冷蔵庫から「牛乳がなくなりました」「タバスコを買い置きしてください」というテキストメッセージが送られてきたらどうでしょう。突拍子もない話だと思われますか？マイクロソフトは、リーベル社の電気部門と提携し、コルタナ冷蔵庫のデバイスを開発しました。

両社は、SmartDeviceBoxの最新版を開発しています。これをリーベル社の冷蔵庫や冷凍庫に組み込むことで、インターネットに接続することができます。カメラで中身を認識し、特定の食品の残量が少なくなると通知する機能も搭載される予定です。

マイクロソフトは、これがいくらになるのかについては、口をつぐんでいる。このデバイスは、多くの可能性を示しているものの、あくまでプロトタイプであるという。しかし、マイクロソフトは、モジュール化され、メンテナンスとアップグレードが可能になるとしている。

マイクロソフトは、音声を使うだけでスマート**ベースの買い物リストに食料品を追加することができる音声モジュールの存在を確認しました。

ディープラーニングと人工ニューラルネットワークを搭載

スマート冷蔵庫の分野に参入した企業は、マイクロソフトが初めてではありません。確かにニッチな分野ではありますが、16年近く続いているのです。そのきっかけは、LGが初のインターネット冷蔵庫「インターネット・デジタルDIOS」を発売したことにさかのぼります。現在、エレクトロラックス、LG、ワールプール、サムスンなど、多くの企業が覇権を争っている。

最も興味深いデバイスは、サムスンからもたらされたものです。年初には、Tizenベースの冷蔵庫「Samsung Home Hub」の発売を発表しました。5,000ドルという価格だけでなく、21.5インチの1080pタッチスクリーン、Amazon-Alexaとの連携、コンパニオンアプリのコンテンツを見ることができる3つの内蔵カメラも搭載されています。

しかし、このレッドモンドのコルタナ冷蔵庫には、明らかに刺激的な何かがあるのです。

アートデバイスボックスの仕組み

Samsung Home Centreの冷蔵庫は、冷蔵庫の中の物の量を手動で確認する必要がありますが、MicrosoftのSmartDeviceBoxは、これを代行してくれます。これは、ディープラーニングによる物体認識技術で、1つ1つのアイテムを識別することができます。

マイクロソフトのディープラーニング技術は、人工ニューラルネットワークに依存しています。これは、人間の脳の生物学的プロセスに着想を得たコンピュータープログラムで、最も重要なことは、経験を通じて学習し、改善することができるということです。

これらはSFのように聞こえるかもしれませんが、YouTubeではすでに動画コンテンツの識別や、作品の制作に利用されています。

開発者は、人工的なニューラルネットワークを何層にも分けて構築しています。レイヤーが多いほど良い結果が得られるという理論で、この場合、より正確なアイテムの識別につながる。しかし、これには問題がある。レイヤーを増やすと、一種の「信号劣化」が起こり、データが失われる。

非常に安価なルーターやスイッチで複雑なコンピュータネットワークを構築するのと同じように、パケットが各ホップで送信される際にドロップされる危険性があるのです。

Microsoft ResearchのマネージャーであるKen Sunは、次のように述べています。

"研究者たちは、3年前に8層の「深いニューラルネットワーク」システムの訓練に成功したときに興奮し、昨年、20～30層の「非常に深いニューラルネットワーク」が結果を出したときに感激した。"

しかし、マイクロソフトは試行錯誤の末、「ディープ・レジデンシャル・ネットワーク」と呼ばれるものに行き着いたのです。これまでにない数の人工神経回路網です。マイクロソフトは、物理的な物体を認識できるプログラムの優劣を競うImageNetコンペティションのために、152層という膨大な数のレイヤーで構築したのです。

人工的なネットワークには作業が必要

しかし、人工ニューラルネットワークを使いこなすには、ユーザーが訓練する必要がある。マイクロソフトは、冷蔵庫「SmartDeviceBox Cortana」を開発する際、牛乳パック、ケチャップ瓶、漬物瓶など、数百万種類の食品の汎用画像をプログラムに見せました。コルタナの冷蔵庫デバイスで冷蔵庫に何かを入れると、プログラムは以前に見たものからそれを認識しようとします。

マイクロソフトのアリソン・リンによれば、人工ニューラルネットワークは、より多くの人が使えば使うほど、その精度が上がっていくという。

「ニューラルネットワークの大きな特長は、ある課題を与えると、その課題がうまくできるようになることです。例えば、Skype Translatorでは、英語からドイツ語に翻訳するために設計されたニューラルネットワークが、中国語の翻訳という追加タスクのために訓練されると、ドイツ語の翻訳がよりうまくなります」。

今後、このディープラーニングの人工ニューラルネットワークが、より多くの文脈やアプリケーションで使われるようになるでしょう。この技術は、画像を見て注釈をつけるmicrosoftcognitive ServicesのComputer Visionをはじめ、すでに多くの製品に搭載されています。ですから、海岸で撮った写真を見せれば、分類ができ、それが**写真**かどうか判断でき、さらに性別や年齢も割り出すことができるはずなのです。

おそらく最もエキサイティングなことは、マイクロソフトが深層学習アルゴリズムをComputational Network Toolkit（CNTK）の一部としてオープンソース化し、サードパーティの開発者が自分のプログラムに組み込むことができるようになったことでしょう。

スマート冷蔵庫はゴールデンタイム

スマート冷蔵庫を揶揄するような言い方をされることも少なくありません。もしかしたら、これには真実があるのかもしれません。一般家電の過剰で不必要なコンピュータ化の一例として、多くの人が見ている。冷蔵庫の中でカレンダーを読んだり、映画を見たりしたい人は本当にいるのでしょうか？200ポンドのクロムの横に立って、毎週食料品の買い物に出かけたい人なんているのでしょうか？

でも、このコスパの良いサブ冷蔵庫のポイントは見えています。マイクロソフトのSmartDeviceBoxは、何をするかに焦点を当てるのではなく、データの重要性とそれがどのようにユーザーに力を与えるかを認識しています。何かを伝えようとしているのです。

まだ初期段階であり、基本的にはプロトタイプですが、消費者向けテクノロジーは数年で陳腐化するという性質を考えると、SmartDeviceBoxがスケーラブルでモジュール化されているのは嬉しいことです。冷蔵庫と一体型ではなく、普通の冷蔵庫に収まる程度の箱でよかったです。

いかがでしょうか？SmartDeviceBoxがいよいよ主流になったとき、あなたは手に入れられますか？それとも、まだ熱心なスマートフリッジの皮肉屋さんですか？下のコメント欄で教えてください。

写真提供：Ljupco Smokovski/Shutterstock