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Web Squared − 次のWebコンセプト(4) - ウェブはどう学ぶのか


Web Squared
少し間が空いてしまったが、前回に引き続き、自身の英語力を顧みずに「Web Squared」という重要なコンセプトの、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。

ウェブはどう学ぶか:明白 対 暗黙の意味

しかしながら、ウェブはどのように学ぶのでしょうか? 何人かの人々は、コンピュータ・プログラムが意味を理解して反応するために、意味を何らかの特別な分類でコード化される必要があると考えています。

私たちが実際には見るものは、意味がデータの中身から「推論」によって学習されているということです。

音声認識とコンピュータビジョンはともにこの種類の機械学習に関する素晴らしい例です。しかし、機械学習の技術がまさしくセンサデータよりはるかに多くに適用されると分かるのは重要です。

例えば、Googleの広告オークションはリアルタイムに最適の広告プレースメントとその価格設定がどれであるかを機械学習アルゴリズムで生成させる、学習システムです。

他の場合でも、意味をコンピュータに「教え」られます。すなわち、アプリケーションは1つの構造化されたデータセットと別のものの間にマッピングを与えるものです。

例えば、住所とGPS座標とのマッピングは、学習するよりむしろ教えます。両方のデータセットは構造化されますが、それらを関連付けるためのゲートウェイを必要とします。

また、何が非構造化データであるように見え、2つの間の関係を認識する方法をアプリケーションに教えることによって構造化することも可能です。
例えば、(iPhoneアプリである)"You R Here"はこれらの2つのアプローチをきちんと結び付けています。

Google Mapsなどの一般的なマッピングアプリケーションで見つけられなかった詳しい情報、例えば、公園の順路や、ハイキング用地図用の写真を取るのに、iPhoneのカメラを使ってみてください。

携帯電話のGPSを使用して、地図の上に現在の位置を設定してみてください。そしてしばらく歩いてください、そして、2番目のポイントを設定してください。今、あなたのiPhoneはGoogle Mapsと同じくらい簡単にそのカスタム地図にあなたの位置を追跡できます。

Web上でもっとも基本的で役に立つサービスは、最初に何が非構造化データであるか、見落とした規則性を見つけ、(コンピュータに)教えるという方法を取っていました。

Ti Kan, Steve Scherf, and Graham ToalといったCDDBの創設者達は、CD形式上のトラックの長さの独特な跡(signature)が、アーティスト、アルバム、及び曲名の関係性がある事を明らかにしました。

Larry PageとSergey Brinはリンクが(投票の)票であることも明らかにしました。

WasabeのMarc Hedlund氏は全てのクレジットカード読み取り機も、リピーターとして購入してくれる顧客の票の意味であることを発見しました。

FacebookのMarkZuckerbergは、オンラインの友人関係がソーシャルグラフを構成することを明らかにしました。

……そしてその結果は……

その結果、彼らは初めに非構造化データに見えたものを構造化データへ変換しています。
そして、彼らは皆、それをするのにマシン(機械)と人間の両方を使用しました。

持ち帰るためのキー:
Web2.0時代の主要な能力は、メタデータの暗示を発見し、次にそれらメタデータなどからデータベースを築き上げ、それら周辺の生態系を伸ばしています。

* * *


ここまで読んでいて、何かターミネータ4に出てくる「スカイネット」を思い起こさせます。つまり、スカイネット(機械)を作った人間が機械に滅ぼされるというストーリーです。

【今回の意訳はここまで】次は重要な概念である「情報の影」についてです。



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