開発のボトルネックを打破し、人工知能の未来は何に頼って「はしごを登る」のでしょうか?

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ファーウェイは7月9日、2021年世界人工知能大会およびアセンド人工知能サミットフォーラムにおいて、大連市と大連人工知能コンピューティングセンターを建設する協定に署名した。ファーウェイは7月10日、包括的なコンピューティングパワーの提供を目的とした重要な契約を上海とも締結する予定だ。

私の国で人工知能コンピューティングセンターを正式に運用した最初の都市は武漢です。同社の人工知能コンピューティングセンターは5月31日にオンライン化され、すぐに全面的に稼働し、その能力は拡大し続けている。

人工知能の応用が進むにつれ、分散コンピューティングパワーの問題や、中小企業や科学研究機関が複雑なモデルや大量のデータ研究を行うことの難しさがますます顕著になってきています。大規模な人工知能コンピューティングセンターの構築は、人工知能産業のさらなる発展を促進する重要な要素になりつつあります。

トップレベルの設計が実装を導く

百度の創業者であり会長兼CEOのロビン・リー氏は、過去数百年にわたり、資源を消費する産業の発展が社会進歩の礎と考えられてきたと述べた。今後数百年の間に、技術の進歩は、人間と自然が共存する本来の姿である低炭素社会への人類の回帰を支えるのに十分なものとなるでしょう。このプロセスにおいて、人工知能は人類の変化を支援しており、今後 40 年間で人類の発展に影響を与える変革の力となるでしょう。

わが国は人工知能の発展を非常に重視しており、「新世代人工知能発展計画」や「新世代労働者のインテリジェント産業の発展を促進するための3カ年行動計画（2018-2020年）」など、一連の国家政策が相次いで導入され、わが国では比較的完全な人工知能産業チェーンの初期形成が促進されました。

科学技術部戦略計画部の徐静部長は「わが国の次世代人工知能発展計画の実施進捗状況と今後の展望」の中で、国家全体の戦略展開の下、20以上の省市が人工知能関連の計画と対応する実施計画を発表し、対応する開発政策を多数紹介した。科学技術部は人工知能の発展を促進するため、北京や上海など15か所を支援し、国家新世代人工知能イノベーション開発パイロットゾーンを構築し、試行錯誤を通じて経験を積み重ねるとともに、人工知能開発のサンプルも数多く生み出した。

ある技術の「かっこよさ」に感心しなくなる人が増えてきたということは、その技術が徐々にさまざまな産業に応用されてきたことを意味します。

人工知能は最先端科学技術の最重要課題として位置づけられ、国家戦略となっているため、ますます多くの大学、研究機関、企業が市場参入を加速させています。我が国の人工知能技術は、産業規模での応用と推進の重要な時期を迎えています。

このプロセスを安全に加速し、業界の状況を包括的に作り変えるにはどうすればよいでしょうか?ファーウェイの輪番会長胡厚坤氏は3つの提案をした。まず、人工知能コンピューティングセンターに代表される新しい都市インフラを積極的に開発し、人工知能のコンピューティングパワーが水や電気のような新しいタイプの都市公共資源となり、知能を手の届くものにします。第二に、テクノロジーは根付かなければなりません。そして、深く根付いて初めて、テクノロジーは繁栄することができます。第三に、大胆に技術的手段を用いてAIアプリケーション開発モデルを変え、AIユニバーサルアクセスのボトルネックを突破します。

コンピューティングパワーへの普遍的なアクセスは「3つの障壁を打ち破る」ための主な課題である

人工知能技術の開発と実装には、克服すべき 3 つの大きな課題があります。それは、コンピューティング能力とアルゴリズムが高価であること、データ サイロが依然として存在すること、そして業界がまだ増分効果を形成していないことです。

コンピューティング能力、アルゴリズム、データが人工知能の 3 つの原動力である場合、コンピューティング能力は基本的な中核となります。

計算は人間が世界を認識する手段です。メインフレームからパーソナルコンピュータ、スマートフォンからウェアラブルデバイスまで、コンピューティング能力はますます人間の能力の延長となってきました。

2012 年以来、ディープラーニングに代表される新世代の人工知能技術は急速な進歩と応用を達成し、徐々に最も重要なコンピューティング パワー リソース要件の 1 つになりました。

人工知能のアルゴリズムがますます複雑になり、モデルの規模が拡大し続け、画像、音声、動画などの非構造化データが爆発的に増加しているため、5Gやモノのインターネットなどの産業分野と人工知能の統合はますます深くなり、人工知能の発展によりコンピューティング能力の需要が指数関数的に増加し、人工知能のコンピューティング能力のコストも同時に増加しています。

MITのコンピューター科学者チャールズ・ライザーソン氏は、サイエンス誌に掲載された記事の中で、ディープラーニングは既存のチップの計算能力の限界に近づいており、計算能力の10倍の増加はアルゴリズムの3年分の改良に相当し、計算能力の向上にかかるハードウェア、環境、金銭のコストはますます高くなるだろうと指摘した。

