RuslanSalakhutdinov人工智能在图像识别和产品推荐等方面发生了巨大变化，但该技术仍然面临许多挑战。特别是如何使AI系统成为“内存功能”仍然是一项挑战。

周二(3月28日)，苹果AI研究部董事RuslanSalakhutdinov在麻省理工学院技术审查会议上探讨了人工智能的局限性，但没有提及苹果如何将人工智能集成到Siri等产品中。Salakhutdinov去年10月再次加入苹果公司。

他被称为对提高自学感兴趣，通过这项技术，他可以教计算机通过反复的优化决定提供最坏的结果。例如，谷歌被用于加强自学，以确保数据中心拥有最佳的风扇和操作员设备，从而节约能源。卡内基梅隆大学(Salakhutdinov是该大学的副教授)研究人员最近也在加强自学训练电脑，进行20世纪90年代电子游戏“dome”的研究。很快，电脑学会了更慢更准确地射击外星人，还找到了需要抓住敌人火力的躲避。

约翰肯尼迪，电脑名言)但是不善于记忆，比如不记得迷宫的布局，导致无法提前计划和制定游戏战略。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视剧)，)Salakhutdinov的研究包括“Doom”的虚拟世界迷宫布局和需要记录每个参考点的AI软件，以找到特定塔的方向。在游戏过程中，软件不会首先识别火的颜色(红色或绿色)，而是根据火的颜色放置相应颜色的塔。

最后，这个软件学会了如何在迷宫中找到正确的塔。而且，如果发现自己在寻找错误的塔，就不会回到原来的路上，找到正确的塔。特别是，这个软件每次找塔的时候都要记住火的颜色。

Salakhutdinov解释说。但是Salakhutdinov回应说，这种类型的AI软件必须是“长时间的教育”，并且必须有强大的计算能力，因此不能持续扩大规模。另外，Salakhutdinov希望探索的另一个领域是教会AI软件通过“较少的样本和经验”超过更慢的自学速度。

尽管演讲中没有提及，但他的这一构想似乎无助于苹果在更短的时间内构建更好的产品。一些AI专家和分析人士指出，苹果的隐私规则更加苛刻，允许作为训练AI系统使用的数据量，因此苹果的AI技术不如谷歌和微软等竞争对手。据《财富》报道，如果苹果公司仍然将更少的数据用于训练AI系统，那么在遵守隐私拒绝的同时，可能需要像竞争对手一样缓慢地改善软件。Via。

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