このツイートについて何人の人が語って(取り上げて)いるかが分かる測度をTwitterが実験中

Twitterが、個々のツイートの人気を示す、“何人がこれについて語っているか”(talking about)という機能を実験している。この測度は、上図のように、何らかの埋め込みツイートがWeb上のどこかに現れるときに表示され、これまでのリツイートとリプライの合計数をリプレースする。

上図のような埋め込みのスタイルは、TwitterのスポークスパーソンDan Jacksonによると、ささやかな実験にすぎないが、ツイートにもっと多くのソーシャルなコンテキストを付けようとする最近のTwitterの試みの一環だ。

リツイートとリプライの合計数は、Twitterに毎日入り浸っているようなマニア的な人にしか興味がなかったのではないか、もっとふつーの人には分かりにくかったのではないか、という気がする。それに比べれば、何人の人がこの素材に深く関心を持っているか、という単純で直接的な測度の方が一般受けするだろう。

とくに埋め込みツイートは、Twitterにあまり出入りしないユーザーやアドバタイザーズでも目にする機会があるから、関心の拡大努力という点でうまいやり方だ。内部的数値にすぎないものが、客観的評価みたいになるのだ。実験だから、これが本番採用されるかは未定だが、エンゲージメントの測度としてはおもしろい着想と言えるだろう。

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Googleマップがデザイン変更。カラースキームを採用

Googleマップがアップグレードする。

同社の公式ブログによると、ドライブ情報、経路案内、公共交通、マップ探索を改訂し、Googleが最も重要と考える情報をハイライトするようにした。つまり、車を運転しているときにはガソリンスタンドを、交通機関を利用している時には駅やバス停を目立つように表示する。

さらに、マップのカラースキームを変更し新しいアイコンも追加したことで、教会、カフェ、美術館、病院などがアイコンの形状だけでなく色で識別できるようになった、とGoogleは言っている。

たとえば、初めての場所でレストランやカフェを探すときは、Googleマップを開いて近くのオレンジ色のアイコンを見ればよい(Googleは飲食のスポットにオレンジ色を使用している)。

以下のスライドショウで、Googleのカラースキームと新しいアイコンデザインを見ることができる。

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マップ機能の変更は、Googleマップの情報を取り入れているアシスタント、検索、Google Earth、Android Autoなどのアプリにも反映される。GoogleマップAPIを使っている他社のアプリやウェブサイトも同様だ。

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今日のエンタープライズITは複雑多様な要素で構成、その全体的管理に挑戦するLightStepが$29Mを調達

アプリケーションのパフォーマンスを管理するツールを開発したLightStepが、2900万ドルの資金調達を経てついにステルス状態を脱した。

GoogleのエンジニアだったBen Sigelmanが創った同社は、エンタープライズの全域にわたる各種アプリケーションの稼働状況をチェックする一連のソフトウェアツールを開発した。

LightStepの声明文によるとSigelmanはGoogleで、毎秒20億のトランザクションを分析できる分散モニタリングシステムDapperの開発とオペレーションを担当した。また彼は、Cloud Native Computing FoundationのOpenTracingスタンダードの開発にも関与した。

同社の顧客リストすなわち初期からのユーザーにはDigital Ocean, Github, Twilio, Yextといったそうそうたる顔ぶれが名を連ね、それに感銘したSequoiaが最新の2000万ドルの投資に踏み切った。

またそれ以前には、Redpointと最初のシード段階の支援者Cowboy VenturesやHarrison Metalから750万ドルを調達している。

2015年に創業されたLightStepは、企業全体にわたって今生じているトランザクションのすべてをリアルタイムで追跡する能力を誇っている。それらのトランザクションは通常、数ダースものさまざまなサービスが、彼らのAPIで絡み合うことによって遂行されている。

同社のソフトウェアは分散的なアーキテクチャを持ち、データを、Sieglmanらが作ったOpenTracingスタンダードのネイティブな統合からか、または、そのほかのトレーシングコミュニティのオープンソースプロジェクトから取り込む。一点に集中化されているさまざまなアプリケーションやサービスのデータロギングや、またEnvoy, linkerd, haproxyといったメッシュ技術やロードバランサーからのデータも、モニタリングと分析の対象になる。

同社の統計エンジンが異状を見つけると、データフローのリプレイ、記録、そしてエンドツーエンドのトレースが行われる。それによって、それらのデータに触っているさまざまなサービスにまたがるコンテキストが提供され、問題の所在を突き止めることができる。

