Fei-Fei Li博士、Twitter取締役に就任
記事まとめ
News: Fei-Fei Li博士、Twitter取締役に就任
Twitterは5月11日にスタンフォード大学教授であるFei-Fei Li博士を取締役に迎えたと発表した。
Welcome @drfeifei to the Twitter board!
— jack (@jack) May 11, 2020
「Twitterは、テクノロジーがいかに強力な方法で世界を結びつけることができるかを示す素晴らしい例であり、AIと機械学習はテクノロジーとそれを利用する人々に多大な影響を与えることができます。当社の歴史の中でこのような重要な時期に取締役会に参加できることを光栄に思います。Twitterがこのテクノロジーを活用して、サービスを利用するすべての人に利益をもたらすために、私の経験を活用できることを楽しみにしています。」
Context: Li博士の研究バックグラウンド
Li博士のコンピュータビジョンの研究は、自然情景理解（後に画像のストーリーテリング）と呼ばれる一連の研究に大きく貢献している。
最もよく知られているのは、大規模な視覚認識の分野に革命をもたらしたImageNetプロジェクトである。
Context: ミスインフォーメションの時代とAI
同社は最近数週間で、プラットフォーム上の誤解を招く情報を特定して削除するためのいくつかの新しいポリシーや機能を発表している。
しかし、オックスフォード大学の研究者による4月の分析によると、虚偽であると報告されたツイートの約59％が「ユーザーに虚偽の可能性があることを警告するラベル」を付けずにサイト上に残っていたことが分かった。
AIにより大量のツイートにラベルを正確に付けることができれば、ミスインフォメーションの問題は大きく改善されると見込むことができる。
Context: 米国の大統領選挙とTrump大統領のツイート
Twitter has now shown that everything we have been saying about them (and their other compatriots) is correct. Big action to follow!
— Donald J. Trump (@realDonaldTrump) May 27, 2020
米大統領のDonald Trumpは以前から一日に複数回ツイートすることが知られており、彼の考えがTwitterを通して、大衆に伝わることからTwitterは大統領選挙においてキーファクターとなりえる。
Controversy: Project Maven
Li博士は以前、Google Cloud AI担当チーフサイエンティストとして働いていたが、国防総省のためにAIツールを開発するための同社の契約をめぐる論争が勃発し、数十人の従業員が抗議した。Googleは最終的にプラグを抜き、プロジェクトを更新しないことにした。
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2020年の革新的な人工知能企業【Part 3】
1. Syntiant
半導体企業のSyntiant社は、AIアルゴリズムを実行するために設計された低消費電力プロセッサを製造している。
同社のチップは非常に小さいため、より高度なアルゴリズムをハイテク機器、特に音声アシスタントに搭載するのに最適。
Syntiantのプロセッサのうち2つは、AmazonのAlexa Voice Serviceで使用できるようになり、開発者はクラウドにアクセスすることなく、より簡単に人気の音声アシスタントを自社のハードウェアデバイスに追加することができるようになった。2019年、SyntiantはAmazon、Microsoft、Motorola、Intel Capitalなどから3000万ドルを調達。
2. WINT
Wint社は、水漏れを防止するためのソフトウェアを開発してる。
同社の調査によると商業ビルでは25%以上の水が無駄に使われており、多くの場合、発見されていない漏水が原因らしい。
そこで、Wint社は水の使用量の異常を探すことで、水漏れと無駄を特定できる機械学習ベースのツールを発売。これを用いることで建設現場や商業施設の管理者は、パイプが破裂する前に水を止めることができるようになる。
2019年には、水漏れに注目したことで同社の収益は400%増加し、フォーチュン100社からも注目を集めており、そのうちの1社はWintが水の消費量を24%削減したと報告している。
3. INTERACTIONS
ドライブスルーやレストランで食べ物を注文して、注文したものと違うものが出くる..ヒューマンエラーは発生しやすく、防ぐことが意外と困難。
2019年に登場したInteractionsのゲスト・エクスペリエンス・プラットフォーム（GXP）は、電話やテキストでの注文に加え、注文を正確に処理するためにAIを使用している。
