LLVM の創始者、クリス・ラトナー: AI インフラ ソフトウェアを再構築する必要がある理由

かつて人々は AI の美しいビジョンを思い描いていましたが、現状は満足できるものではありません。 AI は、自動運転や新薬の研究開発などの日常的な用途では当初の予測どおりには機能していません。よくある不満は、世界のテクノロジー大手は最も優秀な人材を多数集めているものの、広告の正確な配信、信用スコアリング、それほどスマートではない「スマート」スピーカーについて考えることに重点を置いているというものです。

理論的には、適切なアルゴリズムと十分なコンピューティング リソースがあれば、AI は利用可能なデータによって表されるすべての問題を解決できます。現在、データ、アルゴリズム、ハードウェア リソースは十分に豊富であり、AI が社会に利益をもたらすための条件はすべて整っています。 AI の幅広い応用と初期の成果を見てきましたが、実際にはテクノロジーの応用は深く行われておらず、既存の機械学習研究の可能性を十分に実現するには程遠い状況です。

なぜこのような状況が起きたのでしょうか?これらの事実は、世界のテクノロジー大手やメディアによる AI に関する研究の最新情報よりもさらに深い意味を持っています。 コンパイラの専門家であるクリス・ラトナー氏はかつて、AI システムとツールの均一性と断片化がこの問題の根本的な原因であると指摘しました。

この問題を解決するために、2022年1月にコンパイラの専門家であるクリス・ラトナー氏がスタートアップ企業を発表し、ティム・デイビス氏とともにModular AIを設立しました。その目標は、コンパイラ、ランタイム、異種コンピューティング、エッジツーデータセンターを含むグローバルMLインフラストラクチャを再構築し、使いやすさに重点を置いて開発者の効率を向上させることです。現在、Modular AI チームは、TensorFlow、TF Lite、XLA、TPU、Android ML、Apple ML、MLIR など、世界のほとんどの実稼働機械学習インフラストラクチャの構築に参加しており、数十億のユーザーとデバイスに実稼働ワークロードを展開しています。

最近、Modular AI は、Google Ventures が主導する 3,000 万ドルのシードラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。クリス・ラトナー氏らが公開した最新の公式ブログ投稿では、3つの「魂を問う質問」が提起された。AIはそれほど重要なのに、なぜソフトウェアはそれほど貧弱なのか？なぜテクノロジー大手はAIの問題を解決できないのでしょうか?この問題を解決するにはどうすればいいでしょうか? もちろん、彼らも答えてくれました。 OneFlow コミュニティが元のテキストをコンパイルして編集しました。

1 AI はそれほど重要なのに、なぜソフトウェアはそれほど貧弱なのでしょうか?

AI ソフトウェアはもともと、AI テクノロジーを構築するフルスタックの研究者、エンジニア、アーキテクト向けに設計されました。製品として定義されたことはなかったため、 AI ソフトウェアは基礎設計に欠陥があります。

このソフトウェアは、大手テクノロジー企業が自社の問題を解決するために構築したもので、他の企業が「トリクルダウン インフラストラクチャ」で使用しています。その結果、実際には最大規模かつ最も商業的に影響力のある AI アプリケーションのみが構築され、導入されるという現象が生まれ、その場合も企業のニーズと大手テクノロジー企業の内部ニーズが高度に一致している場合に限られます。

これはなぜでしょうか? 現在の AI ソフトウェアは非常にシンプルで研究的な性質が強いため、主にテクノロジー大手 (これらのソフトウェアの開発者) の開発計画を満たすために使用されます。 これらのソフトウェアは研究者によって研究目的で作成されたものであり、AI の急速な発展により研究者がソフトウェアを中止して再構築する余裕はありません。

むしろ、時間の経過とともに複雑さが増し、研究と生産、トレーニングと展開、サーバーとエッジで異なる断片化されたカスタム ツールチェーンを維持および拡張することが業界にとって困難になっています。

人工知能システムは現在、互換性のない技術の広大な海を表しており、最も統合された技術大手だけが AI を使用して目標を達成する能力を持っています。

2 なぜテクノロジー大手はAIの問題を解決できないのか?

