12月27日消息，蘋果致力人工智能的研究已經有一段時間，近期蘋果發布了首份人工智能報告。報告中闡述了一項新技術，即將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。

蘋果在報告中稱，在機器學習研究中，使用合成圖像(例如，來自一款視頻游戲)來訓練神經網絡要比使用真實圖像更有效。因為合成圖像數據已經被標記和注釋，而真實的圖像數據需要有人耗費巨大的精力去標記計算機看到的每件事物，如一棵樹、一條狗或一輛自行車。

當然，使用合成圖像也存在一定的弊端，導致一種算法所了解的內容與真實世界中的場景有所不同。蘋果在報告中稱：“有時，合成圖像數據不夠真實，導致神經網絡只能了解到合成圖像中所呈現的細節，而對真實圖像的認識有所不足。”

為解決該問題，提高合成圖像數據的訓練效果，蘋果研究人員推出了“模擬+無監督”的學習方法，以提高模擬圖像的真實感。蘋果研究人員使用一種經過修改的新型機器學習技術，被稱為“生成對抗網絡”(GAN)，讓兩個神經網絡彼此對抗，從而生成更逼真的圖像。

這篇報告的第一作者是蘋果研究員阿希什·什里瓦斯特瓦(Ashish Shrivastava)，擁有馬里蘭大學帕克分校計算機視覺博士學位。有業內人士稱，對于蘋果而言，此次公開其首份人工智能研究報告也是一大進步。多年來，蘋果對其在人工智能領域的研究一直守口如瓶，這遭到了人工智能研究社區的批評。同時，這也影響了蘋果招募人工智能人才。

此外，此次公開自己的人工智能研究也有助于將來普及自己的人工智能軟件。如今，人工智能軟件正被應用到幾乎所有應用中，如iPhone 7的拍照功能，以及各種互聯網服務。