パートナーズ、個人投資家から7,000万円を調達したことを明らかにした(東急エージェンシーによるプレスリリース)。パートナーズからの7,000万円の調達に続くものだ。今回の調達を受けて、アクアビットスパイラルズは開示されているものだけで、これまでに1億8,000万円を調達したことになる。ラウンドの3次募集を続ける予定。Ventures)が主催した「東急アクセラレートプログラム」では渋谷賞を受賞、2016年1月に東急電鉄と共同でスマートプレートを活用したテストマーケティングを渋谷駅構内などで実施、2016年12月に東急ストアでのレシピ試験配信を行うなど、東急グループとの事業連携の事例が多い。今回の東急エージェンシーからの業務提携を伴う資金調達は、このような経緯の延長にあると推測される。Manager」とアクアビットスパイラルズのソリューションを組み合わせ、リアルとネットが本格的に融合する時代に向けて、広告主が生活者の日常行動に寄り添うことが可能となる「アクティベーションプラットフォーム」の提供を目指すとしている。セカンドファクトリーと共同で、「スマプレPAY」というソリューションを湘南・江ノ島の海の家で実現した。今回の調達を受けて、アクアビットスパイラルズでは以前のピザハットとの連携事例に見られるような、家ナカ領域での事業展開や集積データの利活用に関する協業を強化するとしている。now)」への参加を表明している。部門に同社が決勝進出した際のピッチの模様。ごとの顧客評価と栽培データの統合を通して、予め収入を予測できるデータドリブン農業を構築。ジェルネイルメーカーのプロモーションを支援する「スポンサープラン」を本格的に提供開始。働き方、サービス業の形。ソフトウェアに作成されたものではない。サービスを用いている。ソフトウェアに作成されたものではない。サービスを用いている。Wei-Ying(馬維英)博士が初めて外国のジャーナリストに語ったのは、彼らが研究している技術、なぜフェイクニュースを作成するボットを持つのか、ユーザの何を知ることができたのかということだった。Toutiao(今日頭条)はユーザの行動によってリアルタイムで学習しアップデートされているニュースレコメンデーションアプリだ。遅れを取らない姿勢を見せた。人々が情報を見つけ情報と繋がるための新たな情報プラットフォームとなりつつあります。ユーザはスマートフォンを使い情報にアクセスするだけではなく、情報を作り出してもいます。使って自分で作り出した情報やコンテンツを直接アップロードし公開することができるのです。ユーザやクリエイターが作成する膨大な量のデータはニューロネットワークモデルの成長の糧となる。適用することでユーザがどういう世界に生きているのか、より深く知ることができる。私たちはデジタルに描写される世界から、セマンティックに描写される世界へと進んでいるのです。全面的なシステムの進歩が訪れるとMa氏は考えている。消費というライフサイクルの全ての段階における「フィードバックループを閉じるために、人間の知性をマイニング」することをAIが可能にしていくにつれ、「コンテンツ作成には数年のうちに根本的な変革が起きるでしょう」とMa氏は語った。それは以下のようにしてである。違ったアプローチでフェイクニュースに取り組んでいる。それはフェイクニュースを書くことだ。研究所はボットを開発しており、そのボットは会社の拡大を続けるデータベース内の実在するフェイクニュースを利用し独自の偽フェイクニュースを作成している。フェイクニュースを見分ける別のボットもあり、こちらは前者が作った偽のフィードを分析し現実のニュースから符合するデータベースを引き出すことで学習している。一方は書くことに長けており、それは機械が文章を書くという分野における発展の助けになるものです。一方は読むことに長けています。この2つは私たちのアルゴリズムを通じてラベルデータおよび同化したデータを利用し、お互いを高め合うことができるのです。氏は競合する2つのアルゴリズムを持つことで両者が共に進歩していくことができると考えている。ユーザにフェイクニュースだと思うものを報告してもらい、コメントを分析することでそのコンテンツがフェイクであると示すべきかどうかを見極める。