umifukuro (umifukuro) — Translations

A common analogy to understanding machine vision versus our own can be found when comparing the flight of birds to that of airplanes. Both will ultimately rely on fundamental physics (e.g. Bernoulli’s Principle) to help lift them into the air, but that doesn’t mean a plane will flap its wings to fly. Just because people and machines may see the same things and the way those images are interpreted may even have some commonalties, the final results can still be vastly different.

機械の視覚機能と人間のそれとを比較することは、鳥の飛行と飛行機を比較することに類似している。鳥も飛行機も、自らを空中に浮かせるために、結局のところ基礎物理学（例えばベルヌーイの定理など）に依存している。しかし、それは飛行機が鳥のように羽ばたくという意味ではない。人と機械も同様である。同じものを見、イメージを理解する方法にもいくらか共通点があるかもしれないが、最終結果は大いに異なることもありえる。

While basic image classification has become far easier, when it comes to extracting meaning or information from abstract scenes, machines face a whole new set of problems. Optical illusions are a great example of how far machine vision still has to go.

Everyone is probably familiar with the classic illusion of two silhouettes facing one another. When a person looks at this image, they aren’t limited to just seeing abstract shapes. Their brain inserts further context, allowing them to identify multiple parts of the image, seeing two faces or a vase, all from the same image.

基本的イメージの分類はより簡単になる一方で、抽象的な場面から情報や意味を抽出するとなると、機械は新たな一連の課題に直面する。錯視は機械の視覚機能がまだまだ開発途上であることを示す良い例である。

二つのシルエットがお互いのほうを向き合っている古典的なトリックアートを知らない人はいないだろう。人がこの絵をみるとき、単に抽象的な形を見ているだけではない。脳がさらなる脈略を挿入し、画像のあらゆる部分を特定させ、同じ絵から二つの顔か花瓶の形を認識する。

When we run this same image through a classifier (you can find several free ones on the Internet), we quickly realize how hard this is for a machine to understand. A basic classifier doesn’t see two faces or a vase, instead, it sees things like a hatchet, hook, bulletproof vest, and even an acoustic guitar. While the system is admittedly uncertain any of those things are actually in the image, it shows just how challenging this can become.

分類ツール（インターネットで無料のものが見つかる）にこの同じ画像を通せば、機械がこれを理解するのがどれほど難しいか、すぐ分かる。基礎的な分類ツールは二つの顔も花瓶も見えず、代わりに斧、フック、防弾チョッキ、アコースティックギターなどに解釈する。システムはそれらのどれも明らかに特定できず、これが機械にとってどれだけの挑戦となるかが伺える。

This problem becomes even more difficult if we look at something more complicated, like a painting from Beverly Doolittle. While everyone who sees this image may not be able to spot every face on the canvas, they will almost instantly see there is more to the picture than meets the eye.

Running this image through the same classifier, our results run the gamut from something like a valley or a stone wall to the completely off-base Grifola Frondosa (a type of mushroom) or an African chameleon. While the classifier can understand the general sense of the image, it fails to see the hidden faces within the picture.

Beverly Doolittleの絵のようなもっと複雑なものについて考えるならば、問題はさらに難解になる。この絵を見る人すべてがキャンバスの中の顔を見つけられるわけではないが、それでも人はその目に映る以上のものが絵の中にあることを瞬時に理解する。

この画像を同じ分類ツールに通すと、谷や石垣のようなものから完全に的外れなマイタケやアフリカのカメレオンまで網羅した結果になる。分類ツールは画像の一般的な感覚は理解できるが、絵の中の隠れた顔を見つけられない。

To understand why this is such a challenge, you need to consider why vision is so complex. Just like these images, the world is a messy place. Navigating the world isn’t as simple as building an algorithm to parse through data, it requires experience and understanding of real situations that allow us to act accordingly.

Robots and drones face a myriad of these obstacles that may be out of the norm, and figuring out how to overcome these challenges is a priority for those looking to capitalize on the AI revolution.

