人工知能と機械学習はエンタープライズアーキテクチャの一部となっている

これはおそらく、世界的なCOVID-19パンデミックによるものか、あるいはコンピューティング能力の継続的な向上によるものかのどちらかでしょう。理由が何であれ、人工知能と機械学習は多くの大企業にとって重要な情報技術資産となっています。

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11月に発表されたマッキンゼー・アンド・カンパニーの調査によると、回答者の半数が少なくとも1つのAI機能を使用しており、半数がその結果収益が増加したと回答した。現在、この技術は、薬の処方、天気の予測、映画の推薦、作物の栽培、ピザの配達など、幅広い用途に使用されています。言い換えれば、テクノロジーは郵便室から役員会議室まで企業内に浸透しており、流行の新しいアプリだけでなく、主流のビジネス アプリケーションにも浸透しています。

「ビジネスリーダーのところに行くと、私は彼らに最大のビジネス上の問題は何かと尋ねます。最大のAIの問題は何かと尋ねることはありません」と、Landing AIの創設者兼CEOのアンドリュー・ン氏は語る。

これまで百度やグーグルで人工知能関連の取り組みを主導してきた同分野の先駆者の一人であるン氏は、3月下旬にMITテクノロジーレビューが主催したバーチャルEmTechデジタル会議で講演した。彼の見解はマッキンゼーの調査結果を反映しているだけでなく、人工知能分野の最前線にいる多くの起業家や科学者の洞察とも非常によく似ています。

複雑なテキストを理解する

AI テクノロジーの進歩が加速しているという現実により、このテクノロジーは広く採用され、その結果、その使用事例も増えています。

OpenAI の研究者たちは、人間の脳の推論能力と学習能力を備えた汎用人工知能と機械学習技術を開発するという高い目標に向けて、たゆまぬ努力を続けています。マイクロソフトとイーロン・マスクが主な投資家であり、同社は昨年、ディープラーニングを使用して人間のような文章を生成するOpenAIの言語モデルであるGPT-3の商用版をリリースした。

OpenAIの共同創設者兼主任科学者であるIlya Sutskever氏は、EmTech Digitalイベントで、このGPT-3（DALL-E）の反復は、かなり複雑なテキストコマンドから正確な画像を作成できると述べました。 Sutskever 氏は MIT のバーチャル イベントで例を示し、「ポップ アート スタイルで朝の光を浴びた野原にいる一対のフクロウを描いてください」という指示を与え、その結果は非常に本物らしく見えました。

「これは終わりではありません。これはマルチモデルシステムへの第一歩です」とサツケバー氏は言う。「ディープラーニングが成功しないという賭けはしたくありません。」

AI テクノロジーが研究開発ラボを超えて運用サポートへと移行しつつある兆候があります。 2016 年に設立された Scale AI Inc. は、ユーザーが画像、音声、ビデオ、テキストを正しく認識するための機械学習モデルを構築するために必要な、時間と労力を要するタスクであるデータラベリングの問題を解決することに専念しています。

評価額35億ドルの同社は、自社のラベリング技術が特に自動運転車の分野で人気があり、ゼネラルモーターズ、ホンダ、リフトなどの顧客が利用している。機械学習インフラストラクチャを拡張できることは、Scale AI の成長における重要な要素となっています。

「このパラダイムは AI の大規模な拡張に不可欠だと考えています」と Scale AI の CEO 兼創設者である Alexandr Wang 氏は語ります。「私たちは、さまざまな業界にわたる AI テクノロジーの導入において、転換点を迎えています。」

人工知能チップ技術

AI プログラムやモデルを構築するための膨大なコンピューティング需要は、近いうちに劇的に変化するかもしれません。 MITの新興企業であるLightmatter Inc.は、今年秋に初の光ベースの人工知能チップを出荷する予定だ。

Lightmatter 社は、光の波長を使用して同時計算を実行する、フォトニック コンピューティングと呼ばれる珍しい技術を考案しました。光は電気よりも冷たいため、このプロセスに必要なエネルギーはごくわずかです。

