速報です！ TensorFlow テクニカル ディレクターの Pete Warden 氏は辞職し、博士号取得を目指してスタンフォード大学に戻りました。「Google では難しすぎた」からです。

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また別のテクノロジー界の巨人が業界を離れ、大学で科学研究に取り組みました。

ピート・ウォーデン氏自身のツイッターのメッセージによると、同氏はグーグルを退職し、スタンフォード大学に戻ってコンピューターサイエンスの博士号を取得する予定だという。​

​Pete Warden は、Google のモバイルおよび組み込みデバイス向け Tensorflow のテクニカル リーダーであり、Tensorflow チームの創設メンバーの 1 人です。彼は「TinyML」という本の著者であり、機械学習がクラウド スーパーコンピューターに限定されることなく、無視できるほど小さい多くの電子部品に隠されるようになることを期待しています。

グーグルを去った理由について、ピート・ウォーデン氏は、失敗すれば大企業の評判に多大な影響を与えるため、グーグルで新しいハードウェアデバイスを発売するのは「難しすぎる」と語った。

「Google で新しいハードウェア デバイスを発売するには、非常にコストと時間がかかります。発売に失敗したり、バグがあったりすると、大企業の評判に与えるマイナスの影響が非常に大きいからです。」

ピート・ウォーデンは20年間キャンパスを離れていたと報じられている。今回キャンパスに戻るのは少々リスクがあるが、彼にとって「自分自身のために何かを築く」のに役立つだろう。

ピート・ワーデン氏も自身のブログに記事を投稿し、Google を辞めた理由とその結果について述べている。

私は Google に 7 年間在籍しており、その間、TensorFlow のようなプロジェクトで素晴らしい人々と一緒に働けたことは幸運であり、誇りに思っています。ここ数年、私は「TensorFlow Lite Micro を使えば、TinyML のすばらしい機能をすべて実現できる」と言ってきましたが、ようやく自由に独自のものを構築できるようになりました。私は Google でそれを試しましたが、Google で新しいハードウェアを発売するのは非常に費用がかかり、時間がかかり、失敗すると評判に大きな影響を与えます。そこで、20年以上経ってから、私は学校に戻り、スタンフォード大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得することを決意しました。私は過去数年間、スタンフォード大学で EE292D を教えてきましたが、新しいテクノロジーに対する学生たちの熱意や、Zain Asgar、Sachin Katti、Boris Murmann などの教師たちから多くのことを学びました。今ではキャンパスの外でより多くの時間を過ごすことができて幸せです。 TensorFlow Lite Micro は、Advait Jain 氏とチームの他のメンバーのリーダーシップの下で素晴らしい成果を上げており、過去数年間にわたって使用と採用が拡大し続けているため、その将来については非常に楽観的です。詳細は後日公開しますが、とりあえず「プロジェクト当初から夢見ていたデバイス」にフレームワークを展開することができました。

Google を離れて学校に戻ることは楽しい新しい冒険であり、ここまで私をサポートしてくれたすべての人に感謝しています。​

1ピート・ワードンと彼のTinyMLの夢

前述したように、ピート・ワーデン氏は人工知能の分野の専門家です。 2003 年に彼は、2003 年製のラップトップで 30 fps のビデオ コンテンツの特徴を検出できる 45 個の画像処理フィルターのセットを作成しました。当時、Apple はこの技術を購入し、それを Apple の画像関連製品に統合するために彼を雇いました。

2011 年、Pete Worden は Jetpac を共同設立し、CTO を務めました。当時、彼は1億4000万枚以上のInstagram写真のピクセルデータを分析し、それを世界中の5000以上の都市の詳細なガイドに変換する独自の製品を開発しました。 2014年にGoogleが同社を買収した。

Google に入社後、Pete Worden はコストと電力に制約のあるシステムへの機械学習の導入に注力しました。 Google では、Pete はモバイルおよび組み込みアプリケーション向けの TensorFlow Lite 機械学習フレームワークの開発を主導しました。

「目立たないハードウェア」に機械学習を構築するこの方法は、業界では TinyML (Tiny Machine Learning) と呼ばれています。 TinyML の目標は、可能な限り低い電力消費で ML 推論を実行することです。具体的には、Pete Worden 氏が著書で述べているように、TinyML は 1 mW 未満の電力で動作することを目指しています。 1 mW は標準的なコイン型電池が動作する電力です。​

