インテリジェントな世界は加速していますが、真の人工知能 (AI) から私たちはどれくらい離れているのでしょうか?

人工知能は新しい概念でもなければ、単なる仕掛けでもありません。何十年も前から提案されてきました。真の人工知能にはまだ程遠いですが、一歩ずつ近づいています。人工知能についての私の理解についてお話しします。

新たな量的変化は質的変化につながる

2011年のノーベル経済学賞受賞者トーマス・J・サーゲン氏は次のように述べています。

人工知能は実際には統計学です。非常に派手な言葉ですが、実際には統計学なのです。数式の多くは非常に古いものですが、すべての人工知能は統計を使用して問題を解決します。

この記述は、現在の「人工知能」により適しています。なぜなら、いわゆる「人工知能」のほとんどは、決定木やベイジアンネットワークなどの ML (機械学習) に基づいているからです。今日の人工知能や機械学習は、大量のデータを使ったトレーニングに基づいています。たとえば、「人工知能」を人々の視野に戻した Alpha Go は、大量の人間のチェスの記録を学習して無敵になりました。このタイプの機械学習は、人間の認知に基づいています。ディープラーニングが登場したとき、人間はもはや人工知能がどのように学習するかを理解していませんでした。たとえば、下の図では、生データを入力した後、ディープラーニングによって取得された基本的な特徴（低レベルの特徴）はもはや私たちには理解できません。ディープラーニングは、人工知能の最もホットな分野でもあります。

機械学習、ディープラーニング、人工知能（AI）の関係は、おおよそ以下の図に示されています。現在、いわゆる人工知能は、基本的には機械学習を指します（ディープラーニングも機械学習の一種です）。将来がどうなるかは誰にもわかりませんが、現在の弱い知能から強い知能へと徐々に移行し、ますます知能が高まっていくことは確かです。

人工知能の影響

人工知能はかっこいいように聞こえますが、具体的に何ができるのでしょうか？これには、クラウドコンピューティングや5Gなどの通信技術など、他の多くの分野の技術も関係しています。人気の自動運転を例に挙げてみましょう。自動運転は5つのレベルに分かれており、最高レベルの自動運転はまだ実現できていません。

本当の無人運転とはどのようなものでしょうか。誰も知りません。私たちが自分で運転するとき、主に目で観察し、耳で聞き、時には電話をかけるなどして道路状況を判断することを想像してみてください。自動運転では、これらのメッセージも判断する必要があります。どうすれば正確に取得できるでしょうか。たとえば、無人車はどのようにして物体を「見て」、全体的な理解を得るのでしょうか。これには、現在携帯電話の分野で人気のあるTOF /構造化光技術の使用が必要になる場合があります。この技術は、もともとVR / AR分野での使用を目的としていましたが、Appleが顔認証に使用しました。この技術は、VRハウスビューイングなど、多くの分野でも使用されるでしょう。

マイクロソフトやアップルのような大企業は、構造化光/TOF技術の研究開発に投資しています。これは、将来の人工知能に必要となる非常に中核的かつ基本的な機能だからです。 Huaweiが自社開発した構造化光技術が、次期Mate20に搭載されると聞きましたが、これは賞賛に値します。核心を制覇することは競争力の具現化です。現在、OPPOの構造化光はObbecの技術を採用しており、XiaomiはMVの技術を採用しています。

リンクがなければ情報も無い

何かがインテリジェントであるかどうかは、その相互作用によって決まります。独立したもののインテリジェント性には限界があります。人々は言語、体の動きなどを通じて互いに相互作用し、携帯電話のインテリジェント音声プラットフォームであれ、スマートスピーカーなどの製品であれ、人と機械の相互作用は現在主に音声を通じて行われています。このような技術を実現するにはクラウドコンピューティングのサポートが必要であり、人工知能は依然としてエンドツークラウド全体です。クラウドプラットフォームを備えたメーカーは、将来、人工知能の分野でより多くの優位性を持つ可能性があります。アリババは現在、中国のクラウド分野で比較的好調です。もう1つ注目すべき企業は、クラウド事業を独立させ、戦略レベルにまで高めたばかりのファーウェイです。同社の現在の発展の勢いも非常に良好です。

機械が人間の自然なニーズを理解できるようになるには、前述の機械学習技術が必要です。機械が物体を認識する場合も同様です。私たちが携帯電話を取り出して写真を撮るとき、AI写真撮影をサポートする携帯電話は、撮影されているシーンや物体を認識できます。これが人工知能の具現化であり、ターゲットを絞った最適化を行うことができます。AI写真モードをサポートしていない携帯電話は時代遅れになっています。これはギミックではありません。

