Salakhutdinov 的演讲是在一个名为 'NIPS' 的机器学习会议上发表的, 该会议已经持续了三十一年, 近年来参与人数更是呈指数级增长, 今年吸引了近 8000 人参加.
他此次大部分演讲都围绕着机器学习对自动驾驶汽车系统的影响. 例如, 他讨论了如何在繁忙街道上检测汽车和行人, 在未知街道上行驶, 以及绘制城市详细 3D 地图的项目.
Salakhutdinov 在会上展示了苹果的新系统, 它可以用于识别汽车, 行人并让汽车按照道路上的规则指示进行驾驶部分. 他展示了这个系统是如何工作的, 即使在外面下雨的时候, 或者行人和其他危险情况并没有在视线范围内时它也能提前预防. 这个系统甚至可以推断出行人可能会在哪里出现. 他调侃道: '如果你五年前问我, 我也会非常怀疑这是否能做到. '
此外展示的另一个项目是苹果上个月发表的一篇研究论文的基础, 该论文的核心是使用激光雷达来检测行人和骑自行车的人.
Salakhutdinov 最后还展示了苹果如何从路上的汽车中收集数据, 并利用这些数据建立广泛而详细的 3D 地图, 并提供交通信号灯和各种道路标记等信息. 这样的地图在自动驾驶汽车上发挥了重要作用.
在展示完成后, Salakhutdinov 讨论的另一个项目是让安装新系统的车辆在世界各地移动时如何保障运行, 他提到一种叫做 SLAM 的技术, 可以用于即时定位与地图构建, 并进行本地化的同步和映射. SLAM 被用于机器人和自动驾驶汽车, 并且在地图制作和增强现实方面也有应用.
按照苹果一向喜欢保密的风格, 但这次在开发自主系统方面的一些工作令人惊讶地开放. 蒂姆•库克称, 自动驾驶系统 '非常令人兴奋' , 并表示苹果正在开发 '所有人工智能' 项目. 苹果还推动了自动驾驶汽车测试政策的改革. 最近, 一份报告称, 苹果正式在加州测试无人驾驶汽车.
苹果在自动驾驶系统上的努力究竟是什么, 还有待观察. 苹果这次如此公开的态度, 是真觉得没什么好保密, 还是为新产品的推出放出烟雾, 外界对此也存在疑问.