În cadrul unei conferințe exlusiviste care a avut loc pe 6 decembrie în Barcelona, șeful departamentului de învățare automată din cadrul Apple, Russ Salakhutdinov, și alți angajați ai companiei americane au discutat despre câteva dintre proiectele privind inteligența artificială la care au lucrat pentru Apple.

Quartz a reușit să obțină câteva dintre diapozitivele pe care Salakhutdinov le-a folosit în prezentarea sa, oferindu-ne astfel o imagine asupra progresului făcut de Apple în domeniul inteligenței artificiale și a tehnologiilor de învățare automată.

Uitându-ne pe unul dintre diapozitive, putem spune că subiectele abordate au fost foarte variate, oficiali companiei Apple vorbind în cadrul prezentării despre tehnologiile dezvoltate pentru sănătate și recunoașterea semnelor vitale, detectarea volumetrică a LiDAR, anticiparea cu ieșiri structurate, procesarea imaginilor și colorare, asistentul inteligent Siri și modelarea limbajului, și recunoașterea activității.

Un diapozitiv ulterior se referă la munca depusă de angajații Apple în domeniul LiDAR și include o imagine cu două mașini. Cu toate acestea, inginerii companiei Apple nu au menșionat nimic cu privire la mașini sau eventuale cercetări în domeniul auto pentru dezvoltarea unor sisteme, cum ar fi cele de șofat autonom. Un alt diapozitiv este concentrat pe algoritmii Apple de recunoaștere a imaginilor, care sunt capabili să proceseze 3.000 de imaghini pe secundă, adică de două ori mai multe decât algoritmii folosiți de către Google pentru același lucru.

Russ Salakhutdinov a mai dezvăluit în prezentarea lui că Apple lucrează la rețele neurale mai mici care pot rula local, pe dispozitivele mobile:

Un alt diapozitiv s-a concentrat pe capacitatea Apple de a crea rețele neurale care sunt de 4,5 ori mai mici decât cele obișnuite și de două ori mai rapide, fără a avea pierderi de acuratețe. Tehnica, deloc străină cercetătorilor în domeniul inteligenței artificiale, folosește o rețea neurală mai mare și mai robustă pentru a învăța o altă rețea deciziile păe care le-ar lua într-o serie de situații. Rețeaua „elev” are mai apoi o versiune optimizată din bagajul de cunoștințe al rețelei „profesor”. În esență, ea va prezice predicțiile rețelei mai mari cu privire la o fotografie sau un fișier audio.

Prezentarea a mai acoperit câteva dintre zonele de cercetare ale Apple, printre care se numără:

  • Rețele neurale adânci
  • Compresia modelelor
  • Înțelegerea scenelor holistice
  • Fiabilitatea modelelor
  • Ajutor învățare adâncă
  • Învățare nesupravegheată, transfer de învățare și învățare unică
  • Raționament, atenție și memorie
  • Antrenare eficientă pe tehnica de calcul distribuită

În viitor, Apple intenționează să le permită cercetătorilor în domeniul învățării automate și inteligenței artificială să poată publica lucrări științifice, astfel încât cunoștințele dobândite de ei să poată ajuta întreaga comunitate de cercetători. Decizia aceasta este destul de surprinzătoare, ținând cont că Apple este o companie cunoscută pentru discreție și ascunderea proiectelor la care lucrează, însă ar putea ajuta la atragerea de noi talente.

Mai multe diapozitive folosite de către Apple în cadrul conferinței secrete pot fi văzute pe Quartz.

- Reclamă -