マルーバ
カナダのテクノロジー企業
マルーバ株式会社
会社の種類子会社
業界人工知能、自然言語処理
設立2011年、オンタリオ州ウォータールー （2011年）
創設者サム・パスパラク・
カヒール・スレマン・
ジーユアン・ウー・
ジョシュア・パントニー[1] [2] [3] [4] [5]
本部
ケベック州モントリオール
、
カナダ
親マイクロソフト株式会社
Webサイトwww.maluuba.com

Maluubaは、人工知能と言語理解の研究を行っているカナダのテクノロジー企業です。2011年に設立され、 2017年にマイクロソフトに買収されました。[6]

2016年3月下旬、同社はJ・K・ローリングの『ハリー・ポッターと賢者の石』に関する任意の質問に答えることができる機械読み取りシステムのデモを行いました。[7] Maluubaの自然言語理解技術は、複数の家電ブランドによって5000万台以上のデバイスに使用されています。[8]

歴史

Maluubaは、ウォータールー大学の学部生4人、Zhiyuan Wu、Joshua Pantony、Sam Pasupalak、Kaheer Sulemanによって設立されました。[9]彼らの最初の概念実証は、ユーザーが音声を使ってフライトを検索できるプログラムでした。

2012年2月、同社はサムスンベンチャーズから200万ドル（2024年には約269万ドル）のシード資金を確保した。[10]

2013年以来、Maluubaはスマートフォン、スマートテレビ、自動車、IoT分野の複数の企業と提携してきました。[11]

2015年8月、マルーバはノーチラス・ベンチャーズとエメリオン・キャピタルからシリーズA投資として900万ドル（2024年には約1160万ドル）を確保した。[12] [8]その後、2015年12月、マルーバはケベック州モントリオールにR&Dラボを開設した。[13] [14]

2016年までに同社は50人以上の従業員を雇用し、言語理解に焦点を当てた査読済みの研究論文を15本発表した。[15]

2017年1月13日、Maluubaはマイクロソフトに1億4000万ドル（2024年には約1億7600万ドル）で買収されたと発表した。[16]報道によると、2017年7月、Maluubaはキッチナー・ウォータールーのオフィスを閉鎖し、従業員をモントリオールのオフィスに移転させた。[17]

研究

マルーバの研究センターは2015年12月にケベック州モントリオールに開設されました。[13]この研究室は、ヨシュア・ベンジオ（モントリオール大学）とリチャード・サットン（アルバータ大学）の指導を受けていました。マイクロソフトに買収される前、この研究室は15本の査読付き論文を発表しました。[18]また、この研究室は地元の大学、モントリオール大学MILAラボやマギル大学とも提携しています 。[19]

機械読解（MRC）

2016年3月、MaluubaはMCTest [20]で自社の機械読解技術を実証し、他の単語マッチング手法を8%上回った。

Maluubaは2016年を通してMRCの研究を続けました。6月には、同社はEpiReaderと呼ばれるプログラムを公開し、機械理解テストでFacebookとGoogleを凌駕する結果を示しました。論文発表以降、複数の研究チームがMaluubaの結果に匹敵する結果を出すことができました。[21] EpiReaderは、Google DeepMindが公開した30万件以上のニュース記事を含むCNN/Daily Mailデータセットと、Facebook Researchが公開したプロジェクト・グーテンベルクでオープンソース化された98冊の児童書からなる児童書テストという2つの大規模なデータセットを利用しました。[22] [23]

この成果を受けて、同社は2つの自然言語データセットをリリースした。NewsQAは理解に焦点を当て、Framesは対話に焦点を当てた。[24] [25]

対話システム

同社は、自然言語理解、状態追跡、自然言語生成からなる対話システムに関する研究成果を発表している。[26] Maluubaは、深層強化学習を用いた対話ポリシーの学習に関する研究論文を発表した。[27] 2016年には、Maluubaは人間が生成した大規模な会話コーパスであるFramesデータセットも無料で公開した。[28] [29]