同社によれば、「Envise」と呼ばれるこのチップは、現在市場にあるトップクラスのAIチップよりも5倍速く自然言語モデルを実行でき、消費電力は6分の1に抑えられるという。

「光を使えば、さまざまな色を使ってデータを表現できます」と、Lightmatter の創設者兼 CEO である Nicholas Harris 氏は説明します。 「実際に、複数のデータセットをシステムを通じて同時に送信することができます」と彼は言いました。「これは仮想コアのようなもので、多くのエネルギーを節約し、多くのスループットを得ることができます。」

この潜在的に画期的な進歩やその他の進歩はまだ実現の目処が立っていないものの、人工知能と機械学習の利用の成長は妨げられていません。

人工知能技術は現在、世界中のクレジットカード会社で広く使用されており、マスターカードなどの企業は不正取引の検出にそれを使用しています。マスターカードは、できるだけ多くのクレジットカード購入が処理されるよう人工知能技術を使用するアプローチを採用しており、それぞれの決定は50ミリ秒（0.05秒）以内に行われなければならないと、マスターカードの業務および技術担当社長エド・マクラフリン氏は述べた。

「AIは戦略ではありません。船の戦略は浮かんでいることだと言っているようなものです」とマクローリン氏は言う。「AIは私たちが持っている環境とツールの一部にすぎません。」

機械学習プログラム

Amazon は 20 年以上前に、ビジネスのほぼすべての側面で人工知能と機械学習のテクノロジーを活用し、これらのテクノロジーを顧客向けの製品ポートフォリオに変換することを決定しました。 2018 年 11 月、AWS は 1 つのイベントで 13 の新しい機械学習製品を発表しました。

Amazon の AI と機械学習の顧客には、需要を予測して数分以内に食品注文を配達する技術を使用している Domino's Pizza や、処方箋処理をサポートする技術を使用している英国国民保健サービス、および Bayer Digital イニシアチブを通じて農家がよりスマートで正確な農作物栽培の決定を下せるように支援している企業などがある。

AWS の機械学習ソリューション ラボの副社長、ミシェル・リー氏は、「10 年前、Amazon のすべての事業部門は機械学習をどのように活用する予定かを尋ねられていました…そして、計画がないと言うことは受け入れられませんでした」と述べています。

人工知能と機械学習の利用が拡大し続ける一方で、その技術がどのように利用されるかについての懸念も高まっています。テスラのマスク氏は、複数のAI関連プロジェクトに投資しているにもかかわらず、2018年のSXSWカンファレンスでAIは「核兵器よりもはるかに危険だ」と述べた。

こうした懸念から、米国を含む 42 の OECD 諸国は、信頼できる AI 技術の責任ある管理について合意しました。約30の国と地域が、教育、経済政策、政府機関のアルゴリズムとしてテクノロジーがどのように使用されるかを規制するAI関連の政策を導入している。

おそらくもっと重要なのは、今年後半に施行される可能性が高いEUの新しい規制だ。この提案の初期草案は、欧州連合で事業を展開するすべての企業に影響を及ぼす一般データ保護規則（GDPR）に似たアプローチに従っているように見えた。

「これはまだ実装サイクルのごく初期段階にある技術です」と、Mozilla の常駐研究員兼国際技術・政策戦略顧問のジュリア・ラインハルト氏は言う。「すでに人々や社会に影響を与えています。基本的な価値観と法の支配を守りながら、AI がすべての人に平等に機能するようにするにはどうすればよいでしょうか?」

現在、AI ビジネス コミュニティで広く受け入れられている見解は、より多くの企業がテクノロジーの新たな用途を見つけ、より熱心な起業家が新たな実装を構築するにつれて、企業による AI 導入の増加がコンピューティングのルネッサンスを促進するというものです。

「結局のところ、AI は数学であり、AI はソフトウェアです」と、IBM リサーチのシニア バイス プレジデント兼ディレクターのダリオ ギルは述べています。「科学的手法は、ビジネスを行うためのツールであるべきです。私たちは、発見が最前線にある時代に突入しようとしています。私たちは、コンピューターの出現以来、コンピューティングにとって最もエキサイティングな時代にいます。」