入ってきたのがフェイクニュースであるとシステムが識別した場合、それを読んだユーザ全てに対して読んだのはフェイクだったと通知する。この「デュアルラーニング」技術を他方面にも使用している。ニュースを中国語から英語に機械翻訳し、その後、別のプログラムが同じ記事を英語から中国語に翻訳し、互いのプロセスを高め合っているのだ。世界展開のためにアルゴリズムに学習させている。世界展開の別の側面は動画のように言語に依存しない意味であり、大勢の中国人ユーザを基にアルゴリズムが学習を積んでいる。読者の嗜好に合わせた記事を自動生成することができるようになるであろう。Ikeda私たちは戦略を毎週調整しています。これは不断の実験なのです。システムはリアルタイムでモニタリングを続け、同時にコンテンツが成功するかどうかの予測を立てている。テストを行いもっともインパクトがあったものはどれかを測定する。関連する演算能力のため、全ての記事がアルゴリズムの対象というわけではない。記事にトラクションがつき始めた場合にのみ臨時で助けが入る。機械学習は口コミの予測にも使用されている。新たに入ってくる記事と過去に人気になったものを比べるのだ。機械学習の成功が示されると共に、絶え間ないフィードバックを受けてシステムの正確性は上がっていく。動画における物体認識も大きく発展し、さらなるパーソナライゼーションに拍車をかけている。全ての視聴者に同じものを届ける現在のアプローチはいずれ個々の視聴者に合わせた視聴体験に取って代わられるだろう。ファンのデータが特定の選手に興味があることを示した場合、報道はその選手によりフォーカスするようになる。ユーザの現在位置と習慣を含めた生活というアイデアを組み上げている。ユーザの興味の対象を理解すると共に、AIはユーザの過去と現在の位置を基にお勧めを調整する。氏は下記の例を提示した。使用するアメリカ在住の中国人は、アメリカでフットプリントを生成している。中国の春節の時期になると突然、位置がアメリカから中国のどこかに移動する。お勧めされるニュースは時間と場所によって変わるが、その後アメリカに戻ったらソフトウェアはユーザが春節の時期にいた場所は深い意味を持ち、おそらくは故郷ではないかと推定する。すると、アメリカに戻った後でも、故郷と思われる場所に関係したニュースがあればユーザのフィードに提示される。時間を1つの基準として何を送るのが適当かが決定される。アルゴリズムの計算によって、ある人が忙しいときはアプリも大量のコンテンツを投下しようとはせず後で時間ができるまで取っておこうとする。大きなスケールでは、データによって街や街の一角の人々の働き方の概略を知ることができる。個人的なスケールでは、これらのパターンにより個人の職業を推定するが、データは匿名化される。システムは1台のスマートフォンごとに1つのユーザIDを作成し、これは10億もの要素で構成されているがアルゴリズム以外では個を特定することはできない。アップロードされる1日につき2,000万のコンテンツのうち90%が機械に作られていると明らかにした。他の200万は人の手を経たものだということである。調整に取り組んできたが、人間は今もそしてこれからも必要とされるとのことである。私たちは非常に良好な企業政府間のコミュニケーションチャンネルを持っています。私たちは新しいプラットフォームで、新たな地平を切り拓く新たなアプリケーションであるため、これまで全力で取り組んできました。非常にスムーズに物事が運んだのは、コミュニケーションチャンネルが広くそして健全に開かれていたからです。ソフトウェアに興味を持つコンピュータサイエンスの専門家でもある。人間であるとはどういうことだろうか。その答えは、人間性と同じく、絶え間なく変化し続け、人類とそして時と共に進化し続けている。何世紀にもわたって人間を定義づけてきた本質的な一つの要素は、死からは逃れられないということだ。全ての人は病気になり、そして死ぬ。ソフトウェアに興味を持つコンピュータサイエンスの専門家でもある。Pixabay人間であるとはどういうことだろうか。