Composeを発表した。Composeを使うと、次に打ち込まれる文章が予測され候補が自動的に提案されるため、電子メールの下書きを早く作成する事が出来る。Replyと言う、Gmailメールの返信を3択から選ぶ機能を既にリリース済みである。Replyで開発された技術を更に発展させたもので、返信メール作成時でも新規メール作成時でも使う事が出来る。Composeの開発時には3つの課題があった。Composeはユーザーがキーを入力する毎に次の言葉を予測して提示するので、反応速度はユーザーがストレスを感じない100ミリセコンド以内に抑える必要があった。予測精度を上げるとモデルが複雑になり反応速度は下がってしまうため、精度と反応速度のバランスをとる事は重要な課題であった。(2)規模Gmailは14億人以上の多種多様なユーザーが使用している。この規模のユーザーに自動文章補完機能を提供しようとすると、モデルは使用者によって微妙に異なる文脈に最適化したフレーズを予測できるようにする必要があった。Replyの開発時と同等な厳しいユーザプライバシーポリシーを遵守して開発された。Composeが提案する補完候補は、現実世界に存在する差別やバイアス、及び個人情報が含まれないようにする必要があった。開発者は電子メールの内容に直接アクセスする事はできないため、確認する事ができないデータセットを元に人工知能の学習を行わなければならなかった。(RNN-LM)モデルがある。これらの手法は、直前の単語を使って次に出てくる単語を予測する。電子メールでは直前の単語以外にも予測に使えるものがある。Composeは、電子メールのタイトル、以前の本文(返信メール作成時)などを利用して単語予測を行う事とした。このアプローチにより単語予測の問題を、文章の出現順番予測の問題(seq2seqモデル)と見なす事ができるようになった。元文章は「電子メールの表題と電子メールの本文(存在する時のみ)」、予測文章は「ユーザーが作成している電子メール」である。このアプローチは予測の品質に関しては上手くいったが、反応速度に関してはGoogleが課した基準を満たす事ができなかった。反応速度の問題を解決するため、GoogleはBoWモデルとRNN-LMモデルを組み合わせた。これはseq2seqモデルより早く動作し、予測精度も大きく低下する事はなかった。embeddingsを用いて扱いやすい形にし、直前の単語と共にRNN-LMモデルに入力として与える事とした。学習モデルを決定した後、様々なハイパーパラメーターのチューニングや数十億を超える学習用データを使った学習が必要になる。これらは全て非常に時間がかかる事である。64搭載されているマシン)を使用した。これにより、学習はわずか一日未満で完了した。Composeの初期バージョンを実行すると、平均応答時間は目標の100ミリ秒を超えて、数百ミリ秒以上かかってしまった。ユーザの時間を節約する機能がユーザを待たす事は受け入れられない。Composeをサービスとして提供する際にも用いる事ができた。これにより、平均待ち時間を大幅に改善し、同時に単一のマシンで処理できるよう級数を大幅に増やす事もできた。機械学習における公平性は重要な事である。人工知能は現実世界の人間の偏見や認知バイアスを反映して、望ましくない単語の関連付けや文章を作成してしまう。biases」で指摘したように、偏見は自然言語データと深く絡み合っている。Googleは人工知能の学習から潜在的な偏見をなくす方法を積極的に研究している。Composeは数十億のフレーズやセンテンスから訓練されているため、スパム振り分けの人工知能と同様に、複数のユーザが使用する一般的なフレーズを学習するようにした。Composeの品質を向上する事に取り組んでいく。新しいテクニックが応答速度の基準を満たせれば、そのテクニックは製品に取り込まれる。これに加えてGoogleは、個人の文章のスタイルを学び、個々人の書く文章により正確にマッチするように設計された個人用言語モデルの開発にも取り組んでいる。Replyは日本のGmailでも使えるようになっていますが、LINEのスタンプのような使用感で、より気軽に返信は出来るようになりますが「心を込めてメールを書く」と言った感覚がなくなり、よりドライなコミュニケーションに感じてしまう事があるのですが、返信しないで放置になってしまうよりはずっと良いかもですね。Duplexと組み合わさると電話によるコミュニケーションも留守番電話ではなく、自動応答をしてくれるようになるのでしょうか。パーソナルアシスタントの完成形に着々と前進していますね。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉シンギュラリティを本質的にもたらすもの、すなわち超知能の発明は、結局のところ不可能であるか、はるか遠い未来にしか実現しないということになるかもしれない。脳科学の専門知識を持った第一級の研究たちも、そうした見解を表明している。WordPress.。