AIにとって最大の障壁は？それはAI企業自身かもしれない

昨今、あらゆる問題の解決策は人工知能にあるようです。交通渋滞を緩和したいですか？AIが必要です。フェイクニュースを減らしたいですか？AIが必要です。ビジネスをより深く理解したいですか？AIが必要です。次世代のスライスパンを作りたいですか？AIが必要です。

しかし、ニュージーランドで人々が殺害されるライブ映像など、繰り返し痛ましいほど明らかになっているように、一部の企業が主張し続けているにもかかわらず、AIは私たちが想像するようなタスクをこなせないことが多々ある。

その乖離の大きな理由は、理論上は AI は誰もが主張するタスクを実行できるはずであるということです。つまり、現代のテクノロジー、特にソフトウェアは、人間が行うほとんどすべてのことを識別して理解し、驚異的な速さで学習できるはずです。

こうしたシステムが失敗するたびに（そしてそれは頻繁に起こります）、言い訳はいつも同じです。データセットが十分ではなかった、またはシステムが十分にトレーニングされていなかった、というものです。

YouTubeとFacebookはともに、クライストチャーチ銃乱射事件の動画を全てブロックできなかったのは、両社のシステムがこれまでこの種のコンテンツを見たことがなく、ユーザーがコピーをトリミングしたり、クリップをつなぎ合わせたり、透かしを追加したりといった操作を行ってから再アップロードしていたためだと述べた。

「他の機械学習ソフトウェアと同様に、当社のマッチング技術は進化を続けていますが、率直に言ってまだ発展途上です」と、YouTubeの最高製品責任者であるニール・モハン氏は述べた。Facebookの副社長であるクリス・ソンダービー氏は、人間であればすぐに認識できる動画であるにもかかわらず、こうした動画を「検出しにくくする」ような「変種」について不満を述べた。

そうですか？

技術者たちは、この説明が完全には成り立つとは確信していない。専門家によると、FacebookやGoogleといった企業が、人間のモデレーターとAI処理をするサーバーの両方において、十分なスピードでスケールアップできるインフラを整備できていない可能性の方がはるかに高いという。

コンピューター関連の課題解決を目指す企業、Untether AI社に話を伺いました。同社は人工知能（AI）処理に最適化された新しい専用チップを開発しており、Intelはこれに1300万ドルを投資しました。

人工知能は既存のメモリにアクセスして新しい入力がどのようなものかを識別するものであるため、現在のチップ アーキテクチャは AI 作業には適していないということは長い間認識されてきました。

既存のチップ設計では、AI処理の需要が高まるにつれて、メモリからより多くのデータが要求されるものの、まずプロセッサバスを経由しなければならないため、ボトルネックが発生します。この設計は、コンピューターが様々なタスクを実行することが期待される場合は優れていますが、メモリを大量に消費する同じタスクを何度も繰り返し実行する必要がある場合は、最適とは言えません。

より効果的な AI チップを開発するにあたり、多くの企業がチップを一から再設計するか、1990 年代のプロセッサ設計に戻って改良を加えてきました。

最大の変更点は、プロセッサバスが基本的に廃止され、Untether AIのCEOであるマーティン・スネルグローブ氏が「ニアメモリコンピューティング」と呼ぶものに置き換えられたことです。スネルグローブ氏は、この用語は人によって大きく異なる意味を持つと警告しましたが、彼の用法では、メモリが文字通りプロセッサの隣に配置されるため、データ転送速度が大幅に向上し、消費電力が大幅に削減されます。

CPU、GPU（グラフィックス）、TPU（テンソル）へと段階的に効率が約10倍向上し、従来のチップ設計に比べて1,000倍高速化します。Untether AIによると、プロセッサには毎秒2.5ペタビットのデータが提供されます。つまり、AIタスクの効率が大幅に向上するということです。

コミュニケーション

しかし、エル・レグとの会話の中で、スネルグローブ氏は、AI市場に特化したチップを開発する上で最も大きな問題の一つは、顧客の誰もそのチップを何に使いたいのか言ってくれないことだと明かした。

「彼らはただ教えてくれないんです」と彼は信じられない気持ちと苛立ち、そして面白がりが入り混じった表情で説明する。市場における競争と秘密主義の度合いは極めて高く、Google、Facebook、そしてその他の大手テクノロジー企業は、AIを最初に解明した者が夢にも思わなかったほどの富を得られると信じている。そのため、彼らは誰も、自分たちが何に取り組んでいるのか、どんな問題に直面しているのか、あるいはそもそもその問題をどう捉えているのかさえも教えてくれないのだ。

つまり、ビデオがオンラインに表示される前に識別され、削除されるかどうかを実際に決定できるチップを製造している人々は、ある意味では暗闇の中で作業していることになる。