同社Enterprise Strategy GroupのアナリストDaniel Condeは、声明文の中でこう述べている: “今日のエンタープライズが日々実際に運用しているアプリケーション(‘プロダクションアプリケーション’)は、一つの鋳型で作られてはいない。マイクロサービスの集合があるかと思えば、モノリシックなアプリケーションもある。そしてデプロイメントは、ベアメタルのサービスとハイブリッドクラウドのプラットホームが混在している。これだけ多様なものが共存して互いに統合し合うことが、今日のエンタープライズのニーズであり、したがって現代のアプリケーションパフォーマンスモニタリングは、これらさまざまなモデルのすべてから、エンタープライズ全体にわたるデータを集めてくる必要性がある”。

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「ソーシャル・ネットワーク+Evernote」をイメージするMrOwl

ソーシャル・ネットワークとEvernoteが融合したようなアプリケーションが登場してきた。ArvindおよびBecky Raichurによるもので、データの保管や共有を簡単に行うことができるようになっている。しかもあらゆるデータ形式に対応しているのだ。

データは公開ないしプライベートで保管しておくことができる。たとえば当方で、「Rolex」についてのブランチ(MrOwlでは情報をまとめる単位を「ブランチ」と呼んでいる)を作成して公開してある。ここに画像、テキスト、リンクなどの情報を加えていくことができる。人気の公開ブランチには、たとえばシークレット・メニューについてのものなどがある。

アプリケーションの魅力を存分に発揮するには、まだまだ利用者が少ない様子。利用者が増えてくれば、より活発に情報のやり取りが行われることになるだろう。

「コラボレーション機能が、このアプリケーションの大きな魅力です。編集権を公開してブランチを育てていったり、特定の人に対して公開して編集作業を続けるようなことができます。もちろん完全にプライベートなものとして、保管しておくことも可能です」とArvindは述べる。「知識やリソースを、コミュニティ全体の資産として育てていくことができるわけです」。

もちろんソーシャル機能をもつアプリケーションは、世の中に溢れかえっている。しかし大量のデータを友人やコミュニティに、簡単に公開できるMrOwlはなかなかおもしろい試みだと思う。アプリケーションは、まずインドで広まり、現在のデイリー・アクティブユーザーは7500人で、セッション数は70万となっている。これまでに600万ドルの資金調達も行なっている。

「利用者の方々は、MrOwlを指してGoogle、Wikipedia、およびPinterestをつなぐものであると表現しています。面白そうなものを見つけたり、情報を集約するブランチを作成したり、他の人と連携して詳細な情報ハブを構築して行ったり、あるいはまとめた情報を共有することができるのです」。

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死んだはずのBlackBerryがソフトウェア企業として蘇生、業績も株価も好調

死んだはずの企業がまだ生きていた、といえばBlackBerryのことかもしれないが、しかし同社はCEO John Chenのリーダーシップのもとで、ソフトウェア企業として再生しつつある。最近の四半期決算報告でも、業態転換の効果が顕著だ。

決算報告書によると、当四半期の同社の売上は2億4900万ドルで、アナリストたちが予想した2億2000万ドルを凌駕した。売上の急伸はソフトウェアの記録的な売上増によるものであり、総額9億9600万ドルの年商は前年比で26%の増となる。粗利率も記録的で76%となり、前四半期の67%と前年同期の62%を大きく上回った。

CEOのJohn Chenが当然のごとくに満足しているだけでなく、ウォール街も株価で報いた。9ドル99セントで始まった(米国時間9/28)株価は、本稿を書いている時点では10ドル44セントだ。すこし前には、10ドル79セントまで上がっていた。

BlackBerryの株価の5年間の推移。チャート提供: Yahoo Finance

同社の方向性は概(おおむ)ね正しいようで、それは、iPhoneとAndroidという新しい嵐の中で同社の携帯電話事業が破綻した5年前には、考えられなかったことだ。

ChenがCEOに就任した2013の11月には、同社がハンドセット市場で盛り返すことはありえないと思われていたから、ほとんど期待されなかった。でも同社には、これまでの人気製品で稼いだキャッシュがあった。Chenはそのキャッシュを使って戦略的買収を繰り返し、会社の姿を変えていった(下図)。

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チャート提供: Crunchbase

彼が就任したとき、BlackBerryは溺死寸前だった。同社は、昨日まで自分のものだった携帯電話市場がハックされる様子を、呆然と見守っていた。タイムマシンで2009年までさかのぼってみると、comScoreのデータ(下図)は、まさにBlackBerry(ブランド名RIM)がスマートフォン市場を支配していたことがわかる:

Screenshot 2017-09-28 14.54.31.png

チャート提供: comScore

しかしそれから4年後の2013年12月、ChenのCEO就任の翌月には、市場は激変していた(下図):

