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新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来 Machine Learning 15minutes! 発表資料

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新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来
第7回 Machine Learning 15minutes! 発表資料

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新事業で目指す自然言語処理ビジネス、その未来 Machine Learning 15minutes! 発表資料

  1. 1. 新事業で目指す自然言語処理ビジネス その未来 古川 朋裕 ーMachine Learning 15 minutesー
  2. 2. 自己紹介 <名前> 古川 朋裕 株式会社Nextremerで 機械学習/自然言語処理エンジニアを担当 今月退職して起業予定 →新事業で何をやろうとしているのか?
  3. 3. 最高の自然言語処理プロダクトを作る 起業して目指すこと
  4. 4. 世界一 起業して目指すこと 最高の自然言語処理プロダクトを作る ✕ googleやIBMに勝つ ○ googleやIBMに無いものを作る
  5. 5. 最高の自然言語処理プロダクトを作る 起業して目指すこと アカデミックな技術だけに注目せずに ベストパフォーマンスを求める
  6. 6. 起業して目指すこと なぜ自然言語処理の事業なのか? 1.技術の急速な発展 2.近未来の知的システムの基本となる可能性
  7. 7. なぜ自然言語処理なのか? 技術の急速な発展 事例)”Google翻訳が進化 日本語にもニューラルネット適用、自然な訳に” (引用元:http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1611/16/news085.html) 米Googleは11月15日、ニューラルネットワーク技術を活用した新しい機械翻訳システム(NeuralMachine Translation)を、日本語など8言語に適用したと発表した。従来より自然な翻訳が可能になり、「飛躍的な前進」と している。新翻訳システムのAPIを、「Google Cloud Platform」で公開。開発者が自由に利用できるようにし た・・・ 事例)” IBMのWatson わずか10分で難症例患者の正しい病名を見抜く” (引用元:http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1611/16/news085.html) IBMの人工知能「Watson」が、特殊な白血病患者の病名を10分ほどで見抜き、その生命を救ったと東京医科学研 究所が発表しました。患者は当初、医師に急性骨髄性白血病と診断され抗癌剤治も受けていたものの、まったく効果 が現れていませんでした。東京医科学研究所は「AIが命を救った国内初の事例ではないか」とのこと。・・・ →Google翻訳の技術の中身は?
  8. 8. Google翻訳の技術的に新しいポイントは? “Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation” (Yonghui Wu et al. 2016 Oct 8) 印象:少しでも精度を上げるために たくさんの工夫が凝らされている ポイント: ・wordpieceモデリング ・学習データ量の大幅増加 ・重みの量子化による高速化 ・強化学習の報酬を評価関数として組み合わせる なぜ自然言語処理なのか? 技術の急速な発展 →オープン・イノベーションによって論文やツールを使える
  9. 9. 起業して目指すこと なぜ自然言語処理の事業なのか? 1.技術の急速な発展 2.近未来の知的システムの基本となる可能性 (ここ15年程度)
  10. 10. <言語では情報が整理されている> <非言語ではどう情報を扱うか?が問題> なぜ自然言語処理なのか? 非言語の知的システムでは 情報・知識の扱いを0から考えなければならない可能性 料理をしよう ニンジンを切ろう 料理 システム (故に言語より効率的な可能性もある) さらに、人間が生み出した知識を利用できる
  11. 11. vicarious (シリコンバレーの人工知能のスタートアップ) なぜ自然言語処理なのか? ・汎用的な人工知能開発 ・数年ではない、とても長期スパンのテーマ 参考文献:http://news.vicarious.com/post/65316134613/vicarious-ai-passes-first-turing-test-captcha CAPTCHAデモ・・・変形した文字の読み取りタスク →90%以上で読み取れる能力 (取り組みを公開しないので謎が多い、言語を扱っていないのかも不明) →開発に長期期間かかると宣言している <思考には物体・図など視覚が重要という考え方> http://ventureclef.com/blog2/?p=2954 視覚中心と思われる知的システム開発企業
  12. 12. vicariousのスタンス なぜ自然言語処理なのか? ・幅広く使えるものを 新しい手法を独自開発して 長期で実現 自分の新事業のスタンス ・応用ドメインを特化して オープンイノベーション技術を取り入れながら 短期で実現、すぐに使えるものを開発 +良い機械学習手法が開発できれば非言語にも応用可能 (主観含む) →そして、より近い未来では 情報の考え方や記述方法が整理されている言語が有利と考える
  13. 13. ビジネスと技術に対する考え方 近未来と言いつつ そもそも5年以上先のことを 考える必要はないと思う →現状のビジネス・技術を 正しく把握することが重要だと考える
  14. 14. ディープラーニングブームのきっかけ ・・・Hinton教授が2012年に 画像認識コンテストで圧倒的成績 ビジネスと技術に対する考え方 (引用先:https://www.google.co.jp/trends/explore?q=deep%20learning) “deep learning”の検索結果 2011/12 2013/12 2015/11 2012年に気付いたとしても 十分、技術トレンドに追いつける
  15. 15. >主に創業エンジニアメンバー ・ツイッター tftwi_13579までご連絡を 協力者募集中 自然言語処理技術が 近い未来に社会を変えていく 新しい時代を作りたい方、ご協力を!

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