スマートデバイスの中には、他のデバイスよりも優れた機能を備え、日常的に非常に役立つ様々な機能を備えているものがあります。しかし、スマートデバイスはまだその有用性の限界に達しておらず、新たな研究によってさらに大きな可能性が示されています。
カーネギーメロン大学ヒューマンコンピュータインタラクション研究所（ TechCrunch経由）がAppleと共同で発表した新たな論文では、組み込みAIが周囲のノイズを聞き取ることで学習する仕組みが示されています。これらの学習は事前の学習データなしで実行でき、個々のユーザーがただ待つだけで、時間をかけて学習していくことができます。
目標は、スマート デバイスに周囲の状況を学習する能力を与え、最終的には状況認識機能を提供して、さらに役立つようにすることです。
論文ではこの新システムを「Listen Learner（聞く学習者）」と呼んでおり、これはHomePodのようなマイク付きスマートデバイスが「周囲の環境で起こっている出来事を解釈する」ことを意味します。この処理の大部分はユーザーによる大きな操作なしに裏で行われますが、少なくとも最初は、スピーカーは実際に何らかの助けを必要とするようです。例えば、HomePodがキッチンの近くにあり、電子レンジが調理完了を知らせる音を鳴らした場合、HomePod（または他のスマートスピーカー）は「今の音は何ですか？」と尋ねることができます。
スマート スピーカーに電子レンジの調理が完了したことを知らせ、スピーカーがその音を識別できれば、スマート デバイスは調理が完了したことを知らせてくれます。
一般的な事前学習済みモデルを組み込むことで、システムが音響クラスターが何を意味するかを初期推測できるようになります。これにより、ユーザーとのインタラクションがより自由になり、「あれは蛇口でしたか？」といった質問をシステムが投げかけ、部屋にいる人間は「はい」か「いいえ」で答えるだけで済むようになります。
研究者が「エッジケース」と呼ぶ、音が密集しているにもかかわらず、異なるイベントを意味する可能性がある場合（例えば、ドアが閉まる音と食器棚が閉まる音など）をシステムが判別できるように、改良のための質問も活用できます。時間の経過とともに、システムは知識に基づいた「どちらか一方」の推測を行い、それをユーザーに確認のために提示できるようになるかもしれません。
ご興味があれば、論文はすぐにお読みいただけます。あるいは、映画版の方がお好みなら（冗談です）、以下のビデオをご覧ください。このシステムが現実世界でどのように機能するかを実演しています。
これは、家の中にどんどんスマートデバイスを詰め込む必要がなくなる素晴らしい方法です。必ずしも悪いことではありませんが、多くの潜在顧客にとって、コストは確かに障壁となるでしょう。しかし、既にHomePodや他社製のスマートスピーカーをお持ちの方にとっては、これ以上お金をかけずに、家にさらに多くのスマート機能を追加する良い方法となるかもしれません。
これは非常にエキサイティングなことですが、新しいシステムであることを考慮すると、消費者向け製品に何らかの形で導入されるまでには、しばらく時間がかかるかもしれません。
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