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Web Squared − 次のWebコンセプト(2)


Web Squared
さて、前回に続いて自身の英語力を顧みずに日本語訳に挑戦します。もっといい日本語化されたものがあればご指摘下さい。また、何か翻訳権を持っているとか、その類は何もありません。ご指摘あればすぐに引っ込めるので、関係者のご指摘をお待ちします。

知識集合体の再定義:新しいセンサー入力

ウェブがどこに行くかを理解するには、Web2.0の基礎となっている基本的な考えの1つに戻る事がその助けとなります。すなわち、うまくいっているネットワークアプリケーションが知識集合を結びつけるシステムであるということです。

多くの人々が、現在は、大きいグループの人々が個々の関係者の価値をはるかに上回る、集合著作物を作成できるという「クラウドソーシング」の意味に、この考えを理解しています。

全体でウェブは、eBayやcraigslistなどの市場、YouTubeやFlickrなどのミックスされたメディアの集合、Twitter、MySpace、およびFacebookに関する広大で個人的なlifestream集のようなクラウドソーシングの驚異です。

多くの人々は、オンライン百科事典(Wikipedia)を造ったり、オンラインカタログ(Amazon)に注釈を入れたり、地図(多くのウェブマッピングアプリケーション)にデータポイントを追加したり、最も人気があるニュース記事を見つけたり(Digg、Twine)というように、特定業務を遂行するように、ユーザに指示するアプリケーションをそのような方法で構築できるのことを理解しています。

アマゾンの"Amazon Mechanical Turk"はコンピュータ自身が実行するのが難しいタスクを実行するのに、人間を利用するために一般化されたプラットホームを提供しました。

しかし、これは、本当に私たちが知識の集合と言っていることでしょうか?
知性というものの1つの定義は、結局 人間が環境に学んで、応じるという特徴ではないでしょうか?

すこしここで、別の話題となる自己認識の問題に注意してみましょう。

ウェブが新生児であると想像してください。
(ここでの「ウェブ」とは、公式にはWorld Wide Webとして知られているPCベースのアプリケーションだけではなく、すべての接続している装置とアプリケーションのネットワークとに広く定義されるものとします)

彼女は見る事は出来ますが、最初は焦点が合いません。
彼女は感じることが出来ますが、口に何かを入れるまで、そのサイズが全く分かりません。
彼女は微笑んだ両親から言葉を聞きますが、彼女はそれを理解できません。
彼女の感覚は非常に鈍いものです。彼女はそのうちわずかを理解しています。
彼女は環境を少しか全然コントロールできません。
徐々に、世界を理解し始めます。

赤ん坊は多くの感覚器官からの入力を調整し、雑音からのフィルタを構成し、新しい技能を学び、そして、かつての厄介な仕事は自動に出来る様になります。

そこで、(振り返って)私たちの以前の質問はこれです:
ウェブは成長するにつれ、賢くなっているでしょうか?

現在のウェブの共通語である「検索」を考えてみてください。
Brian Pinkerton氏のwebcrawlerから始まる、最初のサーチエンジンは、言わば彼らの口にすべてを入れるものでした。
彼らは貪欲にリンクを追いかけて、見つけたすべてを溜め込みます。そして、ランキングは暴力的にもキーワードマッチングでした。

1998年に、ラリー・ペイジ氏とセルゲイ・ブリン氏には、ブレークスルーするアイデアがありました。リンクは単に新しいコンテンツを見つける方法ではなく、ランキングし、より精巧な自然言語文法的にそれを関連づけるものと考えました。
本質的には、あらゆるリンクが票になって、博識な人達(順番に彼らに投票=リンクする人々の数と質によって測定されるように)からの票は他のものより重要なのです。

現代のサーチエンジンは、現在、それらの結果を生成するのに、複合的なアルゴリズムと何百もの異なった評価基準を使用します。

こうしたデータ群の中には、私たち自身が使っている検索用語の頻度、検索結果に対するユーザクリックの数、個人的な検索、およびブラウジング履歴といったシーンで発生するフィードバックループがあります。

例えば、ユーザの大部分が検索結果ページの1番目よりも、5番目の項目をクリックし始めるなら、Googleのアルゴリズムは5番目の結果が1番目より良く、結果としてそれに従い、結果を調整する信号とみなしています。

……そしてウェブの自己成長とは……

今度は、現在の検索アプリケーションのうち、iPhoneのためのGoogle Mobile Applicationを考えてみてください。
アプリケーションは、あなたの耳と電話の動きを検出し、自動的に音声認識モードとなります。
それは、あなたの声を聞くためにマイクを使用し、音声認識データベースとアルゴリズムだけではなく、検索データベースに対する最も頻繁に使われる検索語との相関関係にも参照することによって、あなたが言っていることを解読します。

電話は、GPSか携帯電話基地局の三角測量を使用した位置情報を使用します。
「ピザ」の検索結果は、あなたがたぶん欲しいであろう、あなたに最も近い3軒のピザ・レストランの名前、位置、問い合わせ先といった結果を返します:

突然、私たちはキーボードや不自然な検索文法で検索を使用しなくなり、ウェブに話しかけたり、ウェブと話したりします。

それ(ウェブとそのアプリケーション)は、私たちが明らかにそれを言わなければならないこと(私たちがいるところなどの)を言わなくても、理解するだけ十分賢くなっています。

そして、それはただの始まりです。
そして、アプリケーションに参照される全てのこと-- アドレス(住所)へのGPS座標のマッピングなど-- をアプリケーションに「教え」、他にも、音声認識などは 広くクラウドソーシングで収集された大量のデータセットを処理することにより「学び」ます。

明らかに、これは私たちがほんの数年前に見たものより「賢い」システムです。
音声認識と検索、検索結果と位置情報を連携させることは、赤ん坊が徐々に取得する「手と目のコーディネート」と同じことです。

ウェブは成長しています、そして、私たちは集められた"親"です。

* * *

【今回の意訳はここまで】次はセンサー入力から、データサブシステムの話に遷ります。



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アット・ニフティストア

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