その答えは、人間性と同じく、絶え間なく変化し続け、人類とそして時と共に進化し続けている。何世紀にもわたって人間を定義づけてきた本質的な一つの要素は、死からは逃れられないということだ。全ての人は病気になり、そして死ぬ。ような先端技術は、専門家の知性が成功すればではあるが、それを変えることができるかもしれない。発見し、そういったマイルストーンを経ながら過去1世紀の間、生物学的疾患を減らし撲滅するため長い道のりを歩んできた。今、医療分野におけるコンピュータの出現をもって、人類は医療の進歩を一気に推し進めようとしている。病気による死をついに終わらせようとしていると言ってもいいかもしれない。病気はまだ存在するが、技術の進歩は早いこのデジタルの時代にあっても、国中でそして世界中で主な死因はいまだに病気である。トップは心臓疾患、ガンが僅差で2位となっている。信じられないかもしれないがこれは進歩の証だ。対照的に、1900年当時のアメリカ人は現代なら治療可能な病気で死んでいた。結核や肺炎やインフルエンザのような呼吸器疾患や、コレラや赤痢といった胃腸感染症である。簡単に言うなら、現代文明における病気とはスペイン風邪や腺ペストのような病原菌による伝染病ではなく、座っていることが多い生活スタイルや現代的な習慣に端を発する病気である。人間は直線的に考えがちであるが、協調的な方法と技術の飛躍により、技術的な進歩は指数関数的になる傾向がある。全世界で経済的な繁栄が増加していく中で前述の傾向は他の国にも広がっている。心臓麻痺や心臓発作が下気道感染症や下痢のような以前の感染症を押しのけるのだ。国が豊かになるにつれ(そしてインフラが整備されるにつれ)、脅威の対象は明らかに移り変わる。不衛生な環境が原因の苦痛から逃れることができたとしても、そこには豊かな社会の負の側面が待ち受けているのだ。以上のことは興味深い疑問を一つ投げかける。私たちは本当に病気をなくすことはできないのだろうか、ただ死因を変えていくことしかできないのだろうか。コンピュータ・ドリブンの医学これにより私たちは新たなマイルストーンを迎える、すなわちコンピュータである。(1960年代に初期のコンピュータが血液によって感染する病気の追跡に使用されていたように)コンピュータはもうすでに長い間医学分野で使われてきたが、新たな発展は同分野に大変革を起こすかもしれない。有望な発展はマシンラーニングであり、私たちが知る病気をなくす手助けとなることが約束されている。今のところ、私たちは医療分野におけるマシンラーニングが持つ可能性の、その上っ面を撫でたに過ぎない。今日、マシンラーニングプログラムは医師を補う役割を果たしている。ソフトウェアは多量のデータをふるいにかけて解釈し、患者の現在の問題を診断して過去の病歴から患者のプロフィールを作成、そして将来の状態を予測することまでシームレスに行っている。医療分野の研究が生み出すデータがどれほど膨大かを考えれば(あるヘルスケアネットワークは2003年に、現存する全ての無作為試験を人間が再検討するには30年かかるとの概算を出した)、コンピュータが余分なデータを削ぎ落として分析し、患者のデータを収集することができるというのは非常に将来有望である。ディープラーニングマシンラーニングの能力はいまだ発展途上だ。ディープラーニングと呼ばれる改良型は人間の脳の構造そのものを模したプログラムであり、研究者はそれを用いて有望な実験を行っている。ディープラーニングプログラムは互いに重なり合ったアルゴリズムの層により構成されている。ある層が受けたインプットは次の層へと伝達され、後に続くそれぞれの層でインプットに対してさらなる処理を行う。この込み入ったシステムによって、ディープラーニングは易々とパターンを認識し、一般的なマシンラーニングプログラムがこれまで私たちに見せてきたものよりもさらに高いきわめてハイレベルな処理をほしいままにすることができる。この処理能力により、いずれは疾病撲滅へ向けたカウントダウンを始められるかもしれない。ディープラーニングにおけるリーダー候補である。意外に思えるかもしれないが、開発者が明言するように、GPUの性質のおかげでディープラーニングにとって理想的となったのだ。