この技術は、複雑なカスタムオーダーにも、冷静に対応できるように設計されており、「ハンバーガーと一緒にポテトはいかがでしょうか？」などとサイドメニューを勧めることもできる。インタラクションズは、あなたが最近ランチを注文したことがあるであろうクライアントに対して、すでに300万件の注文を処理している。
4. Kasisto
カシストは、パーソナル・ファイナンスを熟知し、人間との会話の仕方を知っているデジタル・アシスタントを開発。
KAIと呼ばれるその技術は、銀行やその他の金融機関が提供するバーチャルアシスタントの背後にあるAIであり、顧客がビジネスを遂行し、より良い意思決定ができるように支援している。
Kasistoはスタンフォード研究所でインキュベートされ、KAIはAppleのSiriアシスタントを生み出したのと同じコードベースと研究から分岐。
カシストによると、現在、約1,800万人の銀行の顧客が、モバイル、ウェブ、または音声チャネルを通じてカイにアクセスできるようになったという。
2020年の革新的な人工知能企業【Part 2】
1. VIZ.AI
脳卒中患者がERに到着すると、治療を受けるまでに何時間もかかることがある。Viz.aiはAIを用いて患者のCTスキャンの分析し、治療を提供するために必要な施設などを準備している。
治療を受けるまでにかかる時間を短縮し、治療成績を向上させることができる。Viz.aiによると、病院の顧客基盤は2019年に1,600%以上増加したという。
2. NVIDIA
ポスト印象派の画家ポール・ゴーギャンにちなんで名付けられたGauGANは、AIの絵筆のように動作する深層学習モデルで、テキストの説明、落書き、基本的なスケッチを、フォトリアリスティックでプロ品質の画像に素早く変換することができる。
Nvidiaによると、一流の映画スタジオやビデオゲーム会社のアートディレクターやコンセプトアーティストは、すでにGauGANを使ってアイデアのプロトタイプを作成したり、デジタル風景に迅速な変更を加えたりしているという。
デモ動画はYouTubeで160万回以上の再生回数を記録している。
3. HIVE
従来、広告の正確なターゲティングと測定はデジタルプラットフォームの領域であり、古い形式のメディアではないとされている。しかし、HiveのAIは、リニアTVにデジタルのような精度をもたらす。
同社のアルゴリズムは動画を取り込み、内容を識別することで、マーケティング担当者は広告を関連性のあるコンテンツに関連付けることができるようになる（カーチェイスシーンの後に自動車のコマーシャルを流すなど）。
ベインとの提携により提供されているハイブのMensioプラットフォームは、同社のAIが生成したメタデータと2000万世帯の情報を融合させ、広告主にメッセージのターゲットとなるオーディエンスに対する新たな洞察力を提供している。
2020年の革新的な人工知能企業 【Part 1】
人工知能は、コンピューティングのほぼすべての側面において、トレンドというよりも中核的な要素となる変曲点に達している。
これらの企業は、
- 自動運転
- 脳卒中の治療
- 水漏れの検出
- ファーストフードの注文の把握
などなど、あらゆる分野にこの技術を応用している。そしてその中には、今後数年でさらにアルゴリズムの革新が進むであろうAI対応のチップを設計している企業も存在する。
1. Graphcore
次世代のAIアプリケーションを実現するためにコンピューティングのあらゆる側面が機械学習やその他のAIによって変革されつつある中、企業は既存のCPUやGPUにヘビーなアルゴリズムを投げるしか手はないのか。
GraphcoreのIntelligence Processing Unitはアルゴリズム取引などのタスクに特化することで、数値計算を数時間から数分に短縮することを可能にしたイギリスのブリストルを拠点とする新興企業である。現在、DellのサーバーとオンデマンドのMicrosoft Azureクラウドサービスとして出荷されている。
2. Persado
セール情報やクーポンにはマーケティング効果が高くても、高頻度でユーザーにその情報を送るのはかなり労力がかかる。
AIを用いてマーケティング言語を自動生成するPersadoはその仕事を代行してくれる。同社のアルゴリズムは、ブランドが潜在顧客に伝えたいことを学習し、最も効果的なアプローチを提案する。
2019年には、PersadoはJPMorgan Chaseのような大企業と契約を結び、同社のすべてのマーケティングに同社のAIを使用する5年間の契約を結んだ。過去3年間でPersadoは、年間経常収益を2倍に増やしたと主張している。
3. LIVEPERSON
AIが親切で知識豊富なカスタマーサービス担当者の代わりになるのは、まだ先であることは事実。
しかし、LivePersonの会話型AIは、企業が人間の担当者を最大限に活用できるように支援する。機械学習を取り入れたこのサービスは、入ってきた問い合わせを最適なエージェントに振り分け、学習しながら、より的確なカスタマーサービスを提供できるようになる。
テキストメッセージングからWhatsApp、Alexaまで、あらゆるものに対応。
