張亜琴：業界にとって、ディープラーニングの黄金時代は始まったばかりだ

本日、張亜琴教授はCNCC 2020で「スマートテクノロジーのトレンド」をテーマに講演しました。デジタル化3.0の到来に伴い、張教授はテクノロジーと産業の視点をリセットしてデジタル化の新たな波について議論し、人工知能、新しいコンピューティングシステム、通信アーキテクチャに関する洞察を共有しました。

以下の内容は、張亜琴教授の講演をもとに若干修正したものです。

デジタル化の新たな波は歴史的な変化をもたらしました。すべてがデジタル化されています。

張亜琴氏は、デジタル化3.0の到来により、今後10年間で多くの産業が構造的な変化を経験するだろうと述べた。この新たなデジタル化の波は、高度な機械学習アルゴリズム、強化されたコンピューティング能力、5G の新しいインフラストラクチャ、ニューロモルフィック コンピューティングを通じて、既存の産業環境を変革する歴史的な機会を提供します。

かつて、私たちのコンピュータ業界で最大の現象はデジタル化でした。デジタル化 1.0 は 1980 年代半ばに始まりました。当時は、音声、音楽、ビデオ、画像などのコンテンツのデジタル化に重点が置かれ、その後の HDTV やビデオもデジタル化されました。全体的な発展は非常に速かったです。

デジタル化 2.0 は 1990 年代半ばに始まりました。コンテンツのデジタル化により消費者向けインターネットが誕生し、いくつかの波が起こりました。同時に、ERP、CRM、ワークフロー、ビジネスインテリジェンスなど、企業もデジタル化が進んでおり、その後、さまざまなデジタルウェアハウス、クラウドなども登場しています。しかし、ソフトウェア分野では、消費者向けソフトウェア製品市場は中国ではまだ主流になっていません。

私たちは今、インターネットの物理化を含む新たなデジタル化 3.0 の時代を迎えています。まず、物理的な世界がデジタル化されています。車、船、飛行機、道路、交通機関など、都市がデジタル化され、家がデジタル化され、産業、工場、電力網、機械、さらには通貨までもがデジタル化されています。物理的な世界とデジタルの世界が1対1のマッピングを形成していることがわかります。以前はデジタル高速道路について話していましたが、今では実際の高速道路もデジタル化されています。

物理世界のデジタル化により、生成される情報とデータの量は天文学的なレベルに達していることがわかります。たとえば、自動運転車の場合、一人当たり毎日10Tのデータが生成されます。もう 1 つの特徴は、現在、データのほとんどは人間が見るためのものではなく、自動運転などの機械が判断するためのものであるということです。

第一世代や第二世代とは異なり、脳、身体、あらゆる臓器、さらにはDNAやタンパク質など、私たちの生物界もデジタル化されています。脳と世界とのインターフェースを通じて、データの量は私たちの物理世界よりもさらに膨大になっています。この容量レベルでは、通常の方法で計算を処理するのは困難です。

今日の世界は、サイバーフィジカルの世界と生物の世界が融合した世界です。まずデジタル化され、次に相互接続され、最後にインテリジェント化されます。

AI革命は業界に新たな機会をもたらす

5G の出現は確かに多くの新たな可能性をもたらしました。 5G は、3 つのネットワークがアプリケーション層で真に統合された初めてのケースです。これは大きな出来事です。5G により、伝送速度が速くなり、遅延が低減します。

新しい技術には時間がかかるため、忍耐が必要です。5Gは非常に急速に発展しています。張教授は、5Gは今後3～5年でユーザーだけでなく、より重要なことに業界に大きな変化をもたらすだろうという確信を表明しました。

張教授はまた、2枚の写真を使って2つの例を挙げた。1つは百度崑崙チップのロードマップだ。第1世代の崑崙AIチップは、14nmプロセス、2.5Dパッケージング、512G帯域幅を実現している。第2世代の7nmは来年登場し、消費電力が大幅に低減され、パフォーマンスが約3倍向上します。