Screenshot 2017-09-28 14.58.17.png

チャート提供: comScore

今となっては、同社を携帯電話とかスマートフォンという視点から見ても意味がない。Chenは明らかに同社が進むべき新しい道を見つけ、会社の形を徐々に確実に変えつつある。今日の決算報告はひとつの四半期のスナップショットにすぎないが、回復不能と思われた企業でも持ち直すことができるのだ、ということをまざまざと示している。

ChenはCNBCの取材に対して、これからが難しい、と言っている。でも今やBlackBerryはソフトウェア企業だから、将来性は無限だ。同社は、不可能と思われていたことを、成し遂げた。

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このバッテリー不要の携帯電話は太陽光と高周波で動く

OLEDも切り欠きも関係ない。周囲からパワーを吸収して充電せずに携帯電話が使えるなら。

この大胆な携帯電話は、Google Facaulty Researchという研究プロジェクトの一環で作られたもので、全米科学財団から計200万ドルの助成金を受けている。この資金を使って開発者のVamsi Tallaは、通常の携帯通話で緊急サービスにかけられるワンボード電話を作った。研究チームはJeeva Wireless社と組んで製品化を進めている

According to IEEEによると、Skype通話も可能らしい。

この電話機は、電力を太陽光または近くの携帯電話基地局から発せられた無線周波数波から受け取る。バックスキャッタリングと呼ばれる技術を使って同じ電波を変調、反射して基地局に戻すことで、音声通話を発信することができる。

Skypeの音声通話もできたので、このプロトタイプ ―― 市販部品のみで作られている ―― は基地局と通信できるだけでなく、Skypeのようなアプリも動かせることが証明された。この電話機の消費電力はわずか3マイクロワット ―― これは今のスマートフォンと比べて約1万分の1にあたる。

このテクノロジーは、携帯基地局の変更をほとんど必要としていないため、将来この機能をほとんどの携帯電話に付加することは簡単だとTallaは言う。TallaはEインク表示装置を付加することも考えているので、バッテリーレス電話にスマートフォンの非常に基本的な機能をもたせることも可能になる。現在のモデルは最低1ドルで製造できるので、途上国での利用にも理想的だ。

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PyTorchとCaffe2両モデル間の変換ツールをFacebookとMicrosoftが共作、機械学習商用化のスピードアップ

FacebookとMicrosoftが今朝(米国時間9/7)、互いブログ記事で、ONNX、すなわちOpen Neural Network Exchangeというものを発表した。機械学習のデベロッパーはこのツールを使って、PyTorchとCaffe2のあいだでモデルを互いに変換し、研究開発や実装に要する時間を節約できる。

Facebookは前から、機械学習に関してFAIRとAMLという二つのグループを区別している。Facebook AI ResearchすなわちFAIRは最先端の研究開発を担当し、Applied Machine Learning, AMLはさまざまなプロダクトにインテリジェンスを実装する。

この両者は、使用するディープラーニングフレームワークも異なる。FAIRはPyTorchを使い慣れているが、こちらはリソースの制約がないコンピューティング環境でもっとも高度な研究開発の成果を追究する。

しかしユーザーのスマートフォンやコンピューターには能力の制約が当然あるから、実装役のAMLは、リソースを有効利用できるよう最適化されているCaffe2を使う。とくにその実装系のCaffe2Goは、非力なモバイルデバイスの上で機械学習のモデルを使えるよう、最適化されているCaffe2だ。

FacebookとMicrosoftが今日発表したツールを使うと、PyTorchのモデルとCaffe2のモデルを互いに容易に変換できる。二つのフレームワークを容易に行き来できることにより、 研究の伝播を広く早くし、また商用化の過程もスピードアップできる。

しかしながら、すべての企業がPyTorch/Caffe2のペアを使っているわけではない。TensorFLowベースの研究はきわめて多いし、そのほかの重要なフレームワークも使われている。また機械学習の商用化のレベルでは、モデルを特定のデバイスに最適化されたフォーマットに容易に変換するための研究開発も行われている。

たとえばAppleのCoreMLは、ごく限られた数のモデルを変換できる。しかし現時点でCoreMLはTensorFlowすらサポートしていないし、コンバーターの自作はかなり難しそうだ。GoogleやAppleが、特定のハードウェア向けの、機械学習フレームワークの最適化をもっとサポートするようになると、今度はそれらの相互運用性が課題になってくる。

Open Neural Network Exchangeは、Githubのここでリリースされている。

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Facebook、歪んだ360度写真の修正機能を提供へ

今日(米国時間8/31)カリフォルニア州サンノゼで行われたFacebook主催のカンファレンス、Scaleの席上、同社のコンピューターフォトグラフィーチームは、ユーザーが撮影した360度写真をきれいに修正する研究プロジェクトが完了したことを報告した。チームは多層ニューラルネットワークを用いて360度写真の歪みを認識し、修正してリアルさを再現する。

