SwiftKey、ローカルで実行されるニューラルネットワークを搭載したアプリへの道を開く

過去数年間、機械学習と、ニューラル ネットワークを使用してさまざまな製品やサービスの機能を強化することへの関心が爆発的に高まっています。

機械学習分野におけるこれまでの最大の出来事は、GoogleのDeepMind AIが18回世界囲碁チャンピオンに輝いたイ・セドル氏を破ったことだろう。囲碁は人間にとっても非常に複雑なゲームであり、機械がプロに勝つには少なくとも10年はかかると予想されていた。DeepMindが囲碁の世界チャンピオンに勝利したことは、テクノロジー業界に衝撃を与えた。

突如として、「人工知能」という概念は、それほど遠い未来の話ではなく、ほんの数年のうちに現実世界の問題に適用され、非常に有用なものになり得るもののように思えてきました。高度な機械学習は、多くの病気の治療、物理的な製品の機能強化・拡張を可能にする新素材の発明、そして私たちの生産性向上につながる可能性を秘めています。

ニューラルネットワーク強化アプリの台頭

ニューラルネットワークは、人間の脳の生物​​学的ネットワークに大まかにヒントを得たもので、機械学習システムの中核となる構成要素です。ニューラルネットワークは1層または2層から構成されますが、ディープラーニングシステムでは数百層にまで及ぶこともあります。

ニューラルネットワークは、通常は未知である多数の入力に依存する関数を近似するために使用されます。例えば、ニューラルネットワークにあらゆる種類の動物が写っている何百万枚もの画像を入力すると、どのようなパラメータが猫や犬などに属するかを判断することが期待されます。ニューラルネットワークは、何百万枚ものランダムな画像を分析することで、どの動物がどの動物であるかを「学習」することができます。

学術分野以外では、機械学習の初期ユーザーとしてGoogleなどの大企業が挙げられます。彼らはユーザーから膨大な量のデータを収集し、それを分析することでサービスの向上を図っています。これにより、検索結果の向上、YouTubeのおすすめ機能の向上、InboxなどのAI強化Gmailクライアント、あるいは会話からAIが学習し、相手から新しい質問があった際にすぐに回答できるAlloなどのアプリが実現しています。

しかし、今では小規模な企業でも機械学習を採用し、自社のアプリやサービスに本質的に独自の人工「頭脳」を持たせ、ユーザーから学びながら時間とともに改善していくケースが増えてきています。

SwiftKeyのニューラルネットワーク搭載エンジン

Swiftkeyは、次に入力しようとしている単語を予測する精度において、常に最高のサードパーティ製キーボードアプリの一つでした。これは、ユーザーが入力するのではなく、画面上で単語を「スライド」させるキーボードアプリにとって特に必要な機能でした。

SwiftKeyは6年ぶりに、ニューラルネットワーク技術を用いて言語エンジンを根本から刷新しました。InboxやAlloといった、ユーザーから遠く離れたGoogleのサーバー上で「魔法」のような処理が行われるアプリとは異なり、新しいSwiftKeyアプリはデバイス上でローカルにニューラルネットワークを活用します。

これは、機械学習（少なくとも推論部分）がデバイス上でローカルに実行されるという新たなトレンドの一環です。これにより、アプリはリアルタイム（ネットワーク遅延なし）で結果を提供しながら、ユーザーのプライバシーも維持できます（データを分析するために企業のサーバーに送る必要がないため）。

新しいSwiftkeyの仕組み

新しいSwiftKeyアプリは、類似語の関係性を捉えることができます。例えば、「空港で会いましょう」という文を以前に見たことがある場合、この文脈では「ホテル」と「オフィス」が類似語であると推測し、「空港で会いましょう」という新しいフレーズは、この3つの単語のどちらでも完成すると推測できます。

ニューラルネットワークを活用した新しい言語エンジンは、「空港で会いましょう」という文の構造が「オフィスでチャットしましょう」という文の構造と似ていることも理解します。議論の文脈をより深く理解できるため、次の単語の予測精度も向上します。

従来の「n-gram」言語エンジンでは、予測精度を上げるためには、まず同じ文の中でその単語を見る必要がありました。しかし、ニューラルネットワークを基盤とした新しいエンジンは、その文を事前に見なくても、次に来る単語を正確に予測できます。

現時点では、新しいエンジンはアメリカ英語とイギリス英語のみをサポートしていますが、技術の基礎はすでに確立されているため、新しい言語へのサポートはより迅速に提供される予定です。英語版Swiftkeyをご利用のユーザーは、自動的に新しいエンジンにアップグレードされるはずです。

新しいSwiftKeyは、デバイス上でローカルにニューラルネットワークを実行する最初のアプリの一つです。しかし、ニューラルネットワークアクセラレータがPC、モバイルデバイス、その他の組み込みシステムに導入されるにつれて、リアルタイムの結果とより強力なプライバシーのために、ローカルで機械学習を使用することを好むアプリケーションがさらに増えていくと予想されます。

ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。