スネルグローブ氏は、この断絶が皆の進歩を妨げている例を一つ挙げている。Untether AI は効率性を念頭に置いてチップを開発し、わずかな効率向上のために配線量を減らす設計を何度もやり直した。

しかし、潜在顧客に対し、自社のチップの効率が30%向上すると誇らしげに宣言した時、誰も気に留めていないことに気づいた。30%の効率向上は、潜在的な処理能力が30%向上することを意味するだけだった。「需要は無限にあるように見える」と彼は説明した。「これは筋力ビジネスなのだ」

力ずく

自動運転車からデジタルアシスタント、画像処理などに至るまで、AI システムを構築している人々の現在の考え方は、力ずくで勝つというものです。

この勝者総取りの考え方は、AIチップ専門ビジネスにも当てはまります。スネルグローブ氏は、最終的には勝者が1社しか存在せず、標準規格が確立され、近い将来、誰もがその標準規格に基づいて開発を進めるだろうと確信していると告白しています。これは、x86アーキテクチャが40年間、従来のチップ市場を席巻してきたのとほぼ同じです。

移転の手間は、追加のメリットに見合うものではない。彼はこれを「ドッグファイト（激しい競争）」と呼んでいる。そして、Google、NVIDIA、Intelといった強力なプレーヤーが、それぞれ独自のAIチップの開発に取り組んでいる。

しかし一方で、業界全体のコミュニケーション不足が非効率性を引き起こしている。スネルグローブ氏によると、同社のチップは16ナノメートルで製造されているが、その主な理由は、顧客からのフィードバックに応じて設計を変更する必要があるかどうかが不透明だからだという。

最新の14nmテクノロジーを採用する方が効率的ですが、コストは約4倍になるため、導入を控えるのが賢明な財務判断です。製造・設計プロセス全体を通して、同様の妥協が求められます。

専門的な AI チップに関して、言及する価値のあるもう 1 つの側面があります。市場で差別化要因となり、新しい x86 となるのは、実際には最良のハードウェア ソリューションを考案した企業ではなく、適切なソフトウェア/ハードウェアの組み合わせを備えた企業である可能性があります。

特殊性と従来のプロセッサの多くの側面の排除により、他のシステムが最適化されたソフトウェアと効率的に通信できるようにするソフトウェアが必要になります。そのため、スネルグローブ氏は、インテルからの新たな1300万ドルの投資の大部分は、同社のソフトウェアチームの強化に充てられると述べています。

もう一つのブレークスルー

AIチップに関しては、私たちは規模の対極に位置する企業とも話をしました。Syntiantは基本的にUntether AIと同じことを行っています。つまり、バスを取り除いてメモリに重点を置くことでチップをAI向けに最適化しているのですが、2つの重要な違いがあります。

まず、Syntiantのシステムはデジタルではなくアナログです。アナログはいくつかの点で優れていますが、ビデオのバッチ処理のような処理には拡張できません。次に、市場のローエンドをターゲットにしているため、小型で消費電力が少ないほど良いのです。

同社が注力しているこのチップは、現時点ではニッチだが、音声認識が可能であり、潜在的に巨大な市場となる可能性がある。

我々は Syntiant 社の CEO である Kurt Busch 氏に話を聞いたところ、同チップは 64 語を認識でき、大きさは 2 ミリメートル未満で、小型の電池駆動デバイスで動作できるほどの電力消費量しかないとのことだ。

つまり、あらゆるものに音声機能を追加できるということです。つまり、AmazonのAlexaシステムのようなものを、ほぼあらゆるものに追加できるということです。一部の人にとっては悪夢のように聞こえるかもしれませんが、非常に有望なユーザーもいるはずです。

まず、ついに！「アレクサ」や、もっとひどい「OK Google」といった特定のウェイクワードを言う必要がなくなり、ユーザーが自分でウェイクワードを選択できるようになります。また、デジタルアシスタントをあなたやご家族の声に合わせて学習させるように設定することで、デジタルアシスタントのセキュリティとプライバシーをさらに強化できます。

そして、自宅に Amazon や Google、Apple 所有のバグが存在するという考え自体が嫌悪感を抱く人々にとって、それは他の人がアプリケーション固有の音声認識に使用することも可能だ。例えば、補聴器を装着している人は、適切なコマンドを声に出して言うだけで感度を上げたり下げたりできるようになる。あるいは、ワイヤレスヘッドホンをさまざまなコマンドで動作するように設定することもできる。

さらに、誰かが機能的なスタートレック通信機の構築方法を見つけ出すのは時間の問題です。そのアイデアに興奮しないふりをしないでください。®