スマートフォンの水平ツールを使って画像を修正したことがある人もいるだろう。しかし、プロジェクトの一員である研究者のMatt Uyttendaeleは、従来のコンピュータービジョン研究では、この問題を解決するために消失点(平行線が交差するように見える点)を利用して直線を判別していた。

しかしそのアプローチは必ずしも一般的ではない。なぜなら、多くの写真には基準となるべき平行線が十分にないからだ。そこでUyttendaeleのチームは、AlexNetというニューラルネットワークに、回転させた画像の傾き(ロールとティルト)の値を学習させた。結果的にこのデータを十分揃えることがプロジェクト全体で最大のチャレンジだった。

チームは50万枚の画像を集めると、それを人工的に回転させた。こうして360度画像修正のモデルを作るためのデータが揃った。新機能はまだ公開されていないが、修正機能のユーザーへの見せ方を決め、テストが完了すれば数か月後には提供される見込みだ。

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Facebookが世界各地に分散したデータセンターのログを保存するツールLogDeviceをオープンソース化

Facebookは、複数箇所に分散しているデータセンターのログを保存するための自家製のソリューションLogDeviceを、オープンソースにすることを計画している。その発表は、同社のScaleカンファレンスで行われた。

それらのログは、データベースのイベントを調べるために利用されている。何かの理由でサーバーがダウンしたときには、デバッグする方法が必要だし、セキュリティのための監査を行って、サーバー間の整合性を確保しなければならない。大量のユーザーデータが世界中の大きなデータセンターに分散しているFacebookでは、このことがとくに重要だ。

LogDeviceは、ハードウェアやネットワークに問題があってもデータを記録できる。何かの不具合が生じたらログ収集のタスクを他のデータセンターにお願いする。そして回復したら、問題のあったデータセンターのレコードを毎秒5〜10ギガバイトのスピードでリストアする。

Facebookのデータセンターはもうすぐ10箇所になるが、各センターのレコードは確実に同じページに載ってほしい。しかしそこには、バックアップという複雑な問題があるので、データの扱いは一層難しくなる。LogDeviceは、これらの、各所に分散したデータセンターのデータを複製する作業を支援する〔上記のような場合も含め〕。

高価なサーバーをどうしても故障引退させなければならないときでも、LogDeviceは失われたレコードを正しく教えてくれる。レコードのシーケンスとサーバーのストレージを最初から分離し、レコードをさまざまな場所のストレージにランダムに割り当てるので、データセンター全体の自己回復力が強化される。

LogDeviceをいつからオープンソースにするのか、そのスケジュールは公表されていないが、今年のおそい時期に、とは言っている。

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最新Chrome、自動再生音声のシャットアウトをテスト中

音声付きビデオを自動再生するようなウェブサイトは、もうすぐ過去の遺物となるかもしれない。すくなくとも、閲覧者がそうしたサイトに悩まされることは少なくなっていきそうだ。

Googleが、特定サイトにおける音声再生を簡単かつ永久に遮断するオプションを準備しようとしているようなのだ。

ブラウザで再生される音声に悩む人はこれまでも多かった。複数タブを開いているときに、音を鳴らしているページをすぐに見つけ出すため、タブにインジケーターを表示する機能を加えたりもしてきた。さらにはより簡単に音声を再生しているタブを特定する拡張機能なども開発された。そしてGoogleの開発者であるFrançois Beaufortによれば、このたび、最新のテスト版である「Canary」にて、新しいミュート機能を導入テスト中なのだ。

使い方は極めて簡単でかつ効果的だ。アドレスバーの左側で通信の安全性を示しているところをクリックして表示されるオプションから、サウンドのミュートを選択する。オプションは、設定を自分で変更するまで有効で、変更しない限りは永久に音声再生がミュートされるようになる。

この機能を実装しようとしているのはいまのところChromeだけだが、おそらくは他のブラウザも追随してくるものと思われる。

この機能がさまざまなブラウザで実装されることになれば、勝手に音声付きビデオを再生するサイトは減っていくものと思われる。利用者の気持ちを損ねてしまっては、永久にサイトからの音声がシャットアウトされてしまうことになるからだ。すなわち、インターネット上の鬱陶しい存在がひとつ姿を消すことになるわけだ。これはネット利用者の勝利と言って良いのではないだろうか。

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(翻訳:Maeda, H

Googleが途上国のひ弱なデータ通信で効率的経済的に使える検索アプリをテスト中

Googleは近く、同社の検索モバイルアプリの‘携帯のデータ通信にやさしい’バージョンを出すようだ。

そんなアプリを今同社は、インドネシアでテスト展開しているらしい。Android Policeの、鷹のような目をした連中が、そのことに最初に感づいた。。

その“Search Lite”(軽量級検索)という名前は、本誌の理解ではアプリの名前ではなくて、むしろそれの正確な説明だ。要するにそれは、Googleの検索アプリを改造して、接続が貧弱なところとか、データ通信をたくさん使えない契約、メモリの小さいスマートフォン、など向けに最適化したのだ。