視覚力の複雑さを考えるなら、なぜこの機能がそれほど挑戦となるのかが理解できるだろう。先ほどの画像のように、世界は乱雑な場所である。この世界に生きていくことは、データを通して解析するアルゴリズムを構築するように単純なものではない。経験を積み、現実の状況を理解し、それに基づいて行動することが求められる。

ロボットと無人機は、こうした基準外の障害に何度も直面する。そして、これらの挑戦を克服する方法を見つけることが、AI革命に投資しようと注目している人々にとっての優先事項である。

With the continued adoption of technologies like neural networks and specialized machine vision hardware, we are rapidly closing the gap between human and machine vision. One day soon, we may even start to see robots with visual capabilities going above and beyond our own, enabling them to carry out numerous complex tasks and operate completely autonomously within our society.

Remi El-Ouazzane is CEO of Movidius, a startup combining algorithms with custom hardware to provide visual intelligence to connected devices.

ニューラル・ネットワークと視覚的機能を専門化したハードウェアのような技術の適用を続けることで、私たちは人と機械の視覚機能の間にあるギャップを急速に縮めている。遠からぬいつか、私たちの社会では、複雑かつ多様なタスクをこなし完全に自律操作の可能な、人の視覚能力を超える視覚力を備えたロボットが登場するかもしれない。

Remi El-Ouazzane氏はMovidiusのCEO。Movidiusはデバイスに繋げる視覚知能を供給するため、アルゴリズムとカスタムメイドのハードウェアを結合するスタートアップ。

Catastrophic loss of transparency. Few IT professionals have experience managing big data platforms at scale — a situation that has created a massive skills shortage in the industry. By 2018, U.S. companies will be short 1.5 million managers able to make data-based decisions. A recent McKinsey Quarterly report estimates that, in order to close this gap, companies would need to spend 50 percent of their data and analytics budget on training frontline managers; it also notes that few companies realize this need.

透明度の破滅的な喪失が生じる。ITのプロフェッショナルで大規模なビッグデータ・プラットホームを管理した経験を持つ人はほとんどいない。膨大な技術不足が産業の現状だ。2018年までに、米国の企業はデータに基づいて決定できる管理者が150万人ほど不足すると見込まれている。最近発表されたMcKinsey Quarterlyのレポートは、このギャップを埋めるため、最前線で働ける管理者を訓練する予算を組むなら、企業は50パーセントのデータと分析論を費やす必要があるだろうと見積もっている。さらに、ほとんどの企業はこの必要性を認識していない、とも述べている。

Despite these impending challenges, you can avoid the big data time bomb — if you take action now. Here are three steps that can defuse this oncoming explosion within your company.

これらの挑戦が今すぐに生じることもありうるとはいえ、ビッグデータの時限爆弾を避けることは可能であるー今すぐに行動を起こすならばである。ここに挙げる3つの段階を踏めば、あなたの社内でも近づきつつあるこの爆発の危険を回避することができる。

Under pressure to allow third-party verification of their research, pharmaceutical companies such as GlaxoSmithKline recently proposed plans to share clinical trial data more broadly. President Obama has called upon tech companies to share data about potential hacking threats. A recent Forrester report predicts that data services will become “a mainstream aspect of product offerings” in 2015, citing examples from John Deere’s FarmSight to LexisNexis’ analytics products. At this pace and by the next decade, effective use of big data won’t just be key to winning in the marketplace, it will be a prerequisite for participation .

彼らのリサーチに対する第三者の検証を許さざるを得ない圧力の下で、GlaxoSmithKlineのような製薬会社は最近、臨床実験のデータをもっと広範囲に共有する計画を提案した。オバマ大統領は、技術系企業に対し、潜在するハッキング脅威についてのデータを共有するように求めた。Forresterのレポートは、データサービスが2015年の「製品提供分野の主流」になると予想し、 John Deere’s FarmSight やLexisNexisのデータベース解析などの製品を例に挙げている。この調子であればこの先10年以内には、ビッグデータの効果的な利用はただ市場を制するためのカギではなく、参入の必要条件となるだろう。

Communications blockage. Companies today interact with each other through curated data, but the effort to facilitate that process pales in comparison to what is coming within the next 20 years. A new standard of corporate data networking will emerge involving organizations of all sizes trading, publishing, and measuring curated datasets as well as the corresponding algorithms and metadata. A company that’s not able to participate in this global data marketplace will be unable to capitalize on the market intelligence on offer.

