フランシスコ・ウェバー、Cortical.ioの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

フランシスコ・ウェバーは、Cortical.ioの共同創設者兼CEOであり、同社の独自のRetina技術の発明者です。この技術は、脳の処理原理を機械学習と自然言語理解（NLU）に適用して、ビッグテキストデータに関連する実世界のユースケースを解決します。Cortical.ioのソリューションは、テキストの実際の意味に基づいており、統計的出現に基づいていません。

フランシスコの情報技術への関心は、医療データ処理に関与していた医学生時代に発展しました。2つの10年間にわたって、彼はさまざまな状況で検索エンジン技術とドキュメンテーションシステムを探索しましたが、最先端の統計的手法の限界にますます苛立つようになりました。

2005年に、世界初の標準化されたグローバル特許データベースを開発したMatrixware Information Servicesを設立しました。2007年には、情報検索の第一人者であるキース・ヴァン・リースベルゲン教授とともに、Information Retrieval Facilityを設立しました。この施設は、情報検索分野で学術と産業の間のギャップを埋めることを目的としていました。フランシスコは、脳が自然言語を処理する唯一の参考システムであることを認識しました。神経科学の発展を密接に追跡しながら、彼は言語データを脳がどのように表現するかをモデル化するセマンティック・フォールディング理論を構築しました。

あなたが自然言語理解（NLU）に関与するようになったきっかけは何ですか？

私の情報技術への関心は、医療データ処理に関与していた医学生時代に発展しました。2つの10年間にわたって、私はさまざまな状況で検索エンジン技術とドキュメンテーションシステムを探索しましたが、最先端の統計的手法の限界にますます苛立つようになりました。私は、脳が自然言語を処理する唯一の参考システムであることを認識しました。

あなたはCortical.ioの創設者であり、CEOでもあります。同社の創設ストーリーを共有してください。

私たちは、ビジネスがより迅速に、正確に、効果的に検索し、情報を抽出、注釈付け、分析できるテクノロジーを持っていることを知っていました。私たちのAIベースのNLUテクノロジーは、非構造化テキストデータを処理する課題に対処するための実際的な差別化要因となり得ます。業界のリーダーが私たちのアプローチについて学んだにつれて、複雑な要件の下で私たちのアプローチをテストするための扉が開かれました。これにより、数多くのフォーチュン500企業のビジネス上の成功がもたらされました。これらは、私たちの契約とメッセージインテリジェンス製品のモデルとなりました。

Cortical.ioのテクノロジーは、セマンティック・フォールディング理論（SFT）に基づいています。これは、言語データの処理のための革新的な計算理論です。現在、NLUに取り組むほとんどのAIの限界は何ですか？

標準的なAIとMLアプローチでは、膨大な量のトレーニングデータを使用して大規模な統計モデルを構築します。多くの場合、十分な量のトレーニングデータが利用できず、また、トレーニングデータを大量に注釈付ける時間がサブジェクトマターの専門家にはありません。さらに、大きなモデル（数十億のパラメータ）をトレーニングするには大量のコンピューティングリソースが必要であり、非常に高価でエネルギーを大量に消費します。典型的な言語モデルは、寿命全体で5台の車よりも多くのエネルギーを消費します!

セマンティック・フォールディング理論は、階層的時系列記憶理論（HTM）に基づいています。簡単に説明してください。

階層的時系列記憶（HTM）は、ジェフ・ホーキンスの「On Intelligence」で最初に説明された、生物学的に制約された知能理論です。これは、脳の神経細胞の生理学と相互作用に基づいた、機械知能のフレームワークです。この理論では、脳は記憶システムとして機能し、現在の経験に基づいてパターンを保存し、予測します。真に知能を持つためには、機械がこの記憶-予測システムを再現する必要があります。ホーキンスは、脳皮質が使用する唯一のデータ形式である、疎な分散表現について説明しています。私たちのテクノロジーで使用されるセマンティック・フィンガープリントは、テキスト（単語、文、または段落）の疎な分散表現です。

SFT方法が他のNLU戦略と比較して優れている点は何ですか？

Cortical.ioテクノロジーの背後にあるセマンティック・フォールディング理論にはいくつかの大きな利点があります。まず、正確な結果をもたらすために大量のサンプルデータを必要としません。2番目に、高速であり、最先端の機械学習アルゴリズムよりも少ないコンピューティングリソースを必要とします。最後に、トレーニングプロセスは非常にシンプルであり、AIの経験がなくても、システムを使用するサブジェクトマターの専門家によって管理できます。

Cortical.ioの製品の1つはメッセージインテリジェンスです。このアプリケーションについて詳しく説明してください。

メッセージインテリジェンスは、インテリジェント・ドキュメント・プロセッシングのカテゴリに分類されます。企業は、幅広いメッセージとドキュメントを処理することで圧倒されています。メッセージインテリジェンスは、Cortical.ioのテクノロジーを使用して、これらのメッセージとドキュメントから重要な情報を正確に抽出および分類し、エンタープライズ・スケールでこれらのメッセージを適切に処理するためのアウト・オブ・ザ・ボックス・ソリューションです。Cortical.ioの特許取得済みアプローチにより、カスタム分類器を数時間で、抽出モデルを数日で開発できます。

別の製品は、コントラクトインテリジェンスです。詳しく説明してください。

Cortical.ioコントラクトインテリジェンスは、自然言語理解の新しいアプローチを利用して、膨大な量のドキュメントから関連情報を迅速に、かつ高精度で分析します。このソリューションは、個々のドキュメント内または全データベースで検索するための、意味に基づいた強力なツールを提供します。また、ドキュメントをテンプレートまたは以前のバージョンと比較することもできます。

Cortical.ioについてさらに共有したいことはありますか？

私たちは、人工知能と自然言語理解が、面白いテクノロジーから実際のビジネス上の課題を解決するアプリケーションへの成熟を見ていることをとても楽しみにしています。

素晴らしいインタビュー、ご興味がある読者はCortical.ioを訪問してください。