その意味でそれは、Googleが昨年インドで立ち上げたYouTube Liteアプリに似ている。FacebookやLinkedIn、Twitterなどにも‘lite’バージョンのアプリがある。そういう、データにやさしいアプリにとって、インドは重要な市場だから、検索アプリも本番展開はまずインドからだろう。

このアプリはWebの検索が楽になるだけでなく、ニュースや天気予報やGoogleの翻訳サービスにも直行できる。つまりアプリの中から外部のWebサイトに行ける専用のブラウザーがあるので、これもデータの節約に寄与する。

画像提供: Android Police

Googleはこのアプリについて具体的なコメントをくれなかった。

“私たちはユーザーの体験をもっとも便利かつ最適にすべく、つねにプロダクトに関し実験を行っている。これは、インドネシアのユーザーのために検索体験を良くするための新たな実験的アプリである”、とGoogleのスポークスパーソンは申された。

Googleは個々のアプリだけでなく、サービス本体を途上国市場向けに最適化することにも腐心している。インターネットユーザーの次の10億人が、この市場にいるからだ。同社はAndroidも軽量バージョンAndroid Goを開発してスマートフォンをより強力にし、またさまざまな戦略的買収を東南アジアや最近ではインドで繰り返し、途上国市場専任の技術者チームを作ろうとしている。

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Jayden K. Smithというハッカーはいない

私は公共へのサービスの一環として、ご両親が、「あなたのFacebookアカウントとシステムを接続している」“Jayden K. Smith”というハッカーに関するメッセージを受け取ったとき、あなたが十分に検討されたニュース記事を見せて強く反論できるようにと、この記事を投稿している。

Jayden K. Smithメッセージは悪質なイタズラだ。 あなたのFacebookアカウントに接続した「システムを持っている」ハッカーなど存在しないし、もしこのイタズラの指示に従って連絡先全員にメッセージを送れば犯人のわなにかかってしまう。やってはいけない。今すぐやめること。

繰り返すが、Jayden K. Smithなるハッカーは存在しない。あなたのFacebookに侵入することもない。たとえごくわずかでも危険なJayden Smithがいるとすれば、 それは「インプラクティカル・ジョーカーズ」のサル・ヴァルカーノの臀部に描かれたこのJaden Smithのタトゥーだが、これさえも爽やかに感じる。

Jayden K. Smithメッセージを送ってきた人には、遠慮なくこれを転送されたい。世界中が感謝するだろう。

【日本語版注:Jayden K. Smithメッセージの日本語版はこちら】

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ディープラーニングシステムの主要要素(モデルなど)の再現や入れ替えを容易にして研究を促進するGoogleのTensor2Tensorが一般公開

Googleは、研究者たちがディープラーニングに関する研究開発結果の再現を容易にできるためのオープンソースのライブラリTensor2Tensorリリースした。これにより、モデルやデータセットやそのほかのパラメータの新しい組み合わせを誰もが手早く試行でき、ディープラーニングシステムの能力の拡大に貢献できる。AIの研究では変数(変項)の数が膨大で、しかも新しい開発が次から次と登場してくるため、たとえば二つの異なるセットアップを比較する、といったことが簡単にはできなかった。そのことが研究者たちの悩みであり、研究の進歩の足を引っ張っていた。

Tensor2Tensorライブラリは、AIの研究におけるベストプラクティスの保存、伝播、改良などを容易にする。それはハイパーパラメータ、データセット、モデルのアーキテクチャ、学習レートの減衰方式などの、重要な要素を装備している。

このライブラリのいちばんありがたいところは、こういった要素を個々にモジュール的に入れ替えられることであり、従来のような全取っ替えは必要ない。モデルの教育訓練では、新しいモデルやデータセットを任意に持ち込めるので、従来のように何もかも最初から再訓練という手間はなくなる。

研究ツールの外部一般公開では、Facebookも最近ParlAIをオープンソースにした。それは、よく使われるデータセットをあらかじめパッケージして、ダイアローグ(ユーザーとアプリケーションの対話的トランザクション)の研究の便宜を図るツールだ。

それと似てGoogleのTensor2Tensorにも、同社の最近の研究プロジェクト“Attention Is All You Need”や“One Model to Learn Them All”などで使われたモデルが含まれている。公開はGitHub上で行われているので、一般研究者の利用も迅速簡便にできる。

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GoogleがTensorFlowによるオブジェクト検出APIをリリース、機械学習のデベロッパー利用がますます簡単に

