これまで人工知能研究を秘密にしてきたAppleは、開発者が同社のシンプルなAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を利用することでニューラルネットワークを構築できるようにした。人間の脳の働きを模倣しようとするこのようなネットワークは、過去の事例を大量に蓄積したデータベースがある場合、特に事象の予測に効果的である。
情報技術において、ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを近似するプログラムとデータ構造のシステムと定義されます。ニューラルネットワークは通常、多数のプロセッサが並列に動作し、各プロセッサはそれぞれ独自の小さな知識領域を持ち、ローカルメモリ内のデータにアクセスします。
通常、ニューラルネットワークは最初に大量のデータとデータの関係性に関するルール（例えば、「祖父は父親よりも年上である」など）を「学習」、つまり入力されます。その後、プログラムはネットワークに外部刺激（例えば、ネットワークと対話しているコンピュータユーザーからの入力）に応じてどのように動作するかを指示したり、（外部世界へのアクセスの制限内で）自ら活動を開始したりできるようになります。
Appleのニューラルネットワーク（Basic Neural Network Subroutines）を使って開発する場合、独自のデータで学習させることはできません。代わりにAppleは特定のタスク向けに「事前学習」を行っており、Popular Scienceによると、ドキュメントから判断すると、このAPIは画像認識に特化しているようです。このAPIはmacOS、iOS、tvOS、watchOSで動作し、各デバイスのCPUに最適化されています。
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