もうひとつの例は、Horizo​​n の自動運転チップのロードマップです。レベルが上がるにつれて、計画がますます難しくなり、強力な機能と優れた安定性が求められることがわかります。 Horizo​​n はこの点で多くの作業を行ってきました。同社のチップは、品質、性能、エネルギー消費の点で、現在の国際的なチップ (Tesla の SSD など) と同等、あるいはそれ以上の性能を備えています。

テクノロジーの発展が IT 業界や多くの業界に新たな機会をもたらしていることは明らかです。まず第一に、IT 業界自体が最大の受益者です。チップ技術、オペレーティング システム、クラウド プラットフォーム、アプリケーションなど、すべてが絶えず急速に進化し続けています。さらに重要なのは、AI が教育、医療、金融、製造業など、現在の業界を変え、さらには破壊さえもしているということです。あらゆる業界に AI の要素が生まれます。

今日の AI は 20 年前のインターネットのようなもので、あらゆる業界に統合できます。

もう一つは、新しい産業を創出することです。張亜琴教授は、自動運転、産業用IoT、AI医療バイオコンピューティングの3つが大きな可能性を秘めた分野であると信じており、教授自身もこれらの分野に非常に興味を持っています。

最後に、張亜琴氏は、自身が設立したインテリジェント産業研究所が、国際的なビジョンを持つCTOやトップアーキテクトを惹きつけ、育成し、コア技術のブレークスルーを利用して新しいビジネスを育成できる、国際的かつインテリジェントで産業化された応用研究機関になることを望んでいると述べました。

AIの次のブレークスルーを見つけましょう。業界にとって、ディープラーニングの黄金時代は始まったばかりです。

次のグラフは、人工知能の約 60 年間を示しています。ご覧のとおり、左半分は人工知能の発展のさまざまな流派について語っています。今後の最大の可能性は、さまざまな流派の長所を借りて、論理的な記号、データ、知識を備えた新しいアルゴリズムを作成し、人間の進化と脳の特性を活用することです。

今、研究者であろうと業界で働く人であろうと、誰もが人工知能、特に10年以上の研究と応用を経て安定期を迎えたディープラーニングにおける次のブレークスルーがどこから来るのかを考えています。現在、主な開発はアルゴリズムだけでなく、コンピューティング能力にも大きく依存しています。

張亜琴教授は、研究とアルゴリズムの面ではまだ探求の余地があるが、相対的に停滞していると考えている。しかし、業界にとってディープラーニングの黄金時代はまだ始まったばかりであり、あらゆる業界に浸透するには少なくとも 10 年はかかるでしょう。

彼はまた、スピーチの中で、人工知能が現在直面している課題は主にプライバシー、データ保護、そして倫理的な仕事であると述べた。少し前に、張教授はアメリカで汎用人工知能に取り組んでいる小さなチームに会いました。彼らの主な任務は、自律的な意識を持つ AI を作成することです。彼自身は断固たる反対を表明した。

最も基本的なこと、つまりコンピューティングと通信の基本的なパラダイムを見てみましょう。

1 つ目はシャノンの法則で、エントロピー、チャネル容量、レート コーディングという 3 つの側面が含まれます。ロスレス圧縮制限、チャネル伝送制限、およびロスレス圧縮制限の 3 つの制限が定義されています。現在、これらの部品は基本的に限界に近づいています。

2つ目は、60年にわたってコンピューター製造に使用されてきたフォン・ノイマン・アーキテクチャです。フォン・ノイマン・アーキテクチャは非常にシンプルで美しく、プログラム保存の原理です。しかし近年、特にディープラーニングにおいては大きな制限が生じています。

3つ目は、皆さんもよくご存知のムーアの法則ですが、ムーアの法則で言われている18か月ごと、24か月ごとの開発スピードも鈍化しています。

これら3つのボトルネックを打破する必要があります。

システム アーキテクチャの限界を打ち破るには、新しいコンピューティング システムと通信アーキテクチャを実現する必要があります。ディープラーニングには、データフローとコンピューティングモードを含む新しいアーキテクチャが必要です。ディープラーニングの分野では、多くの最適化と高速ストレージが必要です。これらは伝統的な建築とは異なります。