在人工智能強勢來襲的今天，無論是Google、Facebook亦或是一些創(chuàng)新企業(yè)，都離不開高頻的討論這個話題，然而作為世界科技巨頭的領先者之一的蘋果一直以來似乎對這個事情并不感冒，只是在安心的做他的手機、平板類的消費品，很少在公開場合討論關于其在人工智能方面的努力，然而最近蘋果卻高調(diào)了一把。

近日，蘋果發(fā)布了公司的首份人工智能報告，準確來說，是一份關于人工智能的學術論文，該論文闡述了一項最新的技術——如何通過計算機生成圖像、而非真實圖像來訓練一種算法的圖像識別能力，這篇報告的第一作者是蘋果研究員Ashish Shrivastav，曾是馬里蘭大學帕克分校計算機視覺的博士。公眾號后臺回復“蘋果”，下載本文報告

在這份報告中蘋果的研究結論是，在機器學習研究中，使用合成圖像來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡要比使用真實圖像更有效。因為合成圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)被標記和注釋，而真實的圖像數(shù)據(jù)需要有人耗費巨大的精力去標記計算機看到的每件事物。但合成圖像也有弊端，有的時候因為合成圖像不夠真實，導致神經(jīng)網(wǎng)絡智能了解到合成圖像中的細節(jié)，而對真實圖像的認識有所不足。為了解決這個弊端，提高合成圖像數(shù)據(jù)的訓練效果，蘋果研究人員推出了“模擬+無監(jiān)督”的學習方法，以提高模擬圖像的真實感。

在論文中，蘋果研究人員使用了“生成對抗網(wǎng)絡”（GAN），簡單來說是一種經(jīng)過修改的新型機器學習技術，讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡彼此對抗，從而生成更逼真的圖像。

這次的報告是蘋果在人工智能領域發(fā)表意見最高調(diào)的一次，其實在月初的時候蘋果就曾經(jīng)表示將發(fā)布自己的人工智能研究報告，這次兌現(xiàn)承諾也標志著蘋果開始在人工智能方向發(fā)力了。