そういえば、次世代の本命と騒がれたスマートスピーカーはほとんどNPで取り上げられることがなくなりましたが、結局根付いたのでしょうか？私はほそぼそと使い続けていますが。。。

Googleフォトは本年5月で無制限を終了します。そのタイミングでという戦略でしょうか？ Googleフォトの容量無制限無料バックアップ、2021年5月末で終了 https://newspicks.com/news/5382284 ただ、こういうのはごく一部のユーザがものすごい量のデータを保存することでサービスを圧迫し、結局有料化せざるを得なくなるというのもよく指摘されることなので、今後に注目ですね。

「英会話教室」に通っても稼げない理由 と置き換えてみると、想像しやすいかな、と思っています。 漫然と通ったからといって稼げる様になるわけではない。身につけたのはそれを持っているだけでお金が湧いてくる打ち出の小槌ではなく、道具。その道具を使いこなして何ができるか、何をしたいかが重要です。道具を見せびらかすことで稼げるわけではない。「道具を使えます」にお金を払ってくれる人がいるわけでもない。けれども、道具のちゃんとした使い方・選び方を学んだら「鬼に金棒」になることだって可能。

「先端技術の流出」 国防など他の分野についてはわからないので自分の知っている範囲だけで状況について分析します。 いま、AI研究が花盛りで、なぜ成功したかについて色々と議論・解説されていますが、その中で最も大きな貢献をしたのはGithubを始めとするソースコードやデータセットの公開・共有の考え方。これが広まる以前は論文を読んでシステムを再実装するという大変な手間と、論文に書いていないパラメータを再現できず論文通りの性能が出ないという苦しみが待っていました。いまはGithubなどのおかげでオフィシャルなソースコードを簡単に入手し、その場で実験を再現できます。この恩恵は計り知れません。トップ国際会議・論文誌ではソースコードを公開しているかどうかが重要な加点・減点要素になることもあります。「流出」とは考え方が違うかもしれませんが、「共有・公開」がいまの大きな潮流であることは間違い無いです。 もちろん、前述した国防や暗号、個人情報などに関するものは安易に公開できないものであることも理解する必要があります。 例えば、として。CVPR18で発表した転移学習のコードはスターが300を超え、fork数も60を超えています。 cross-domain-detection https://github.com/naoto0804/cross-domain-detection

このようなAIが将来の生活の質を変えてくれることを願っています。 精度について補足。 「MCIの症状を持っていた患者239人のデータを20年夏にAIで解析。2年後にアルツハイマー病に移行するかMCIのままかを予測し、実際の病状と照合したところ、85%の確率で合致したという。」 移行した人としない人の内訳が書いてないのと、「精度」としか書いていないので注意です。例えば移行する人10％、しない人90%とすると何も考えずに「しない」と予測するだけで精度90%になります。 なので、専門的には下記のリンクでお示ししたように適合率P (ポジティブの過検出の少なさ)、再現率R (ポジティブの取りこぼしの少なさ)、F値(PとRの調和平均)、特異度 (ネガティブの取りこぼしの少なさ)などで議論します。なお、業界によって呼び方が変わったりします。 F値 (F-measure) http://ibisforest.org/index.php?F%E5%80%A4

公式確認ができればまだ良いでしょうが、規模の小さいインスタグラマーまでは当然カバーできない話で、ユーザ側のリテラシーも求められます。 まずはアカウント名、フォロワー数、これまでの投稿内容をチェックするとよいです。また、他に類似のアカウントでもっとフォロワー数や投稿数が多いアカウントがないか。公式アカウントも不思議なアカウント名だったりすることもあり、併せて注意が必要です。 また、「見に覚えのない当選通知に引っかかるわけない」と思っていらっしゃる方。結構、インスタでプレゼント企画をしている企業・インスタグラマーがいて、それに応募したひとを向こうも見ていたりするので注意が必要です。

「さらに、アイデアの存在を公知の事実にする目的で出願され、登録に至らず公開止まりになるものも少なくない。」 特許として守る程ではないとの判断で審査請求しないものもあります。ほかに公知にする手段としては学会発表してしまうというものもあります。いわゆる防衛的戦略といって、自分たちが守る程ではないけど他の企業に特許化されて自分たちが使えなくなると嫌だなと思ったときにとる戦略です。 一方、音楽の推薦という文脈だとこれまで様々な研究が既に進んでいます。自分の勝手な印象だと中国系企業と大学が強いイメージです（そもそも研究者の数が、という話もありますが）。もちろん、研究論文と違うので実際の精度がどうなのかとかそういうのは議論しなくても特許の申請はできます。