Salakhutdinov 的演講是在一個名為 'NIPS' 的機器學習會議上發表的, 該會議已經持續了三十一年, 近年來參與人數更是呈指數級增長, 今年吸引了近 8000 人蔘加.
他此次大部分演講都圍繞著機器學習對自動駕駛汽車系統的影響. 例如, 他討論了如何在繁忙街道上檢測汽車和行人, 在未知街道上行駛, 以及繪製城市詳細 3D 地圖的項目.
Salakhutdinov 在會上展示了蘋果的新系統, 它可以用於識別汽車, 行人並讓汽車按照道路上的規則指示進行駕駛部分. 他展示了這個系統是如何工作的, 即使在外面下雨的時候, 或者行人和其他危險情況並沒有在視線範圍內時它也能提前預防. 這個系統甚至可以推斷出行人可能會在哪裡出現. 他調侃道: '如果你五年前問我, 我也會非常懷疑這是否能做到. '
此外展示的另一個項目是蘋果上個月發表的一篇研究論文的基礎, 該論文的核心是使用雷射雷達來檢測行人和騎單車的人.
Salakhutdinov 最後還展示了蘋果如何從路上的汽車中收集數據, 並利用這些數據建立廣泛而詳細的 3D 地圖, 並提供交通號誌和各種道路標記等資訊. 這樣的地圖在自動駕駛汽車上發揮了重要作用.
在展示完成後, Salakhutdinov 討論的另一個項目是讓安裝新系統的車輛在世界各地移動時如何保障運行, 他提到一種叫做 SLAM 的技術, 可以用於即時定位與地圖構建, 並進行本地化的同步和映射. SLAM 被用於機器人和自動駕駛汽車, 並且在地圖製作和增強現實方面也有應用.
按照蘋果一向喜歡保密的風格, 但這次在開發自主系統方面的一些工作令人驚訝地開放. 蒂姆•庫克稱, 自動駕駛系統 '非常令人興奮' , 並表示蘋果正在開發 '所有人工智慧' 項目. 蘋果還推動了自動駕駛汽車測試政策的改革. 最近, 一份報告稱, 蘋果正式在加州測試無人駕駛汽車.
蘋果在自動駕駛系統上的努力究竟是什麼, 還有待觀察. 蘋果這次如此公開的態度, 是真覺得沒什麼好保密, 還是為新產品的推出放出煙霧, 外界對此也存在疑問.