Mynd の中ではユーザの好みを理解するために色々なアルゴリズムが使われていますが、自動的な「分類」は重要な礎石の一つです。
kshara です。先日、iTunes Store に申請したばかりの Mynd iOS アプリ。最後の最後に、開発者たちが悩んでいたのはアイコンのデザインでした。
kshara です。いよいよ iOS 版 Mynd アプリのリリース間近。今日、Mynd オフィスは最終テストと iTunes Store への申請準備に緊迫した雰囲気です。
エッフェル塔がピラミッドよりもずっと軽く丈夫であるように、骨組による軽量で丈夫な構造をナノスケールに持ち込もうというアイデア。
ユーザが注文する可能性が高いと予測できるものは、実際に注文される前に「投機的に」出荷してユーザの近くまで運んでおく、というアイデアの特許を Amazon が取得したというニュース。(この特許 "US 8615473 B2" の詳しい内容は例えば、google 特許検索で見られます。)
『twitter と、facebook と、mixi を1つのタイムラインでまとめて見られて、 投稿も一発送信できる無料の iPhone / iPod touch アプリ』
kshara です。今日の私の Mynd "Daily" より、 昨年末から話題の "SCHAFT" 関連。
この記事に限らず、昨年末あたりから、Google がロボット会社を次々に買収しているのはなぜか、というテーマの論説が多いらしく、私の "Mynd" でも良く見かけます。
大体、amazon と同様に物流に使うのだという説と、android のようにロボットでも基盤技術を押えようとしているのだという説の二つみたいですね。
私自身は、どちらの説もロボット業界側から考え過ぎているのではないかなあ、という印象を持っています。 Google はとても大きな会社なので、自身の大きな要素技術ポートフォリオの中に、ハードウェア制御を入れておくのは当然でしょうし、相応の投資規模になるんじゃないでしょうか。
新年なので、これに関連して、予言を一つ。
昨年までは、「ビッグデータ」がらみで「統計」とか「機械学習」のような地味な分野が流行していましたが、
次にスポットが当たる地味な学問分野はズバリ、
「制御理論」
(
"Control Theory"
)です。
多分、この予言は当たらないと思いますが、来年の今頃には普通のビジネスマンが、「Ｈ∞制御」とか「ハミルントン・ヤコビ・ベルマン方程式」とかつぶやいていないとも限らない。
kshara です。硬い話が続いたので、たまには箸休め的に現場シリーズその３。
今年始めてオフィスに来たので、私の仕事現場。 別に大掃除したからではなくて、いつもこんな感じ。 整理されている派、と言うより、何も置かない派。 モニタが一枚しかないのも珍しいかも。
毎朝、オフィスに来て、このデスクでアサヒグラフを読んで、会議室でゴルフの素振りをして、神田の蕎麦屋でランチのあと、バーでマティーニを二杯飲んで帰宅します。 嘘です。 本当は、Mynd の新機能の開発に色々トライしています。今やっていることは、使えるか使えないかギリギリくらいの感じです。
思うに、私自身が世間にとって、使えるか使えないかギリギリくらいの感じなのでしょうが、 何とかと何とかは使いようと申しますので、何とかお役に立ちたい。それが今年の目標です。
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kshara です。今日の私の Mynd "Daily" より、機械学習のテクニカルな記事。巷で噂の深層学習(Deep Learning)。 (下の画像は Wikimedia より Boltzman Machine の解説図)
しかし、自然言語処理や記事の推薦の問題については、深層学習でうまくコントロールするのは難しそうで、 もう一つ二つはブレイクスルーが必要なんじゃないかなあ、というところが素人としての感想。 どうなんでしょうか。
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私の今日の Mynd "Discovery" タイムラインより、 シャクルトン南極探検隊の新たな写真が発見されたというニュース。
私は昨年「エンデュアランス号漂流記」(E.シャクルトン著/木村義昌・谷口善也訳/中公文庫Biblo) を読んで感動したところだったので、この記事を推薦されてちょっと驚きました。
しかし、これは Mynd の推薦システムが私のことを知り尽しているからでも、 超常的なアルゴリズムを備えているからでもありません。 医者の最大の秘密が「ほとんどの病気はほうっておけば治る」ことであるように、 これは推薦システムの最大の秘密の一つです。
つまり第一に、ほとんどの人間は自分が思っているほどユニークではない。 そして第二に、 荒っぽい方法で推薦したものでも、たまたまユーザの心に強くヒットすることがある。
この場合、まず「エンデュアランス号」は私が思うほどマニアックな記事ではない。 だからこそ、Wired のようなメジャーなメディアで紹介されたのです。 調べてみると、この探検報告はリーダーシップのお手本として経営者などに人気があるそうですね。 そして、この推薦自体の手がかりは、Wired の記事であること、科学系であることなど、数少なく弱いものだったはずです。 それを私が勝手に感心したのです。
推薦技術なんて大したことがない、と言っているわけではありません。 非常に高度な技術とアルゴリズムに裏打ちされているのは事実です。 それでも人間の好みを機械が理解するということはまだまだ困難で、 今のところ心理学的なトリックが強力な相棒にならざるを得ない、というところが真実でしょう。 しかし、この段階でもけっこう役に立つのです。 数％の推薦精度の向上が何億円という利益をもたらすこともありますし、 何と言っても、こういった事情を良く知っている私がうっかり感心してしまうくらいなのですから。
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あけましておめでとうございます。kshara です。 android ユーザの方、Mynd for android は試していただけましたでしょうか。他のニュースリーダ、キュレーション系アプリとの比較など教えていただければ嬉しいです。
今日の私の Mynd "Discover" タイムラインより、 元素周期表で有名なメンデレーエフの逸話。 (下画像はレーピンによるメンデレーエフの肖像画(Wikimedia Commons))。
メンデレーエフと言えば元素周期表、水兵リーベ僕の船、くらいしか知らなかったのですが、 どうやらなかなかに興味深い人だったらしい。
この記事によれば、ウォッカの適切なアルコール度数を定めたのもメンデレーエフ、 皮革製の鞄を作ったのも、無煙火薬を発明したのも、気球おじさんだったのもメンデレーエフ。
アカデミックな化学者と言うよりは、 ある意味、帝政ロシア期の天才ハッカーという感じだったのかも。
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