日本人CTOがシリコンバレーで25歳で起業し、660億円で買収されるまでの道のり
大学時代に日本屈指の技術系スタートアップCTOを経験。25歳で日本から飛び出して、シリコンバレーで起業した ――まず太田さんがシリコンバレーで起業するまでの経緯を聞かせてください。 高校生の時に初めて携帯電話を買ってもらいました。その携帯がiアプリといって、Javaのプログラムが動作する端末でした。そこで近くの書店でプログラミングの本を買って、簡単なシューティングゲームを作りました。 すると、それが40万件以上ダウンロードされたんです。塾の帰りなど、隣にいる人が自分の作ったゲームをプレイしているのを見て驚きました。それが最初のコンピュータ、インターネットの原体験で、そこからプログラミングにのめり込んでいきました。 太田 一樹（Treasure Data 共同創業者 取締役） 1985年生まれ。東京大学大学院情報理工学研究科修士課程修了。学部課程在学中の2006年、自然言語処理と検索エンジン
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
今、人工知能研究で何が起こっているのか
半年前くらいに書いた草稿が、投稿されずに残ってたのでちゃんと書きました。 最近、人工知能という言葉がまた流行しているような印象を受けます。 ブームということの本質は2つ有ると思っています。 1つは学術会で、最近良い成果が立て続けに出てきたという側面です。 もう一つは、それに呼応して大きな会社、特にIBMやGoogle、Facebookといった大きなコンピュータ系、インターネット関連企業が力を入れていることが大々的に報道されたことです。 両者はもちろん関係していて、いくつか技術的ブレークスルーがあって、それが企業の投資を呼んでいる、それと呼応するように学術的な成果が企業からでているという、正のスパイラルが生まれている様に見えます。 こうした流れをいち早くとらえた新書として、「クラウドからAIへ」という本があったので読んでみたのですが、一般のビジネスマンを意識して、歴史、現在、未来について大局
形態素解析の過去・現在・未来
2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l unno/no/uno l 研究開発部⾨門 リサーチャー l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l 職歴 l 2008/4~2011/3 ⽇日本アイ・ビー・エム（株）東京 基礎研究所 l 2011/4~ 現職 2 3. 今⽇日の発表の⽬目的 l 形態素解析器の中で何が⾏行行われているか l コスト最⼩小化, HMM, MEMM, CRF etc. , l JUMAN, Chasen, MeCab, etc. l ・・・だけだとよくあるので、最新の⼿手法と過 去の⼿手法をまとめる l 現在の問題点に関してもまとめる 3
twitterで自然言語処理 - Preferred Networks Research & Development
勢い余ってスイカを買ったら、毎日食べるハメになってしまいました。海野です。 どんな業界もそうだと思いますが、世の中の流行りものの論文が増えるという面が自然言語処理界隈にもあります。Web、blog、と来て、最近のトレンドはやはりtwitterに代表されるmicro blogでしょうか。今年の言語処理学会の年次大会でtwitterセッションは大盛況でしたが、国際会議でもtwitterを題材として発表が増えています。 数えてみたら、重要国際会議であるACLで6件、EMNLPでも3件、twitterをタイトルに含む発表が今年ありました。ちなみに2010年の会議では1件もありませんでした。そんなわけで、私も今日はそんな流行りに乗っかって、twitter言語処理関連の論文を3つ紹介します。 Cooooooooooooooollllllllllllll!!!!!!!!!!!!!! UsingWord
日本語入力に関する本を書いています - 射撃しつつ前転 改
WEB+DB PRESS vol.64の発売日ということで、雑誌記事の中身がオープンになるので、こちらでも情報をオープンします。 今、日本語入力に関する本を書いています。出版社は技術評論社で、今秋発売に向けて鋭意執筆中です。 本のコンセプトとしては、手を動かして実際に作れるようにしたいというスタンスで、話題は思いっきり実装よりに振っています。7割ぐらいはデータ構造と機械学習の話だと言っても過言ではありません。 カッコウハッシュ、ダブル配列、LOUDS、構造化パーセプトロン、構造化SVMなど、これまでの日本語の書籍にはあまり載っておらず、知りたければ大学のそれっぽい研究室に行くか、自分で論文かブログ記事を探して読むかでもしないと手に入らなかった知識を丁寧に説明してあるところが特徴です。自分が学生時代に知りたかったトピックを詰め込みました。 また、系列ラベリングに関してこれだけ力を入れた本は、
分散データベース「HBase」の安定運用を目指して - Preferred Networks Research & Development
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
「われわれは100倍、速く書ける」――PFI 西川徹
「天才」と呼ばれるプログラマたちが自ら会社を立ち上げるとどうなるか。その答えが知りたければ、あるベンチャー企業に注目すればいい。IT業界で注目を集めるテクノロジーベンチャー「プリファードインフラストラクチャー」の社長に話を聞いた。 特集「学生起業家たちの肖像」、最終回は現在、最も注目を集めているテクノロジーベンチャーの1つ、プリファードインフラストラクチャー（PFI）の代表取締役社長 西川徹氏に登場してもらった。東京大学大学院に在学中、ACM国際大学対抗プログラミングコンテスト（ACM/ICPC）の世界大会に出場したメンバーと設立した会社は、自然言語処理の分野で日増しにその存在感を大きくしている。 今回は特別に、連載「天才プログラマに聞く10の質問」でおなじみ、Lispハッカーの竹内郁雄氏にインタビュアーをお願いした。2人の濃密な対談の様子を余すところなくお届けする（以下、敬称略）。 出会
はてなブックマーク全文検索機能の裏側
そろそろ落ち着いて来たころ合いなので、はてなブックマーク全文検索機能の裏側について書いてみることにします。 PFI側は、8月ぐらいからバイトに来てもらっているid:nobu-qと、id:kzkの2人がメインになって進めました(参考: 制作スタッフ)。数学的な所は他のメンバーに色々と助言をしてもらいました。 はてな側は主にid:naoyaさんを中心に、こちらの希望や要求を聞いて頂きました。開発期間は大体1〜2か月ぐらいで、9月の上旬に一度id:naoyaさんにオフィスに来て頂いて合宿をしました。その他の開発はSkypeのチャットで連絡を取りながら進めてました。インフラ面ではid:stanakaさん、契約面ではid:jkondoさん、id:kossyさんにお世話になりました。 全文検索エンジンSedue 今回の検索エンジンはSedue(セデュー)という製品をベースにして構築しています。Sedu
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GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来
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