часто используются синтетические изображения (в состязательных нейросетях генерацией картинок занимается генератор, а их схожесть с реальностью определяет дискриминатор). Так проще составить необходимую большую базу для обучения нейросети. Так вот, исследователи из Apple нашли способ, как сделать такое обучение более эффективным, добавляя фотореализма синтетическим изображениям с помощью базы реальных фотографий и «рефайнера» (улучшателя).

Обучение нейросети на синтетических изображениях эффективно, потому что они уже аннотированы и размечены. Но обученная на них нейросеть с трудом переносит свои знания в реальный мир, вид которого далёк от синтетических картинок. Разработка Apple решает эту проблему.

Научная статья опубликована ^[1] 22 декабря 2016 года в открытом доступе на сайте препринтов arXiv.org (arXiv:1612.07828). Авторы научной работы — шесть сотрудников Apple, в том числе Джош Сасскинд (Josh Susskind), сооснователь стартапа Emotient по распознаванию эмоций, который недавно купила Apple.

Автор: alizar

Источник ^[6]