This evolution to commercial mass data-sharing is already underway in every sector of the global economy.

コミュニケーションの妨害。今日の会社は、精選されたデータを通して互いに影響しあっているが、そのプロセスを促進する努力は、次の20年以内に起ころうとしていることとは比較にならない。貿易、出版、精選されたデータセットに加え通信系アルゴリズムとメガデータの測定に関係するあらゆる規模の組織を巻き込み、データ・ネットワーク協働の新たな基準が生まれるだろう。このグローバル規模のデータ市場に参入できない企業は、売り出し中の市場情報を資本化することができないだろう。

商業上の膨大なデータ共有化への進化は、グローバル経済のあらゆる分野ですでに進行中である。

As data needs broaden, managers without a firm understanding of information management and best-practices in data extensibility will encounter major challenges with managing data-driven systems. Through poor operational transparency, businesses will struggle to identify when data is inaccurate and meaningful and even whether key reports and metrics are running properly. Being able to grasp these intricacies and ask the right questions about data will become a mandatory skill. Anything less will mean a lack of visibility into how your business is run, inhibiting informed decision making and diminishing your company’s competitive edge.

データのニーズが高まるにつれ、マネージメントとデータ拡張性における最善慣行についての情報を完全に理解していない管理者は、データ駆動型システムを管理する上で大きな壁にぶつかることになる。操作上の透明度は乏しいにもかかわらず、データが不正確なのか意味があるのか、カギとなるレポートや測定基準が正しく動作しているかどうかを見極めるのに企業は悪戦苦闘するだろう。こうした複雑さを理解しデータに対する正しい質問を提起できることが、必須のスキルとなる。それらが欠けていれば、企業運営上の可視性が不十分であることを意味するだけでなく、情報に基づく決定を妨げ、企業の競争力を弱めてしまう。

However, the outsourcing approach doesn’t scale. Referring back to the predicted 44 zettabytes of data, this amount of rapid growth would require thousands of offshore and nearshore team resources with a long-term viable solution. Any sustainable solution will need to involve significant automation.

しかし、アウトソーシング・アプローチは比例して成長していない。
予測されていた44ゼタバイトのデータの話に戻ると、この急成長の比率は何千もの国内外のチームリソースに加えて長期にわたって実行可能な解決策が必要とされる。

持続可能などんな解決策でも、かなりの量のオートメーションを必要とするだろう。

このたびはご心配をおかけして申し訳ありません。
ちょうどあなたに今回の件についてお知らせするところでした。
本日、こちらの郵便局から、あなたの荷物が返却されたと連絡がありました。
理由は「香水はアルコール濃度が高いため危険物とみなされ、輸出禁止である」とのこと。
空港のｘ線検査でチェックされたようで、発送は厳しいようです。
つきましては、商品代金と送料を返金させて頂きます。ご了承下さい。
私の勉強不足のため、あなたに不快な思いをさせてしまったことを心からお詫びいたします。

I'm really sorry to make you worry about it.
I've just let you know about the matter.
I've got a notice from the post office today that your parcel had been returned.
The reason is, that the perfume is considered as explosives and combustibles because of its alcohol concentration is too high. It's under an embargo.
It was checked at X-ray inspection at the airport and the shipping it is not realistic.
So I will refund the product price and the shipping cost to you.
And I apologize sincerely for bringing you a trouble because of my ignorance.

J-wireはアメリカ、イギリスを中心に輸出を行っており、市場マーケット調査を得意としているので、アメリカ市場、イギリス市場で何が人気なのかを比較的早く知る事ができます。

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【掛川抹茶の特徴】
"深蒸し茶”
深蒸し茶（ふかむしちゃ）とは、
作る段階で最初で茶葉の蒸す時間を通常の2～3倍かけたものです。
（普通のお茶は30～60秒。深蒸し茶は60～120秒）
蒸し時間が長いことで、茶葉の細胞が通常のお茶より破壊されているため、
本来溶け出さない茶葉の栄養成分まで、お茶に含まれるようになり、飲むことができる。