複雑なプログラムの実行を簡単に行うために数千のコアを持っている。現在ディープラーニングについての専門知識を医療に応用している。その刺激的な応用とは、神経障害に関係する遺伝要因を特定したり、アルゴリズムを用いて患者の予後を予測したり(そしてそれらの過程の中でも失敗と成功を絶え間なく学習したり)といったことである。適応力があり自立的な特性、医療分野におけるディープラーニングの最大のアドバンテージは、まさにそこにある。ディープラーニングのアルゴリズムは人間と同様に、得た知識を礎として構築し進化していくことができる。事実、様々な応用分野においてディープラーニングは人間の能力を超えることができると研究は示唆している。医療画像ではかつては専門家にしかできなかった仕事を、ディープラーニングははるかに低い不正解率で自動化してみせた。実際、いくつかのディープラーニングのチームは彼らのプログラムを使って患者の写真だけを手がかりに皮膚がん細胞を判定し、そのアルゴリズムの素晴らしい能力を証明している。この技術は、病気に対する私たちのパラダイムをひっくり返そうとする最先端で先進的な機関で積み重ねられて来た。生物学計算研究室は多岐にわたる刺激的な処理をホストしている。劇的なものは生体系を模したモデルを作り結果を予測することができるというものではないだろうか。研究室はいつの日か細胞の振る舞いを理解およびコントロールし、プログラミングを通じて病気の治療ができるようになるという希望を抱いている。これはまだ氷山の一角に過ぎない。専門家がマシンラーニングを健康と生命科学に応用し、ガンのような病気の遺伝的要因を特定してそれを治療するための非常に効果的で精密な治療法を開発しようとしている。未来は今ここになんと刺激的な時代だろうか。ひところは0と1の羅列に過ぎなかったコンピュータサイエンスが、健康とウェルネスに関して誰も予想できなかった方法で大変革を起こそうとしている。人間であるとはどういうことかという問いの答えを技術は変え続けてきた。知能を持つ機械の登場とともに、肉体とコンピュータを分ける線はかつてないほど繊細になっている。含蓄は並外れて大きい。カードもしくはその人自身の遺伝情報と等しいものを持ち、医師は患者固有の情報に基づいて内臓や四肢をプリントアウトするような日が来るかもしれない。コンピュータの大量の研究は指数関数的なペースでデータの収集と学習が行われることでなされるかもしれない。危険性があるのは事実だが、危険な領域に近づこうとすらせずともいくつかの驚異的な機会が存在するのだ。それが達成可能だとしても、病気から解放された楽園に到達するには障害があることは間違いないだろう。人口の過剰や不均衡、多数の倫理的難題といったことが結果として起きる可能性もある。主流医学に風穴を開けるだろう。この点では、人間であるとは本当はどういうことかという問いの答えは、死からは逃れられないということではなく、むしろ死を乗り越えることができる私たちの驚くべき能力によって決定されるのかもしれない。Pitch(毎週木曜日開催)の年末総括版イベントを都内の映画館で開催した。年間を通して、世界的にも優位性のあるテクノロジーを持つと評価された8社がピッチに登壇し、最優秀賞を競った。審査員が選ぶ最優秀賞には、難聴者向けの対話支援機器「Comuoon」を開発するユニバーサル・サウンドデザイン(USD)が輝いた。Pitch(毎週木曜日開催)の年末総括版イベントを都内の映画館で開催した。年間を通して、世界的にも優位性のあるテクノロジーを持つと評価された8社がピッチに登壇し、最優秀賞を競った。審査員が選ぶ最優秀賞には、難聴者向けの対話支援機器「Comuoon」を開発するユニバーサル・サウンドデザイン(USD)が輝いた。ユニバーサル・サウンドデザインユニバーサル・サウンドデザインは、高齢難聴者向けの対話支援機器「comuoon(コミューン)」を開発している。低下した高齢難聴者の耳にとっては、かえって不明瞭な音声となる。これにより、認知症と思われていた高齢者が実は誤認で、音声を正しく届けることで問題なく意思疎通できるケースもあるという。使いたいユーザは増えているという。韓国をはじめ海外展開にも着手している。