TML 回路図

したがって、機械学習と組み込み IoT デバイスの交差点にある TinyML は、多くの業界に革命を起こす可能性を秘めた新興のエンジニアリング分野です。明らかに、TinyML の主な受益者はエッジ コンピューティングとエネルギー効率の高いコンピューティングです。

2019 年 3 月に、TensorFlow Lite 組み込みプラットフォームの最初の実験プロトタイプがリリースされました。これは SparkFun が構築した開発ボードのプロトタイプで、384KB の RAM と 1MB のフラッシュ ストレージを備えた Cortex M4 プロセッサを搭載しています。このプロセッサは消費電力が非常に低く、多くの場合 1 ミリワット未満しか消費しないため、小型のコイン型電池で数日間動作できます。

Pete Warden 氏のスピーチで述べられているように、現在、TinyML はまだ開発段階にあります。

「未来の世界には、より多くの可能性があります。人工知能は今、私たちにとって、1980年代のコンピューターのようなものです。それがどのように発展するかはわかりませんが、現在直面しているさまざまな問題や課題、仕事で直面している困難を想像することはできます。小さなチップを使用して機械学習を実行するにはどうすればよいか。この点で、新しい角度から探求し、新しい研究成果を役立てることができます。」

2それはどのような傾向を反映していますか?

​ピート・ウォーデン氏は20年間この業界を探求してきました。今日、彼は会社を辞めて大学に戻ることを選択しました。これは間違いなく、AI研究者が学界に戻るという現在の傾向を裏付けるものです。

この傾向はアンドリュー・ン氏から始まり、その後、フェイフェイ・リー氏、トン・チャン氏、ヤチン・チャン氏、ジャ・ジアヤ氏などの科学者も学校に戻りました。

数年前、基礎AI研究者が学界を離れ、産業界に加わった。代表的な画期的な出来事は、2011年のNIPSカンファレンスで、ヒントン氏がGoogleの招待を受け入れ、正式にGoogleに入社したことだ。その後、Facebook、Amazon、Uber、そしてBaidu、Alibaba、Tencent、Didiなどの国内大手も追随した。一方、産業界が提供できる膨大なデータとリソースの投資も、AI研究者にとって非常に魅力的である。彼らは長い間理論研究に従事しており、アイデアを検証するためのプラットフォームも必要としている。これは、当時AI人材が学界から産業界に流れた理由でもある。

これらのAIの巨人たちが産業界から学界に戻ってきた今、これをAI科学者の「現地環境への適応力の欠如」と捉え、「AIの人気は鈍化している」と結論付ける人もいる。しかし、別の観点から見ると、これらの科学者は産業界で以前の研究をテストした後、新たな疑問を持って学界に戻り、新たな研究を行っていることもわかります。

例えば、テンセントAIラボの元所長である張童氏は、なぜ学界に戻ったのかと聞かれると、「私が最も気にしているのは、10年後にAIが技術理論やその他の面で大きな進歩を遂げ、学術研究全体にさらに貢献できるようになることです」と答えた。イノベーションワークスへの参加については、「学術研究を行うと同時に、これらの学術成果を産業界と組み合わせることができることも望んでいます」と述べた。もう一人のAI専門家である賈佳亜氏は、テンセントYoutuを去った後も業界から離れず、別の方法で学界と産業界を結びつけるためにスタートアップ企業Simou Technologyを設立した。

AI界の黄埔であるマイクロソフトアジア研究所を例に挙げよう。歴代所長のうち、李開復氏はイノベーションワークスを設立し、インキュベーターモデルで中国国内のテクノロジー企業やAI企業の発展を推進した。張亜琴氏は清華大学智能産業研究所（AIR）の設立を主導し、学界に戻って「半生を放浪した青年」である馬衛英氏の支援を受けた。沈向陽氏は清華大学非常勤教授を務める傍ら、ニュースブレイクにも投資し、会長も務めた。投資界に進出した張宏江氏は、資本投票を通じてAIへの理解を実践している。こうした優秀な人材が学界から産業界へ、あるいは産業界から学界へと流れていくことが、最終的には AI の進歩につながります。​