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

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？

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

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

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

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

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（Neural Machine 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？

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

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）

＜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

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

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

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

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

＞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

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