據外媒（méi）報道稱，蘋果公司的人工智能研究終於不（bú）再神（shén）秘，他們於近日發（fā）布了其公司的首份人（rén）工智能研究報告，而在業界（jiè）看來，這（zhè）一舉措對蘋果推廣自己的人工智能應（yīng）用會產生非（fēi）常大的（de）幫助。
在本月早些時（shí）候，蘋果曾表（biǎo）示會發布自家（jiā）公司的人工智能研究報告（gào），在（zài）此之前蘋果一直在秘密地進行人工智能的研（yán）究（jiū）。而在不（bú）到一個月的時間，蘋果就兌現了（le）這樣承諾。
在12月22日，蘋果發布了第一份關於人工智能的學術文件（該文件於11月15日提交出版）。這篇報告描述了一種新興的技術，它被用於改進算法的（de）訓練能力，即通過計算機生成圖像而非真實圖像（xiàng）進行來訓練算法的（de）圖像識別能力。
蘋果在報告中提（tí）到：“在機器學（xué）習研究中，使用合成圖（tú）像（比如來自視頻遊戲裏的那些圖像）來訓練神經網絡遠遠要比（bǐ）使（shǐ）用真實世界圖像更加（jiā）有效（xiào）。這是因為（wéi）合成圖像的（de）數據已經被標記和注釋，而真實世界的圖像數據需要人力消耗巨大的精力和時間去標記計算機看到的一切事物，比如一棵樹、一條狗、一輛自行車。但（dàn）是（shì）實際上使用合成圖像的方法也可能存在一些問題，因為算法學習並不是能夠完美地詮釋真實世界的每一個場景。合成圖像數據通常不夠真實，導致神經網絡學習僅僅能夠了解（jiě）到合成（chéng）圖像中的細節（jiē），並不能（néng）完整地認識到真實世（shì）界中的圖像（xiàng）。”
為了（le）解（jiě）決這個問題，改進對合成圖像數（shù）據的訓練。在本篇報告中指出，蘋果公司的研究人員推出了一（yī）種“模（mó）擬+無監督（dū）”的學習方法，可以用（yòng）來提高模擬圖像的真實性。蘋果（guǒ）研究人員使用一種稱為生（shēng）成式對抗網絡的新機器學習技術，它經過了修改可以讓（ràng）兩個神經網絡（luò）相互對抗，從而能夠生成更加（jiā）真實的圖像，有些類（lèi）似於照片級的圖像。
這篇報告的第一作者是蘋（píng）果公司的研究員阿希（xī）什（shí）·什（shí）裏瓦斯特瓦（Ashish Shrivastava），他擁有（yǒu）馬裏蘭大學伯（bó）克分校計算機視覺博士學位。除此之外，本篇（piān）報告還有一些共（gòng）同作者，其中包括蘋果公司的員工托馬斯·費斯（Tomas Pfister）、恩傑爾·圖澤爾（Oncel Tuzel）、Wenda Wang、拉斯·韋伯（Russ Webb）和喬希·蘇士侃（Josh Susskind），他們共同創立了一個名為（wéi）Emotient人工智能的創業（yè）公司，主攻通過觀察麵部表情來（lái）評估一個人的情緒，這（zhè）個公司在今年的早些（xiē）時候被蘋果收購。
蘋果這次公開了其第一份人工智能報告意味著該公司邁出了重（chóng）要的一步。多年以來，蘋果（guǒ）對其在人工智能領域的研究失重保密，沒有透露過任何（hé）的信息，這一舉（jǔ）措也遭到了人工智能研究社區的評判。同時這也影響到（dào）了蘋果在（zài）人工智（zhì）能領域的人才上招募工作。在人工智能研（yán）究社區更加開放的趨勢中（zhōng），蘋果這一（yī）舉措可以說對其來（lái）講非常重要，它能夠有利於（yú）蘋果公司在整個科技行業推（tuī）廣自家更高（gāo）級的人工（gōng）智能軟件，同時也能夠促進人工智能（néng）研究的發展和傳播。
人工智能（néng）軟件也正變得必（bì）不可少，它幾乎被應用到了所有的應用程序中，在蘋果最新的iphoness 7手機（jī）的拍照（zhào）功能以及其各種互聯網（wǎng）服務中都應用到了人工智能軟（ruǎn）件。
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