したがって、一般の人々が目にするのは人工知能の繁栄した光景だが、現実は楽観的ではない。データによれば、現在、業界全体における人工知能の総合的な普及率はわずか 4% であり、人工知能の新興企業の生存率は 10% 未満です。

このような状況の根本的な原因は、希少かつ高価なコンピューティング能力によって人工知能の研究と応用のハードルが上がり、AIの開発速度が制限されていることにあります。

これは、大学、研究機関、中小規模のスタートアップ企業など、多くの組織が直面している共通の問題に直接つながっています。つまり、これらの組織が研究しているテーマやプロジェクトは、技術的な深さや期待される目標の点で大手企業のものと劣っていませんが、継続的にコンピューティングパワーを獲得するための研究開発条件が不足しており、それがイノベーションの効率と結果に直接影響を及ぼしています。

したがって、コンピューティング能力への普遍的なアクセスが、一般的かつ緊急のニーズとなっています。

人工知能にさらなる「登攀力」を与える

人工知能開発のボトルネックを打破し、AIコンピューティングパワーのギャップを埋めるには、包括的、集約的、オープンで、フルスタック技術を統合した産業プラットフォームが重要であり、人工知能コンピューティングセンターの産業的価値が強調されています。

コンピューティング パワーの構築は、社会の発展のニーズと密接に結びついています。スーパー コンピューティング センター、クラウド コンピューティング データ センター、人工知能コンピューティング センターなど、さまざまな形態のコンピューティング パワー インフラストラクチャが、さまざまな歴史的段階で登場しています。

中国科学技術情報研究所が発表した「人工知能コンピューティングセンターの発展に関する白書」では、人工知能コンピューティングセンターを次のように定義しています。「人工知能チップ上に構築された人工知能コンピュータクラスターに基づく大規模システムエンジニアリングプロジェクトであり、インフラストラクチャ技術施設、ハードウェア技術施設、ソフトウェア技術施設をカバーし、新技術施設の構築の重要な一部です。」

ホワイトペーパーでは、複雑なキャッシュモデルのトレーニングと大量のデータ処理能力を備えたAIコンピューティングセンターの価値について、公共コンピューティングサービスプラットフォーム、アプリケーションイノベーションインキュベーションプラットフォーム、コンピューティングアグリゲーション開発プラットフォーム、科学研究イノベーションおよび人材育成プラットフォームを構築し、「1つのAIコンピューティングセンター+ 4つのプラットフォーム」というAI産業レイアウトを形成し、地域の産業クラスターに力を与えることができると説明しています。

人工知能コンピューティングセンターは、国​​家の新世代人工知能イノベーション開発パイロットゾーンを構築するための重要なインフラストラクチャです。

国家の新世代人工知能イノベーション開発試験区に認定された武漢には、500社以上の人工知能企業が集まっており、関連産業の規模は200億元を超えている。

武漢インテリジェントコンピューティングセンターのコンピューティングパワー基盤は、数千のAscend AIプロセッサで構成されたAtlas 900 AIクラスターです。建設の第1フェーズでは、100P FLOPSのAIコンピューティングパワー（FLOPSは1秒あたりの浮動小数点演算数、または1秒あたりのピーク速度）の規模となり、1秒あたり100兆回の浮動小数点演算のコンピューティングパワーを形成します。これは、5万台のコンピューターのコンピューティングパワーに相当します。

武漢のCoopert社の知能ロボット薬補充システムは、ロボットアームが薬箱をつかむたびに「写真を撮る」必要があります。武漢人工知能コンピューティングセンターの支援により、視覚処理アルゴリズムの革新により、写真撮影時間が200ミリ秒から50ミリ秒に短縮され、効率が大幅に向上しました。

武漢クーパーテックテクノロジー株式会社のヤン・リンゼネラルマネージャーは、「インテリジェントコンピューティングセンターにより仕分け能力が向上し、医薬品のピッキング待ち時間が1人当たり50秒から3秒に短縮されました」と語った。

わが国の多くの地域の政府が人工知能コンピューティングセンターの設立を率先して行っている傾向から判断すると、人工知能コンピューティングセンターの構築は中国の人工知能産業の発展を促進するための重要なステップであり、最善の道であるというコンセンサスが得られています。

しかし、人工知能コンピューティングセンターの構築における新たな課題を無視することはできません。 AI専用チップやAIフレームワークの協調開発、大規模構築による高エネルギー消費、エンタープライズアプリケーションの有効化の問題など。

胡厚坤氏は「現代都市が電気なしでは成り立たないのと同様に、インテリジェント社会は人工知能の計算能力なしでは成り立たない。人工知能コンピューティングセンターはすでに基本的な社会資源ではあるが、その能力構築は需要に従わなければならず、建設と同時にアプリケーションの実装を促進することが重要である。特に、重複建設は行わないこと。それは結局、虚栄プロジェクトになってしまうだろう」と述べた。（科技日報記者 劉燕）