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Appleは最近開設した機械学習ブログを更新し、Siriを改良するために同社が人工知能をどのように利用しているかを説明する3つの新しい論文を掲載した。

詳細は下記をご確認ください。

機械学習について学ぶ

最初の新しい論文「ラベル付け問題としての逆テ​​キスト正規化」で、Apple は、新しい言語でサービスを開始するときに Siri の音声認識レベルを高く維持する問題について説明しています。

これは、Appleが音響モデルを学習させるのに十分なデータをすぐには入手できないため、精度が低下する可能性があるためです。しかし、既存の音響モデルのデータを活用するいわゆる「転移学習技術」を用いることで、Appleは言語とオーディオチャンネル帯域幅の両方において、高度な音声認識技術を転移させることに成功しています。

「当社の技術は、新しい言語を導入した日にSiriの精度を大幅に向上させるのに役立ちます」とAppleのエンジニアは書いている。

2 つ目の論文「ラベル付け問題としての逆テ​​キスト正規化」では、Apple は、Siri に日付、時刻、住所、金額を適切な形式で読み上げさせる方法について説明しています。たとえば、「2016 年 10 月 23 日」ではなく「2016 年 10 月 23 日」と読み上げさせる方法について説明します。

3つ目の新しい論文は、「Siriの音声のためのディープラーニング：ハイブリッド単位選択合成のためのデバイス内ディープ混合密度ネットワーク」と題されています。この論文では、Siriの音声品質を向上させ、より自然で滑らかな音声を実現したディープラーニング技術のいくつかについて解説しています。

AppleのAI改善への取り組み

Apple の機械学習ブログが注目に値するのは、Apple が長い間 AI コミュニティから孤立し、カンファレンスへの出席を拒否したり、研究者が既存の学術誌に研究成果を発表することを許可しなかったからだ。

しかし、ここ数ヶ月で状況は変わりつつあり、Appleはこの分野での取り組みをオープンにし、実際に自社の研究成果をまとめた研究論文を発表している（もちろん、Appleは既存のジャーナルに掲載するのではなく、独自の機械学習ジャーナルを作成することを選んだ）。こうした取り組みの理由の一つは、Appleの秘密主義によって敬遠される可能性のある機械学習研究者を、より多く獲得することにあるのかもしれない。

しかし、Appleは完全に方向転換したわけではない。FacebookやGoogleといった、商業的応用が見つかっていない研究成果を発表することで知られる他のテクノロジー大手とは異なり、Appleは比較的安全な戦略をとっている。Siriがディープラーニングベースのモデルに移行したのはiOS 10の時であり、Appleはつい最近になって、その研究成果の一部を解説した論文を発表したばかりだ。

Appleが新製品名を秘密にするためにどれほどの努力を払っているかを考えると、同社が行っている最先端の研究について公表したがらないのも無理はない。しかし、現状から判断すると、Appleが近いうちに世界を驚かせるようなAI関連の発表をすることはなさそうだ。

それでも、これまでコンピューター サイエンスのこの最も重要な側面において他社に遅れをとっていると見られていた企業にとって、このブログは間違いなく有望な (そして教育的な) 一歩です。