音声と画像を正しく識別することは、デバイスと人とのインタラクションの基礎であり、デバイス間のインタラクションは通信によって完了します。多くのデバイスが相互に通信すると、モノのインターネット、つまりより大規模なスマートシティが形成されます。デバイス間の通信は、5G などの通信プロトコルを通じて行われます。 3GPP は、5G の 3 つの主要なアプリケーション シナリオを定義しています。eMBB (拡張モバイル ブロードバンド)、mMTC (大規模マシン タイプ通信)、uRLLC (超信頼性低遅延通信) です。これら 3 つのシナリオには、それぞれ独自の用途があります。

まず、eMBBは10Gbpsの伝送速度を実現し、超高精細ビデオ、VR/ARなどの没入型のサービス体験をユーザーに提供します。

第二に、mMTC は 1 平方キロメートルあたり数百万台のデバイスを接続するテクノロジーを使用して、スマート シティやスマート ビルに代表される大規模なデバイスのアクセスと相互接続をサポートします。

最後に、uRLLC は超低遅延と超高信頼性という技術的利点により、自動車インターネットや産業インターネットなどの垂直産業アプリケーションに浸透し、産業の運用効率を大幅に向上させました。

このように大規模で複雑なモノのインターネットを1つのステップで完了することは困難です。すべてがネットワークを通過することは不可能です。このとき、ローカライズされたインテリジェント制御および管理テクノロジを導入する必要があります。これが、クラウドコンピューティングを補完するエッジコンピューティングです。

通信、クラウド コンピューティング、エッジ コンピューティングなどはすべて、インテリジェンスの重要なコンポーネントです。

チップは人工知能の基盤である

人間は発達した脳を持っているので複雑なコミュニケーションを行うことができます。機器の知能もチップである脳に依存しています。人工知能は長年の冷え込みからアルファ囲碁のおかげで再び人々の視野に入りましたが、アルファ囲碁の頭脳はGoogleのTPUです。つまり、IC業界の進歩は人工知能の基礎なのです。 Nvidia が急速に成長したのは、GPU がこの仕事に適しているからです。ゲームの開発により、GPU はますます重要になっています。人工知能の開発により、NPU/TPU などの専用 AI チップもますます重要になっています。 Kirin 970 は、その性能や消費電力ではなく、AI チップの役割を強調した点で画期的な意義を持っています。

Kirin 970のNPUは無駄なギミックではありません。画像認識やAI写真撮影での役割は明らかですが、これは大きな問題ではありません。専用のNPUがない他の機能も、DSP/GPUを通じて実現できます。 Huawei が最近発表した恐ろしい技術「GPU Turbo」は、有名な機関 AnandTech の研究結果によると、人工知能によって実現されたものである。

GPU Turbo は、実際には Huawei がニューラル ネットワークを通じて各ゲームをトレーニングして特定のモデルを取得し、それをファームウェアに更新して Huawei ユーザーにプッシュするものです。このトレーニング プロセスは、実際には、Kirin の Mali GPU がゲームのあらゆる瞬間に電力消費とパフォーマンスの間の最適なスイート スポットを見つけ、エネルギー効率の向上を実現できるようにするためのものです。

Appleの最新A12プロセッサもAIを重視し、インターフェースをオープンにしています。これが一般的な傾向です。Kirin 980を搭載したMate20の今後のリリースが楽しみです。 Huaweiが独自のNPUチップを開発すると聞きました。Alibabaの支援を受けて、新しく設立されたPingtou Ge Semiconductorもこの分野に目を向けており、Cambrianがより優れたチップをもたらすことを期待しています。

結論

人類社会の進歩は生産性の向上にあり、生産性の向上には生産効率が重要です。技術は生産力の源であるとよく言われます。技術は生産効率を向上させます。人工知能は効率向上の現れの一つです。この流れは誰にも止められません。鉄道の登場により、馬の調教師という職業は過去のものとなり、工業化により多くの職人が失業しました。人工知能の登場により、翻訳などの産業も混乱の危機に直面しています。これらはすべて、低効率が高効率に取って代わられ、社会の進歩を牽引している例です。新しい産業の出現により、職を失う人もいるでしょうが、新しい職も生まれます。あまり気にする必要はありません。弱者を守ることは、技術の進歩を妨げることではありません。