オープンソースのコラボレーションを通じて AI を進化させる方法

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人工知能は、業界団体によって大々的に宣伝され、推進されている用語の 1 つになっており、次のような疑問を抱く人もいます。その可能性はどれほど大きいのか? 人工知能は人間の地位を高めるのか、それとも競争力を失わせてしまうのか? 本当に革命的なものなのか?

Google、Amazon、Facebook、Microsoft などの大手テクノロジー企業が人工知能技術の進歩を推進しています。 AI テクノロジーが影響力を強め、私たちの仕事や生活の特定の側面を支配するようになったため、これらの企業はここ数年、多くの批判の的となってきましたが、オープンソースに関しては状況が異なります。

ライブラリからフレームワーク、IDE、データレイク、ストリーム処理、モデルサービングおよび推論ソリューション、さらには最近のエンドツーエンドのツールアグリゲータ Kubeflow まで、開発者が利用できるオープンソースツールの数が膨大であることは、組織が長年にわたって蓄積されたスキルと知識を活用できることを意味します。言い換えれば、オープンソースは、従来は競合相手と見なされてきた組織が協力する理由となっているのです。両社はいくつかの分野でより緊密に連携しており、AI とオープンソースのユニークな組み合わせにより、今後はより優れたパートナーシップが実現されるでしょう。

なぜオープンソースなのか?

IT 開発におけるオープンソース テクノロジの利点は、長年にわたって十分に文書化されてきました。最初のオープンソース プログラム (Netscape Navigator) は 1998 年にリリースされ、このトレンドの始まりと考えられています。 Netscape は、ソフトウェア ソース コードを共有することのビジネス上の可能性を重視した戦略を選択しました。科学技術と同様に、研究者が研究方法を秘密にしておくと、技術の進歩と革新のペースは大幅に遅くなります。開発者が新しいテクノロジーとサービスを提供しようと競争する中、安全で導入しやすいソフトウェア フレームワークがこれをサポートする上で重要になります。

しかし、成功する AI ベースのテクノロジーの開発を目指す組織にとって、依然として多くの障害が存在します。 AI と機械学習の開発がコストのかかるプロセスであることは周知の事実です。さらに、開発作業には、高度なモデルを構築およびトレーニングするための強力なコンピューティング能力とデータセットが必要です。オープンソース コミュニティは、コラボレーション、専門知識、リソースの共有を促進することで、これらの課題に対する潜在的な解決策を提供します。たとえば、オープンソース ソフトウェアを使用すると、IT 管理チームはパブリック ドメインのフレームワーク、データセット、ワークフロー、ソフトウェア モデルにアクセスできるようになり、トレーニング コストが削減されます。同時に、オープンソース コミュニティはコードの欠陥や脆弱性を常に監視しており、これによりセキュリティがさらに強化され、責任の共有化が図られています。

一方、Ops 方法論の台頭により、開発者がソリューションを本番環境に導入する際の効率が大幅に向上しました。たとえば、コンテナ化されたアプリケーションの展開と管理を自動化するオープンソース プラットフォームである Kubernetes は、企業が DevOps に参入するための主流のテクノロジとなり、現在では機械学習オペレーティング システム (MLops) にまで拡張され、複雑な人工知能ワークロードを最新の状態に保つことができるようになりました。

ハイテクノロジー、大きな驚き

大手テクノロジー企業が従来、ソースコード、データベース、方法論を非公開にしてきたのは驚くことではありません。ここで疑問が浮かびます。AI テクノロジーがこれらの業界大手にとって非常にユニークであるため、彼らは中核事業の手法を公開し、独自のオープンソース API を立ち上げ始めているのでしょうか。

本質的に、AI の開発は依然として極めて重要であり、過去数年間にわたって大手テクノロジー企業はこの技術の開発において飛躍的な進歩を遂げてきました。オープンソースにより、開発者や IT チームは、より安価で、より高速で、より柔軟で、より安全な導入を実現できます。オープンソースを通じて開発を行うと、大規模な技術コミュニティのサポートを通じて、複数のフレームワークやソフトウェア ソリューションの導入を加速できます。したがって、オープンソース コード テクノロジーを採用することで、作業をさらに開発、調査、調整、改善することができます。将来的には、人工知能技術が人々の日常生活に浸透し、オープンソースの人工知能が技術革新を促進し、より早く成熟することが期待されます。

Google は人工知能の最前線に立つ企業の一つであり、人気の機械学習フレームワークである TensorFlow を一般に公開しています。これがきっかけで TensorFlow Extended (TFX) が誕生し、それが Kubeflow へと進化しました。Kubeflow は、Google の社内アプローチに基づいて、機械学習パイプラインを使用して Kubernetes 上で実行される複雑なワークフローをオーケストレーションするように設計されたオープンソース プロジェクトです。

一方、Facebook は、仮想現実 (VR) で自然でリアルなフォーカス効果をレンダリングするための AI 搭載フレームワークである DeepFocus をオープンソース化し、Microsoft Cognitive Toolkit もオープンソースのアプローチを採用し、最終目標としてディープラーニング アルゴリズムをトレーニングして人間の脳のように機能させることを目指しました。

大手テクノロジー企業の成長の核となるのは人材であることを忘れないことも重要です。機械学習の分野は、非常にオープンで協力的であるという長い歴史を持っています。 Google、Facebook、Microsoft で機械学習ラボを運営する優秀な人材は、この分野の先駆者であり、透明性と協調性をもって働いています。私たちがこのような大きな進歩を遂げている主な理由は、まさに人々が効果的に協力し合っているからです。

すべては信頼次第

最終的には、信頼が重要な要素となります。大手テクノロジー企業は、保有する個人データを統合すると、データが不必要な権力と影響力を与えるとユーザーに思わせる可能性があることに気づいています。そして今、これらのテクノロジー企業はよりオープンになってきています。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは過去6か月間に世界経済と社会に劇的な変化をもたらしましたが、AppleとGoogleが接触追跡ソリューションを共同開発するなど、技術面でのコラボレーションも増えています。

今後、こうした継続的な関係は、大手テクノロジー企業や公共部門の組織が協力して技術革新を促進し、危機の克服に貢献する新しい時代の到来を告げるものとなるでしょう。そして、これらの伝統的なテクノロジー企業は AI のオープン性を重視しているため、近い将来 AI テクノロジーが変革し、繁栄し続けることは明らかです。