Apple wordt opener en publiceert voor het eerst onderzoek naar kunstmatige intelligentie

Apple

Apple staat bekend als extreem gesloten. De ontwikkeling van nieuwe producten wordt angstvallig geheim gehouden en technologie die het bedrijf heeft ontwikkeld wordt niet gedeeld met de rest van de markt.

Maar Apple verandert de laatste jaren. Tim Cook spreekt soms wat openlijker over ontwikkelingen dan Steve Jobs deed bijvoorbeeld. Het meest concrete voorbeeld kwam echter vlak voor Kerst: toen publiceerden Apple-onderzoekers voor het eerst een paper met onderzoeksresultaten over kunstmatige intelligentie.

Begin deze maand werd al bekend dat Apple onderzoek wil gaan delen met de wetenschappelijke wereld. De reden is niet zozeer dat Apple zelf graag dingen wil delen, maar dat het bedrijf er wat voor terug krijgt. Als je publiceert over onderzoek is het makkelijker om samen te werken met wetenschappers van universiteiten en van hun kennis te profiteren. Daarnaast vinden veel onderzoekers het interessanter om bij een bedrijf te werken waar ze ook hun werk kunnen publiceren. Da’s immers goed voor hun cv.

Algoritmes trainen

Op 22 december werd het eerste paper van Apple-onderzoekers gepubliceerd. Waar het over gaat? Het gaat over het gebruik van gesimuleerde afbeeldingen om systemen aan te leren om objecten te herkennen. Voordeel is: je hoeft niet eerst een mens te laten aangeven wat wat is, want dat weet de computer al. Hierdoor is het makkelijker (en vooral sneller) om algoritmes te trainen. Nadeel: gesimuleerde afbeeldingen zijn geen echte afbeeldingen, dus in de praktijk werkt zo’n getraind algoritme helemaal niet zo goed als je wilt.

De oplossing die de Apple-onderzoekers hebben bedacht is om neurale netwerken het tegen elkaar te laten opnemen. Het ene systeem maakt de kwaliteit van de gesimuleerde afbeeldingen realistischer op basis van echte foto’s, het andere systeem moet bepalen of de afbeelding echt of nep is. Het doel is om dat systeem voor de gek te houden.

Wat Apple met dit onderzoek wil? Dat is afwachten. Dit soort fundamenteel onderzoek zie je niet altijd direct terug in producten. Al is er een vrij logische toepassing te bedenken: het verbeteren van de voorwerpherkenning in de Foto’s-app. Daarin kun je tegenwoordig immers zoeken naar dingen die op je foto’s staan, maar dit werkt nog lang niet perfect.