Googleが今日(米国時間6/16)、TensorFlowのオブジェクト検出APIをリリースする。これによりデベロッパーや研究者は、画像中のオブジェクトを容易に認識できるようになる。Googleは今回とくに、単純性とパフォーマンスを重視している…今日リリースされるモデルはすでにベンチマークの成績も良く、研究用にいつも使われていたものだ。

この検出APIに含まれているひとにぎりほどのモデルは、インセプションに基づくヘビーデューティーな畳み込みニューラルネットワークや、それほど高度でないマシンで使う単純化されたモデルなどだ…そのように最適化されているシングルショットの検出システムMobileNetsは、スマートフォン上でリアルタイムで使用できる。

今週初めにGoogleはそのMobileNetsを、軽量なコンピュータービジョン用のモデルの系統として発表した。これらのモデルは、オブジェクト検出や顔認識、ランドマーク認識などに利用できる。

今のスマートフォンは大型デスクトップやサーバーほどの計算資源がないから、デベロッパーには二つのオプションがある。機械学習のモデルをクラウドで動かすか、または、モデルを単純化することだ。しかし前者にはレイテンシーがありインターネットが必要だから、大衆化は無理だろう。後者は逆に、広範な大衆化のためにパフォーマンスで妥協するのだ。

GoogleとFacebookとAppleは、こういったモバイルのモデルに注力している。昨秋Facebookは、スマートフォン用のモデルを作るためのフレームワークCaffe2Goを発表した。それの最初の大型実装が、FacebookのStyle Transferだった。Googleはこの春のI/Oで、単純化された機械学習フレームワークTensorFlow liteをリリースした。さらにAppleは先日のWWDCで、機械学習のモデルをiOSデバイスで使いやすくするためのシステムCoreMLを打ち出した。

GoogleはFacebookやAppleと違って、パブリッククラウド上でいろんなものを提供しており、コンピュータービジョンもすでに、スケーラビリティのあるコンピュータービジョンサービスとして Cloud Vision APIを提供している。

今日発表されたTensorFlowオブジェクト検出APIはここにある。それを誰でも簡単に試せるし実装できるものにしたいGoogleは、そのキットのパッケージに重みと、Jupyter Notebookを含めている。

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ビジュアルイフェクトのSpektralが$2.8Mを調達してAI制御のグリーンスクリーンに取り組む

拡張現実は今、買収ブームだ。FacebookやSnap、Appleなどなどが、ユーザーエンゲージメントの増大につながりそうなチームや技術にお金を投じている。デンマークのSpektralも、大きな将来性のありそうなこの分野で成功をねらっているビジュアルイフェクトの新人企業だ。すでにVCたちも注目しており、今日同社はLitecapAmp Venturesからの280万ドルの資金調達を発表した。その資金は同社の、機械学習に支えられたリアルタイムのグリーンスクリーン〔映像合成用グリーンバック〕技術の開発の継続に充てられる。

Spektralは、ベンチャー支援のスタートアップの多数派と違って通常の意味での製品がない。製品を作ってそれを市場に出す、という路線ではなく、Spektralは研究開発によるパテントの蓄積をねらっている。最初はCloudCutoutと呼ばれるスチルフレームを追究したが、その後はリアルアイムビデオへ移り、機械学習とスペクトラルグラフ理論を組み合わせて人や物を背景から分離し、それらを新しいストリームにオーバレイする技術を研究開発している。

この技術がSnapchatやMessengerに実装されている、と想像するのはきわめて容易だが、だからといってその技術が広く採用されているとは限らない。Spektralがその技術の用途を、プロダクションや広告などそのほかの分野に広げようと努力しているのも、たぶんそのためだ。

オブジェクトを背景から分離するための新しい設計の可能性を機械学習に求める研究は、そのほかの研究グループでも行われている。たとえばAdobe, Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana-Champaignの三者の共同研究により、その処理を自動化する方法が発表されている。とは言うものの、ビデオと画像は二頭のまったく異なるモンスターだ。

これまでずっと、細線〔例: 人間のヘアー〕がカットアウト(切り抜き)を評価するときの重要な規準だった。SpektralのファウンダーでCTOのToke Jansenは曰く、髪の毛の切り抜きが難しいことを、人びとは簡単に忘れてしまう。人間が鋏を使って切り抜くときは、何も考えなくても複雑な形の周辺を正しく切り抜ける。しかしコンピューターの場合は、最新のディープラーニングのモデルを百万点の画像で訓練しても、マシンは間違える。

