Apple accelera sull’intelligenza artificiale e pubblica il suo primo paper di ricerca sull’intelligenza artificiale, uno dei principali campi in cui investirà nel prossimo futuro.
Lo studio spiega i due principali approcci che vengono utilizzati per far funzionare un algoritmo di apprendimento automatico tramite le immagini. Possono infatti essere usate immagini reali – prive però di “etichette” riguardo ai vari oggetti rappresentanti oppure immagini sintetiche (come quelle dei videogiochi) in cui le etichette sono già integrate.
Stando al paper il secondo approccio alleggerisce il carico di lavoro umano, ma ha uno svantaggio: non rappresentando precisamente il mondo reale, le immagini sintetiche possono portare l’algoritmo ad avere problemi a riconoscere gli stessi oggetti nel mondo reale. Avendoli rilevato in un contesto più limitato e più guidato, la macchina farebbe fatica a ritrovare i dettagli che ha imparato dalle immagini sintetiche nel mondo reale.
La soluzione? Combinare immagini reali e simulate così che possano funzionare in sinergia per un allenamento “antagonistico”, per migliorare il realismo nelle immagini sintentiche usando dati reali non etichettati, evitando di dover spendere tempo e risorse conducendo lavoro non automatizzato. Per ora la ricerca si è concentrata solamente su singole immagini, ma Apple spera di poter applicare questo principio anche ai video.
Quanto mostrato da Apple potrebbe essere solamente la prima di una serie di pubblicazioni incentrate sull’intelligenza artificiale: durante la “AI Conference” di Barcellona di qualche settimana fa, il responsabile machine learning di Apple, Russ Salakhutdinov, ha parlato di vari argomenti spaziando dai segnali vitali al rilevamento volumetrico LiDAR, dalle previsioi con output strutturati ai modelli di assistente intelligente e riconoscimento attività. Il lavoro di Apple sull’intelligenza artificiale sembra essere quindi molto vivace ed è probabile che a breve vengano rilasciate ulteriori pubblicazioni su vari argomenti.