お茶の葉をじっくり蒸すことで、渋みをやわらげマイルドな味になります。

【ลักษณะเด่นของชาเขียว"คาเคะกาวะมัทฉะ"】
"ฟุกามุซิชา"
ฟุกามุซิชาแปลว่า ชาแบบนึ่งอย่างลึก
ใช้เวลา2หรือ3เท่าของชาธรรมดาในขั้นตอนแรกที่นึ่งใบชานี้
การนึ่งนานกว่าปกติทำลายเซลล์ของใบชาจนกระทั่งสารอาหารซึ่งปกติไม่ละลายก็ออกมาในน้ำชาและดืมได้
นอกจากนี้ การนึ่งนานๆช่วยรสฝาดน้อยลงและทำให้รสชาติอ่อน

ロンドンでは、冷水で点てた抹茶をウィスキー用のショットグラスで毎朝一気飲みする
「MATCHAショット」が、ビジネスマンや幼い子供を持つ寝不足気味の親の間で評判を呼んでいる。
エスプレッソコーヒーと同等のカフェイン含有量ながら、覚醒効果はよりマイルドで長続きする。

【抹茶の効果・効能】
"茶カテキンの健康効果
●発ガン抑制作用
●血中コレステロール（悪玉コレステロール）低下作用
●血圧上昇抑制作用
●血糖上昇抑制作用
●抗菌・殺菌作用
●抗ウイルス作用
●虫歯・口臭予防（脱臭作用）
●抗腫瘍作用等

ที่ลอนดอน กินมัทฉะที่ชนด้วยน้ำเย็นในแก้วยิงวิสกี้ทุกเช้า เรียกว่า"มัทฉะแก้วยิง"
มันกำลังนิยมระห่วางนักธุรกิจและพ่อแม่ที่มีลูกเด็กเล็ก ซึ่ง มีแน้วโน้มที่จะนอนดึก
มัทฉะมีปริมาณคาเฟอีนเท่ากับเอสเพรสโซ แต่ผลการตื่นนานกว่าแต่ไม่รุนแรงมาก

[ประโยชน์และประสิทธิภาพของชาเขียว]
ผลกระทบต่อสุขภาพของชาแคเทชิน
●ป้องกันโรคมะเร็ง
●คอเลสเตอรอลในเลือด(คอเลสเตอรอลที่ไม่ดี) ลดลง
●การยับยั้งความดันโลหิตสูง
●การยับยั้งน้ำตาลในเลือด
●ต้านเชื้อแบคทีเรีย
●ป้องกันฟันผุดับกลิ่นปาก (กำจัดกลิ่น)
●ป้องกันก้อนเนื้อ ฯลฯ

緑茶の中でも、海外からの引き合いが非常に多いのが抹茶です。
医学的効能があらためて注目されてのブーム気配。いわば「抹茶の再発見」。
抹茶は栄養成分が豊富。テアニンという成分はリラックス効果や高血圧防止効果が期待され、カフェインは疲労回復が見込める。
抹茶とは粉末状に挽いたお茶の葉そのものを飲むので、お湯に茶葉を浸し成分を抽出する緑茶に比べ、栄養吸収がよく健康への効能は大きい。

ヨーロッパの都市部で今、抹茶は「青汁（健康にとてもよい日本の飲み物）」と同感覚で飲まれ始めているようです。

มัทฉะเป็นนิยมมากที่สุดในชาเขียวทุกชนิดในการค้าระหว่างประเทศ
กำลังจะเป็นเนื่องจากหลายคนสนใจใหม่ประโยชน์ทางสุขภาพในมัทฉะ คือว่า"การพบใหม่ของมัทฉะ"
มัทฉะมีอุดมด้วยคุณค่าทางโภชนาการ ธีอะนีนช่วยคร้ายเครียดและป้องกันความดันโลหิตสูง ส่วนคาเฟอีนช่วยฟื้นตัวจากความเมื่อยล้า
เนื่องจากมัทฉะเป็นเครื่องดืมรวมใบตัวที่บดให้เป็นผง มีประสิทธิภาพในการดูดซึมสารอาหารและมีผลกระทบที่ดีต่อสุขภาพมากกว่าชาเขียวที่แช่ใบชาในน้ำร้อน ที่มีสารอาหารส่วนใหญ่ออกมาในน้ำ

หลายคนกำลังเริ่มดืมมัทฉะที่เขตเมืองต่างๆที่ยุโรป เป็นเครื่องดื่มล้ายกันกับ เอาจิรึ ซึ่งเป็นเครื่องดืมที่ดีเพื่อสุขภาพ

To move mobile ads away from being annoyances, Shapira wants to see them evolve into their next role, that of functional assistants, serving answers to your specific questions.