強化学習

同社は強化学習の研究を行っており、これは設定された環境内で報酬を最大化するためにインテリジェントエージェントが行動を起こすように動機付けられるものである。[30]研究チームはまた、スケーラビリティに関するいくつかの論文を発表している。[31] [32] [33]

2017年6月、MaluubaチームはAtari 2600システム用のゲーム「Ms. Pac-Man」を初めてクリアしました。[34] [35]

アプリケーション

Maluuba の技術は産業界で数多くの用途が提案されており、いくつかの用途は商品化されています。

Maluubaの自然言語技術の最初の応用例の一つは、スマートフォンアシスタントです。これらのシステムでは、ユーザーはスマートフォンに話しかけるだけで、質問に対する直接的な結果を得ることができます（質問に対する回答候補を示す青いウェブリンクの海を見るだけでなく）。[36]同社は2015年に900万ドル（2024年には約1160万ドル）を調達し、音声アシスタント技術を自動車およびIoT分野に展開しました。[37]

参照

参考文献

  1. ^ 「ウォータールー地域でスタートアップテック企業が繁栄」2012年10月2日。2012年10月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年2月2日閲覧。
  2. ^ 「スタートアップ企業がコンピューターに対話を理解させるため数百万ドルを調達」2016年1月20日. 2017年2月2日閲覧。
  3. ^ "Maluuba.com" . 2016年1月16日閲覧。
  4. ^ 「Maluuba Angel List」 . 2016年1月16日閲覧。
  5. ^ 「グローブ・アンド・メール」.グローブ・アンド・メール. 2016年1月16日閲覧。
  6. ^ Greene, Jay (2017年1月13日). 「マイクロソフト、人工知能スタートアップMaluubaを買収」.ウォール・ストリート・ジャーナル. 2017年1月16日閲覧。
  7. ^ ウィル・ナイト（2016年3月28日）「ハリー・ポッターを読むソフトウェアは魔法のような動作をするかも」MITテクノロジーレビュー。 2016年4月2日閲覧。
  8. ^ ab 「Maluuba、ディープラーニングにおける更なる成果に向けてシリーズA資金調達で900万ドルを調達」（プレスリリース）Maluuba Inc. 2016年1月20日. 2016年4月2日閲覧。
  9. ^ “Company”. Maluuba . 2016年12月25日閲覧。
  10. ^ Lardinois, Frederic (2016年9月11日). 「Maluuba、DoエンジンでAppleのSiriに挑戦したい」 . 2016年4月2日閲覧。
  11. ^ Bader, Daniel (2013年9月24日). 「LG G2レビュー」 . 2016年4月2日閲覧。
  12. ^ 「機械学習スタートアップMaluuba、シリーズAで900万ドルを調達」BetaKit . 2017年11月14日閲覧。
  13. ^ ab 「Maluuba、ディープラーニング研究開発ラボを開設」（プレスリリース）Maluuba Inc. 2016年3月29日. 2016年4月2日閲覧。
  14. ^ ローリー・モーガン（2016年11月21日）「なぜGoogleのようなテック大手はモントリオールの人工知能研究所に投資するのか」 。 2017年1月16日閲覧。
  15. ^ Heller, Lauren (2017年1月6日). 「Maluubaチームが、機械をインテリジェントにする鍵となる言語について説明」2017年1月16日閲覧。
  16. ^ 「Maluuba + Microsoft: 汎用人工知能に向けて」Maluuba . 2017年1月13日閲覧。
  17. ^ 「Maluuba、キッチナー・ウォータールーオフィスを閉鎖、従業員をモントリオールに統合」BetaKit . 2017年10月25日閲覧。
  18. ^ Trischler, Adam; Ye, Zheng; Yuan, Xingdi; He, Jing; Bachman, Phillip; Suleman, Kaheer (2016年3月29日). 「スパースデータにおける機械理解のための並列階層モデル」. arXiv : 1603.08884 [cs.CL].
  19. ^ 「Maluubaとマギル大学、機械に常識を教える」Montreal in Technology . 2016年12月13日. 2016年12月26日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年1月16日閲覧。
