苹果发布首篇 AI 论文，让计算机生成更“真实”的合成照片

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苹果能发论文吗？能

我们能和学界积极交流吗？能

圣诞节前，一篇由多名苹果深度学习研究员署名的文章终于正式出现在了论文库 arXiv 的计算机视觉板块里。该论文标题为《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》（通过对抗网络使用模拟和非监督图像训练），描述了 苹果正在使用的一种特殊的方法，能够显著降低训练图像识别用途神经网络的成本。

这篇论文提出的方法能够让神经网络使用计算机生成的“合成图片” (synthetic image) 训练，取得和使用真实世界照片 (real image) 训练一样好的效果。

具体来说，在人工智能学界和业界人们通常认为使用真实世界照片去训练图像识别系统的效果更好。但这样做的成本往往是很高的，因为计算机能看懂一张照片的前提是照片已经被打上了标记。

举个直观的例子：想让计算机看懂下图，需要提前把照片里的关键元素打上标记，这个是手那个是杯子等等。

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