“In five to seven years, ads will be so efficient and effective,” he told me, “you won’t be aware of them.” They will operate more like intelligent recommendations, he said. Or, possibly, some recommendation engines will essentially operate like curators of selected ads — which could raise their utility while risking lowered trust.

Shapira pointed to the app for the Uber car service, where you request a car and then one that meets your requirements is presented to you. “It’s [like] the ‘I feel lucky button’ on Google, every time,“ he said.

Shapira氏は、モバイル広告が機能的なアシスタントとしてのさらに進んだ役割に進化するのを見たいと思っている。そうなればモバイル広告にイライラすることはなくなるし、具体的な疑問に対する答えも得られる。
「五年から七年のうちに、広告はとても能率的かつ効果的になるでしょう。」同氏は言う。「それが広告であることに気づかないかもしれません。もっと知的に商品を勧めるようになるでしょう。」あるいはおそらく、推薦エンジンは基本的に、選択された広告を管理するようになるだろう。そうなれば、信用低下の危険を冒しても有用性を向上できる。

Shapira氏はthe Uber car serviceのアプリケーションを例に挙げる。車を申し込めば、望む条件に合った車が表示される。「まるで、GoogleのI'm feeling luckyボタンを毎回押しているようだ。」と述べている。

Arguably, this is the future of mobile ads. They will be tailored so specifically to your interests and will provide such a high level of utility, like Google search ads do, that you will welcome them as you would content that you seek out. The idea is that, even if your ad blocker could block them, you wouldn’t want it to — because they deliver the advertising equivalent of the right Uber driver.

“This is product placement gone wild,” Shapira said.

Device fraud

“Gone wild” is the correct descriptor here. If ads become so integrated into content that they vanish like eyeglasses have, the question is whether users will be able to trust anything they read or do online.

おそらく、これがモバイル広告の未来である。広告はあなたの興味に合わせて特別に仕立てられ、Google検索の広告と同じようにハイレベルの実用性を持つようになる。あなたは、それがまるで探していた情報そのものであるかのように歓迎するだろう。例えあなたの広告ブロッカーがその広告をブロックできるとしても、そうしたいと思わなくなる。なぜならまさにthe Uber driverと同等の広告を配信するからである。
「これでプロダクトプレースメントは荒れるでしょうね。」とShapira氏は言う。
デバイス偽装　
「荒れる」とはここでは正しい表現である。もし広告がコンテンツと一体化して消えてしまったならどうなるだろう。
その場合、ユーザーはオンラインの情報を信頼できるのだろうか。

Usefulness is one thing. Self-interest disguised as usefulness is another. One result of ad blocking is that it is driving the adoption of disguises as the industry adapts to avoid blocking, as well as pushing ads toward utility, to make them more palatable.

Shapira acknowledged that this ad future will require a new kind of industry self-regulation, but the popularity of ad blocking has grown, in large part, because advertisers and publishers have little self-restraint. More likely, it will require the Federal Trade Commission to redefine appropriate advertising.

有用であることは大切である。だが有用そうに偽装した利己心はまったく別のものだ。ひとつの広告がブロックされると、産業に偽装した広告を受け入れさせるために、広告ブロッキングを避けるよう適応させる。広告を有用なものに判別し、それ自体をさらに嗜好に合ったものへと変えるのである。

Shapira氏は、こうした広告が将来新たな種類の自己規制的産業に求められると認識している。しかし大部分で広告ブロッキングの人気は高まっており、広告主と出版者も自主規制が足りない。おそらく、連邦取引委員会に正確な広告について再定義するよう求めている。