  20. ^ Trischler, Adam; Ye, Zheng; Yuan, Xingdi; He, Jing; Bachman, Phillip; Suleman, Kaheer (2016年3月29日). 「スパースデータにおける機械理解のための並列階層モデル」. arXiv : 1603.08884 [cs.CL].
  21. ^ Brokaw, Alex (2016年6月8日). 「Maluubaは機械を人間のような読み書き能力に近づけている」The Verge . Vox Media . 2016年6月9日閲覧。
  22. ^ ヘルマン、カール (2015). 「機械に読み書きと理解を教える」. arXiv : 1506.03340 [cs.CL].
  23. ^ ヒル、フェリックス、ボルデス、アントワーヌ、チョプラ、スミット、ウェストン、ジェイソン (2015). 「ゴルディロックスの原理：明示的な記憶表現を用いた児童書の読み方」arXiv : 1511.02301 [cs.CL].
  24. ^ 「Maluuba Datasets for Natural Language Research」。2017年1月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年1月16日閲覧。
  25. ^ 「ディープラーニングスタートアップMaluubaのAIがあなたと話したがっている」IEEE Spectrum 2016年12月1日. 2017年1月16日閲覧。
  26. ^ “Publications”. Maluuba . 2017年1月31日閲覧。
  27. ^ Fatemi, Mehdi (2016). 「対話システムのための2段階学習によるポリシーネットワーク」. SIGDIAL 2016 会議論文集. 計算言語学協会. pp.  101– 110. arXiv : 1606.03152 . Bibcode :2016arXiv160603152F.
  28. ^ Hsu, Jeremy (2016年12月). 「ディープラーニングスタートアップMaluubaのAIがあなたと話したがっている」. IEEE Spectrum . IEEE . 2017年1月31日閲覧。
  29. ^ Suleman, Kaheer; El Asri, Layla (2016年10月11日). 「よりスマートなチャットボットの構築方法」. Venture Beat . 2017年1月31日閲覧。
  30. ^ Bachman, Philip; Sordoni, Alessandro; Trischler, Adam (2016). 「情報探索エージェントに向けて」arXiv : 1612.02605 [cs.LG].
  31. ^ 「人間のようなタスクの分解：関心の分離による強化学習のスケーリング」Maluuba . 2017年1月31日閲覧。
  32. ^ ロマン、ラロシュ。ファテミ、メディ。ロモフ、ジョシュア。ハルム・ファン・セイジェン（2017）。 「マルチアドバイザー強化学習」。arXiv : 1704.00756 [cs.LG]。
  33. ^ Harm van Seijen; Fatemi, Mehdi; Romoff, Joshua; Laroche, Romain; Barnes, Tavian; Tsang, Jeffrey (2017). 「強化学習のためのハイブリッド報酬アーキテクチャ」. arXiv : 1706.04208 [cs.LG].
  34. ^ 「マイクロソフトのAIがミズ・パックマンのパーフェクトゲームをプレイ（BBCウェブサイト）」BBCニュース、2017年6月15日。
  35. ^ 「ロボット対人間：君たちの負け。我々はついにミズ・パックマンを征服した」（タイム誌ウェブサイト）2017年6月14日。
  36. ^ Lardinois, Frederic (2012年9月12日). 「Maluubaは『Doエンジン』でAppleのSiriに挑戦したい」. TechCrunch . 2017年1月24日閲覧。
  37. ^ Maluuba. 「Maluuba、ディープラーニングのさらなる進歩に向けてシリーズA資金調達で900万ドルを調達」Market Wired . 2017年1月31日閲覧。
  • 公式サイト
「https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Maluuba&oldid=1313754324」から取得