Spektralはその名のように、ビデオのフレーム中の部分画像のスペクトラルクラスタリング(spectral clustering)を実験している。その付加的な情報を事前に加えることによって、従来的なモデルを拡張する。将来的には、この技術から今よりも複雑なビデオ編集の道が開けるだろう。チームは、オブジェクトの操作に言及する。たとえば、友だちの手を自分の手で動かすなどが、彼らの開発の次のステップだ。

同社は今、その技術を次の段階へ進めるために、各分野の専門家を多数起用している。たとえばUnityで機械学習を仕切っているDanny Langeが、同社の取締役会に加わった。Langeは以前、Uberで機械学習部門のトップだった。

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iOS 11では、UberやWazeのようなアプリが位置情報を常時収集できなくなる

Appleは今週のWWDCで、iOS 11の発表に重点を置き、ファイル管理、iMessage、QRコードのスキャンなど様々な機能を紹介した。しかし明示的に発表されなかった新機能もいくつかある。その一つは多くのユーザーに歓迎されると思われるもので、アプリによる位置情報データの利用をユーザーが制限できるようにセキュリティー設定が改訂される。

UberやWazeなどのアプリは、ユーザーに対してアプリが動作していない時でも端末の位置情報のフルアクセスを強要して批判を浴びている。昨年本誌が報じたように、これはアプリが密かにユーザーの個人情報を収集する可能性があることを意味している。しかしUberなどは問題提起に耳を貸さなかった

iOS 11の新しい設定機能が提供されれば、その心配もなくなるはずだ。「このAppの使用中のみ許可」の設定を全アプリで選択できるようになる ―― デベロッパーのJoe DuvallやTwitterユーザーの@tfoil2@chengyinliuら、鋭い観察力の持ち主が見つけた。従来この設定項目 ―― 名前の通りに機能する ―― はデベロッパーのオプションであり、多くの著名なアプリが提供していなかった。

Uberの例が下にあるが、これはユーザーのプライバシー保護に大きく貢献するに違いない。ユーザーによっては端末のバッテリー寿命を延ばす効果もあるかもしれない。

[iOS 11では、位置情報利用の「このアプリを使用中のみ」が全アプリに付いた! よくやった。]

現在iOS 11はデベロッパーにのみ提供されているので、この変更の与える影響は限られているが、9月にiOS 11が一般公開されれば、位置情報の利用を細かく制御できるこの新しい項目を、多くのiPhoneユーザーが利用できるようになる。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

Facebookを追われたOculusの創業者Palmer Luckeyが今度は“トランプの壁”に代わる国境監視デバイスで新会社

かつてはVR(仮想現実)のシンボルともてはやされたOculusのファウンダーPalmer Luckeyからの最後のニュースは、彼がトランプを支持するヘイトスピーチ(的)団体に10万ドルを寄付したことがばれて、秘かにFacebookを追ん出されたことだった。

2014年に彼のVR企業Oculusを20億ドルでFacebookに売ったLuckeyが、テクノロジー業界に復帰し、今度は国家安全保障関連の企業を立ち上げた。

The New York Timesの記事によると、彼の新しい企業は自動運転車でよく使われるLiDARの技術を利用して、国境や、軍の基地などの重要施設を監視する。完成すればその技術は、ドローンなどの脅威を検出するために利用できるが、鳥や野生動物などは無視できる。それは、大規模な国境の壁に代わるものとして提案されている。トランプ大統領は、アメリカとメキシコのあいだにそんな壁を作ると公約しているが、Luckeyの技術を使えばその膨大な費用を節約できるだろう、というのだ。

新会社の概要を、Luckeyはこう説明している:

わが国は、かつてなかったほどの巨額を国防に投じているが、しかしイノベーションはここ数十年停滞している。必要なのは新しい種類の防衛企業であり、納税者のお金を節約するとともに、われわれの兵士たちと国民の安全を守るための、より優れた技術を作っていくことがとくに重要だ。

NYTの記事によると、トランプ大統領の技術顧問Peter Thielが、Luckeyの新会社に投資する意向である。そのほかの資金提供者については、まだ情報がない。

南カリフォルニアに拠を構える同社は、すでに数名のスタッフを雇用しており、その中には元Oculusの社員Christopher Dycusも含まれる。

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Google Mapsの地図上で現在地の空気汚染度が分かる…カリフォルニア州オークランドから

Google Mapsが初めての、今自分が立っている場所の大気質が分かる地図を、カリフォルニア州オークランドでローンチした。

このプロジェクトはEnvironmental Defense Fund(EDF)Aclimaとのパートナーシップによるもので、後者は2015年から、ベイエリアとセントラルヴァリー、そしてロサンゼルスの環境の変化を地図化している。

このパートナーシップによりGoogleは、AclimaのセンサーをStreetViewの車に装着、酸化窒素や二酸化炭素やばい煙など自動車の排気物質の多い地域では、街路ごとにそのデータを地図上に表示できるようにした。

