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AI研究で影響力を高めるApple研究成果を発表した真意とは?

Apple、機械学習分野の国際会議で最優秀論文賞

文●山下洋一

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開発中の製品や技術について非公開を徹底しているAppleと、研究成果の発表・共有を重視するAI研究者のコミュニティの相性は「水と油」。そのため、AI分野の優秀な研究者がAppleを敬遠していると指摘されていた。ところが、Appleが昨年公開した機械学習に関する研究成果が、権威ある国際会議で最優秀論文賞に選ばれた。

 

合成画像で人工知能を訓練

米ハワイで開かれた「コンピュータービジョンとパターン認識国際会議」(CVPR)において、アップルの機械学習に関する論文が最優秀論文賞に選ばれた。

CVPRは、コンピュータビジョンで権威のある国際会議だ。コンピュータビジョンは機械学習の最適な応用分野の1つであり、近年の深層学習の成長によってCVPRに提出される論文の大半が機械学習に関するものになっている。今年の選考対象論文は2600本以上。その中から2本が最優秀論文に選ばれた。

受賞したのは、昨年12月にアップルが人工知能関連で初めて研究成果を発表して話題になった画像認識精度を効率的に高める手法の論文だ。

ニューラルネットワークの訓練に現実の画像を使うと、手作業でラベルを貼り付ける必要があり、コストや時間がかかる。コンピュータが生成する人工的な画像(合成画像)を用いると、狙いどおりの画像を簡単に用意でき、自動的に注釈も付けられる。ただ、今日の合成技術でも現実の画像ほどリアルなものは作成できない。合成画像による訓練の成果をそのまま一般化すると、現実とのギャップから誤認識が生じる。そこでアップルの研究者は、ラベルが貼られていない現実の画像を使って合成画像のリアリティを強化するネットワークと、その成果を判定する別のネットワークを対抗させて合成画像と現実の画像のギャップを埋めた。

この手法を使えば、手作業の負担なく、効率的に機械学習を活用した画像認識の精度を向上させられる。また合成画像を使えるから、アップルのようにユーザのプライバシーを保護しながら必要最小限のデータしか収集しないプラットフォームでも効果的に機械学習を鍛えられる。

 

 

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AI研究の成果を共有する取り組みの一環として、Appleは7月に「マシンラーニング・ジャーナル」というサイトを開設した。8月末時点で4つの成果が公表されており、いずれも機械学習の活用をエンドユーザにもたらすうえで重要な提案になっている。【URL】https://machinelearning.apple.com




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