Appleの機械学習への取り組みはこれまでも注目されてきましたが、同社の人工知能（AI）担当ディレクターは今週の講演でさらに深く掘り下げました。Wiredが報じたように、ルスラン・サラクディノフ氏が壇上に上がり、Appleがどのように機械学習を活用しているかを詳しく説明しました。

サラクディノフ氏の講演は、NIPSと呼ばれる機械学習カンファレンスで行われた。このカンファレンスは過去31年間開催されており、近年飛躍的に成長し、今年は8,000人が参加した。

サラクディノフ氏の講演の多くは、機械学習が自動運転システムに与える影響に焦点を当てていました。例えば、彼は交通量の多い道路における車両や歩行者の検知、未知の道路のナビゲーション、都市の詳細な3Dマップの構築を中心としたプロジェクトについて説明しました。

サラクディノフ氏は、車、歩行者、そして道路の走行可能な部分を識別するAppleのシステムのデモを行った。雨が降っている時や、歩行者やその他の危険物が直接視界にない時でも、システムがどのように機能するかを実演した。このシステムは歩行者の位置を推測することさえできる。「5年前に聞かれたら、『そんなこともできる』と答えるのはとても疑わしかったでしょう」と彼は冗談めかして言った。

サラクディノフ氏が実演したもう一つのプロジェクトは、歩行者や自転車利用者を検知するためにLIDARを使用することに焦点を当てた、アップルが先月発表した研究論文の基礎となった。

サラクディノフ氏はまた、アップルが路上を走る車両からデータを収集し、それを用いて信号や様々な路面標示などの情報を提供する広範かつ詳細な3Dマップを構築する方法も紹介した。こうしたマップは自動運転車の運行に不可欠である。

サラクディノフ氏が論じたもう一つのプロジェクトは、世界を移動するソフトウェアに一種の方向感覚を与えるというものでした。これはSLAMと呼ばれる技術で、位置推定と地図作成を同時に行うものです。SLAMはロボットや自律走行車に利用されており、地図作成や拡張現実（AR）にも応用されています。

4番目のプロジェクトでは、センサーを搭載した車両で収集したデータを活用し、信号や道路標示などの特徴を備えた豊富な3Dマップを生成しました。

Appleは、自動運転システムの開発における取り組みの一部について、驚くほどオープンに語ってきました。ティム・クックCEOは、自動運転システムを「非常にエキサイティング」と評し、Appleは「あらゆるAIプロジェクトの母」となるプロジェクトに取り組んでいると述べました。また、Appleは自動運転車の試験に関する方針の変更も求めています。最近では、Appleがカリフォルニア州で公式に自動運転車の試験を行っているとの報道もありました。

Appleの自律システムへの取り組みが最終的にどうなるかはまだ分からないが、同社がこれほどオープンに語っているのは確かに興味深い。詳しくはWiredの記事をご覧ください。

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