その地図がベイエリアの環境科学者たちの役に立っている例として、ベイブリッジからI-80への合流点にかけて、車が加速することによって発生する高い汚染を把握できたことが挙げられる。そこは渋滞が頻発するフリーウェイで、ラッシュアワーだけでなく、週末にも大気の汚染が生ずることが分かった。

今日のGoogleのブログ記事は、Googleがこれまで発表した汚染データの中では最多だ、と主張している。“1年間で測定回数は300万近く、のべ20000キロあまりにわたって測定した”と述べ、今後は他の都市でもやる、という。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

GoogleのChrome組み込み広告ブロッカーは、品質保証フィルターに近くなりそうだ

GoogleのChromeブラウザーに広告フィルターを組み込む計画はまだ続いているとWall Street Journalが伝えているが、その実体は品質保証フィルターのようだ。現在Chromeに実装されているポップアップを抑制したり、デバイスに害を与える恐れのあるコンテンツの警告を与えたりする機能と似ている。

記事によるとGoogleはパブリッシャー・パートナーとも接触し、新たな品質フィルターの影響について明確なガイドラインを提供する予定だ。いずれは現在サイトにある広告で新しいブロッカーに遮断される広告をパブリッシャーが識別できるツールを提供する。広告ブロッカーの提供は来年を予定しており、ブロッカーの一般公開前にパブリッシャーが有害広告を排除するために半年以上の猶予を与えようという趣旨だ。

計画は変更する可能性もあるとWSJは伝えているが、現時点でGoogleがフィルターでブロックする予定なのは、Coalition for Better Adsという業界団体(Googleも会員になっている)が定める分類による。同団体は3月に不快な広告のリストを発表した。Googleのツールは、一定レベルを超える有害な広告コンテンツを掲載するサイトでは、全広告をブロックすることも基準に記されている。

一方、検索の巨人は “Funding Choices” という新しいツールを提供する。これはパブリッシャーがサイトの訪問者にメッセージを表示して、サードパーティーの広告ブロッカーを無効にするか、使用するのであれば料金を払って広告をなくすかを選択できるようにするものだ。

Googleは4月にこの機能を開発中であると報じられた。自社ブラウザーに広告ブロッカーを組み込む動機付けの少なくとも一部は、広告ブロック技術を自らの手の内に持ちたいという願望に違いない。現在多くの広告ブロッカーがサードパーティーから提供されており、中にはGoogleから料金を徴収し、見返りにGoogle自身の広告コンテンツをホワイトリストに入れるところもある。

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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

Microsoft元CEO Steve BallmerがTwitterに投資をした理由を語る

Microsoftの元CEO Steve Ballmerが、火曜日(米国時間5/30)のCode Conference のステージに立ち、彼がTwitterの大株主になった理由を語った。

“それを価値ある経済的資産にするような本物の機会がある”、と言ってBallmerは、そのソーシャルメディア企業への浮気のような投資だった彼の意思決定を、擁護した。彼が同社のポテンシャルを信じるのは、同社が“人びとに世界中の自分が話しかけたい人と直接的にコミュニケーションできる機会を与える”からだ。

一時Ballmerは同社の4%を保有していたが、今回は“大きなパーセンテージだ”と言うだけで、詳しくは語らない。

MicrosoftがTwitterを買収する、という彼がCEOだったころの噂を彼は否定したが、Twitterがどこかに買収されることはありえる、と考えてはいたようだ。“企業は、長い年月のあいだには、整理されたり、魅力ある資産としてどこかに買われたりするものだ”、という言い方だ。

Ballmerは、Jack Dorseyが二つの企業のCEOであり続けるのは無理、という世間の懸念に同意した。“二つの会社のCEOなんて、想像すらできない”そうだ。

ただしBallmerは、今後、投資はあまりしないらしい。株式投資に対しては考えが変わり、今では債券やインデックスファンドに“戻った”、と言う。

彼は最近、政府の支出を監視するWebサイトUSAFactsを立ち上げたが、その動機は、企業の決算報告などに比べると政府の予算に関するデータが見つけにくいことへの、欲求不満だった。

費目が詳細に分類された政府の支出に関するデータは、“さんざん探してもほとんど見つからない”、と彼は言う。だから彼は、そのサイトが、政策立案者たちやジャーナリスト、そして自分が払ったの税の行き先を知りたい人なら誰もが利用できるリソースになることを、期待している。

彼がオーナーであるバスケットボールチームLos Angeles Clippersには、今かなりの時間を投じているそうだ。彼は、試合中にスマートフォンばかり見ている連中は“嫌いだ”、と語り、拡張現実を利用してアリーナでの体験を改良したい、と述べた。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))