AI 研究者と開発者は AI の導入を成功させるために協力し、テクノロジー大手は膨大なコンピューティング力と財務力を活用して、独自のクラウド、電話、ソーシャル ネットワーク、AI ハードウェアなど、自社の製品とコア ビジネスの優先順位を高めてきました。

彼らはこの分野に目覚ましい貢献をしてきましたが、AI を全世界 (すべてのハードウェア、クラウド、ML フレームワークを網羅) に展開することは商業的に不可能であり、世界の他の国々も彼らにそれを期待することはできません。しかし、この残念な事実は、世界が直面している最も重要な社会経済的および環境的問題のいくつかを含む、大手テクノロジー企業の焦点外の問題に対処するためにこのテクノロジーを使用する世界の他の国々の能力を制限しています。しかし、これは私たちが望む未来ではありません。

大手企業は人工知能の発展に多大な貢献をしてきましたが、人工知能がその潜在能力を最大限に発揮するには、独自のハードウェア、クラウド インフラストラクチャ、携帯電話、独自の研究の開発を優先しない独立した企業が必要です。同時に、世界中のユーザーと企業の最大の利益のために行動する中立的な企業も必要です。 すべての組織が直面する幅広い問題に対して、実用的なソリューションと共通標準を提供するためには、AI ソフトウェアの急速な成長から学んだことを次世代のテクノロジーに取り入れる必要があります。

現在、中小規模のテクノロジー企業が直面している最も差し迫った課題は、AI を実用化するために、能力、コスト、時間、人材の制限をどのように打破するかということです。

機会費用を考慮すると、革新的な技術を市場に売り込むのは難しく、製品体験も悪く、最終的には開発に悪影響を及ぼすことになります。社会全体にとって、これは、AI を使って世界の最大の問題のいくつかを解決できるようになるまで、まだかなりの時間がかかることを意味します。

テクノロジー大手が AI ソフトウェアを徐々に普及させるのを待つ時間はありません。 AI は世界を変えることができますが、それは断片化が解決され、世界中の AI 開発者コミュニティが高品質のインフラストラクチャに苦労しない場合に限られます。

3 誰がこの問題を解決するのでしょうか?どうすれば解決できるでしょうか?

Modular は、より実用的、高速、かつ柔軟な次世代 AI 開発プラットフォームを構築しています。

当社のプラットフォームは、共通のインターフェースを通じて一般的な AI フレームワークのフロントエンドを統合し、さまざまなハードウェア バックエンドやクラウド環境へのアクセスと移植性を強化します。私たちは、コア開発者ワークフロー ツールを再構築して、表現力、使いやすさ、デバッグ性、信頼性、拡張性、パフォーマンスをさらに高めています。当社のツールは既存のワークフローに簡単に導入できるため、ユーザーはコードをリファクタリングしたり書き直したりすることなくシームレスに作業を完了でき、低コストで生産性とパフォーマンスの向上を実現できます。当社は、AI の価値の探求を加速し、できるだけ早く市場に投入して、多くのユーザーに利益をもたらしていきます。

AI がより繊細になり、アプリケーションに統合されるにつれて、その潜在能力が最大限に発揮されるようになり、アプリケーションを AI を中心に定義する必要がなくなります。当社のプラットフォームは、モジュール式の構成可能なインフラストラクチャ コンポーネントから構築されており、再配置や拡張が可能で、幅広いユースケースに対応できます。同時に、さまざまな分野の専門家は、システム全体がどのように機能するかを理解していなくても、当社のプラットフォームを通じて革新を起こすことができます。モジュール式のアプローチによって、これまで考えもしなかった新しいユースケースが実現できることを私たちは直接目にしてきました。

AI インフラストラクチャを真に修正するには、「ハード テクノロジー」の問題 (異種コンピューティング テクノロジーのコンパイラなど) に対処するとともに、シームレスなエンドツーエンドの開発ワークフローを確立する必要があります。

4 「AI研究の時代」から「AI生産の時代」へ

私たちの成功は、世界中の開発者が真に使いやすく、移植性があり、スケーラブルな AI ソフトウェアにアクセスできるようになることを意味します。

この新しい世界では、十分な予算や優秀な人材がいない開発者でも、世界的なテクノロジー大手と同様に効率的に作業できます。AI ハードウェアの効率と総所有コスト (TCO) が最適化され、企業はユースケースに合わせてカスタマイズされた ASIC を簡単にプラグインでき、エッジへの展開はサーバーへの展開と同じくらい簡単になります。企業はニーズに最適な AI フレームワークを使用できます。AI プログラムはハードウェア上でシームレスに拡張できるため、最新の AI 研究を簡単に本番環境に展開できます。

AI 業界の発展は、もはやテクノロジー大手のニーズによって決定されるスケジュールに制限されません。AI 業界の発展はより速く、より集中的になります。スタックのすべてのレベルでイノベーションが盛んになり、開発者は自分の専門分野で新しいイノベーションを市場に投入することに注力し、私たち全員にとってより良い未来を築きます。業界は急速に発展し、「AI 研究の時代」から「AI 生産の時代」へと私たちを導きます。