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Appleは人工知能分野で何年も遅れをとっていたが、追いついていることを証明することに熱心だ。

Appleの機械学習ジャーナルに掲載された新しい論文では、「教師なしドメイン適応」へのアプローチが説明されており、特定のシナリオにおいて「ディープラーニング」モデルのパフォーマンス向上に役立つと主張している。

論文の要約で、Apple は次のように述べている。

ディープニューラルネットワークは、現代の機械認識システムの進歩における画期的な技術です。しかし、並外れた学習能力と向上した一般化可能性にもかかわらず、これらのニューラルモデルは依然として移植性が低いという問題を抱えています。これはドメインシフト、つまり異なるドメイン（例えば、コンピューター生成データと実際のカメラで撮影されたデータ）間で収集されたデータ間の関係性の変化という課題です。あるドメインで収集されたデータで学習されたモデルは、一般的に他のドメインでは精度が低くなります。

本稿では、タスク固有の決定境界とワッサースタイン尺度を活用し、ドメインギャップを埋めることで、あるドメインから別のドメインへの知識の効率的な移転を可能にする、新たなドメイン適応プロセスについて論じます。さらなる利点として、このプロセスは完全に教師なし学習であり、新しいドメインデータにラベルやアノテーションを付与する必要がない点が挙げられます。

論文はこちらでご覧いただけます。Appleがこの研究をどのように活用するかは明確ではありません。しかし、Appleのストリートビューのようなマッピングプロジェクトや自動運転車プロジェクトに活用される可能性があります。Appleは、「当社の手法は、道路、車、歩道、植生といった難しいクラス間の予測をより明確にし、混乱を軽減します」と述べています。

AIゲームの強化

Appleは長らくAIコミュニティから距離を置いてきました。カンファレンスへの参加を拒否し、研究者が学術誌に論文を発表することも認めませんでした。準学術的なブログ「Apple Machine Learning Journal」の立ち上げは、ある種の妥協でした。

2017年に発表された際、Appleはこれを「機械学習技術を使うことで、世界中の何百万人もの人々のために革新的な製品を作ることができる」ことを伝える手段だと説明していた。

Appleは今年初め、イアン・グッドフェロー氏を機械学習担当ディレクターに迎え入れ、AIへの取り組みを強化しました。元Google AIのグッドフェロー氏は、現代AIにおける重要な発展である汎用敵対的ネットワーク（GAN）を開発しました。