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1: 2020/07/29(水) 08:10:54.97 _USER

人工知能(AI)が継続的に進化するには、加速度的に増える膨大な計算量が大きな壁になる──。そんな研究結果をマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームが公表した。アルゴリズムの効率化やハードウェアの進化、クラウドのコスト低減、さらには環境負荷を減らす取り組みまで、課題は山積している。

欧州のある大規模スーパーマーケットチェーンが、2019年の初めに人工知能(AI)を導入した。この企業はAIを使って顧客が毎日さまざまな店舗で購入する製品を予測し、コストのかかる製品廃棄の削減と在庫の維持とを両立させていた。

売上を予測するためにこの企業は、すでに購入データとシンプルな統計的手法を使用していた。さらに、局地的な天気や交通状況、競合他社の動向といった追加情報に加えて、近年のAIの目覚しい進歩を加速させてきたディープラーニングを新たに導入したことで、エラーの数を75パーセントも削減したのである。

これはまさに、わたしたちがAIに期待するインパクトのあるコスト削減効果だった。しかし、そこには大きな落とし穴があった。新しいアルゴリズムに必要な計算の量があまりに多く、結局この企業はこのアルゴリズムを使わないことにしたのだ。

「言ってみれば、『クラウドコンピューティングのコストが下がるか、アルゴリズムがもっと効率的にならない限りは、大規模に導入する価値はありませんね』といった感じでした」と、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者で、そうしたケーススタディーを集めているニール・トンプソンは語る。なお、トンプソンはこの企業の名を明らかにしていない。

この事例は、AIとそのユーザーに迫っている問題を浮き彫りにしているのだと、トンプソンは指摘する。近年のAIの進歩は圧倒的に速く、ゲームで人間を超えるプログラムや親切なパーソナルアシスタント、混雑した道路を自律走行するクルマなどを生み出してきた。しかし、こうした進歩を続けられるかどうかは、問題に対してより多くの計算リソースを常に投入し続けられるかどうかにかかっている。

トンプソンをはじめとする研究チームは新しい研究論文で、こうした進歩を続けるためにこれまでと同じペースで計算能力を高めていくことはできないか、まもなくできなくなるだろうと論じている。これにより、コンピューターヴィジョンや翻訳、言語理解のような分野におけるさらなる進歩には、歯止めがかかる可能性がある。

■飛躍的に増加する計算量

AIに必要な計算量は、ここ10年で飛躍的に増加している。ディープラーニングのブームが始まった12年には、トロント大学のチームが2つのGPUを使って5日以上かけて画期的な画像認識アルゴリズムを生み出した。19年には、グーグルとカーネギーメロン大学の研究者らが、初期のGPUより格段に優れた性能の特殊なチップ約1,000個を用いて、6日間かけてより優れた画像認識アルゴリズムを開発した。

また、グーグルのチームによって19年に開発された翻訳アルゴリズムは、1週間でおよそ12,000枚の特殊チップを必要とした。ある試算によると、この膨大な計算能力をクラウド経由で利用すると、最大300万ドル(約3億2,000万円)かかるという。

「ディープニューラルネットワークは計算コストが非常に高いのです」と、MITの助教授でディープラーニングの効率化を専門とする韓松(ハン・ソン)は語る。韓はトンプソンの論文の共著者ではない。「これは重大な問題です」

韓のグループは、新たな構造のニューラルネットワークと特殊な構造のチップを使って、一般的なAIアルゴリズムのさらに効率的なヴァージョンを作成している。しかし、「ディープラーニングに必要な計算量を減らすには、まだまだ長い道のりです」と、韓は言う。

■同じ手法での進歩は、ほぼ不可能?

ほかの研究者たちも計算需要の高まりを指摘してきた。フェイスブックのAI研究部門の責任者を務めるジェローム・ペゼンティは19年の『WIRED』US版のインタヴューに対し、AI研究者は計算リソース不足の影響を感じ始めていると語っている。

続きはソースで

https://wired.jp/2020/07/28/prepare-artificial-intelligence-produce-less-wizardry/


37: 2020/07/29(水) 09:34:05.13

>>1
つまり人口無能はまだ有効


110: 2020/07/29(水) 15:36:01.91

>>1
そもそもAIってデータベースから最適解を探し出す仕組みなのだから
最適解の精度を高める=膨大なデータを検索する
だからな。


2: 2020/07/29(水) 08:12:41.91

仕事奪う前にAI終了~


3: 2020/07/29(水) 08:14:40.75

量子さんはどうした


5: 2020/07/29(水) 08:15:04.31

生物の脳みそそのまま流用する方法考えるべきじゃね?


25: 2020/07/29(水) 08:56:57.90

>>5
学習するのに時間がかかる


7: 2020/07/29(水) 08:20:06.39

コレ、規模は違うけど日本モデルのジレンマそのままやん


8: 2020/07/29(水) 08:20:38.95

機能性を高めたらそうなるわな
限定利用しかないな


10: 2020/07/29(水) 08:22:41.79

当たり前だろ
最近のAIの進化は計算能力の向上によるゴリ押しの結果だもん
計算能力の向上の速度を超える進歩は見込めない


11: 2020/07/29(水) 08:26:24.90

分野を絞って 複数使え
なんでもかんでも ひとつにまとめるな


12: 2020/07/29(水) 08:27:37.97

量子コンピューターでも造られないと無理、今文明の崩壊は近いな


13: 2020/07/29(水) 08:31:08.63

前回までのAI
AIの劇的進歩に必要な程にはCPUの速度は上がらなかった
量子コンピューターの実用化にはまだ5年や10年はかかる
仮に量子コンピューターが実用化さた後で、同じように演算能力が不足したら
AIは絵に描いた餅で終わる


15: 2020/07/29(水) 08:35:15.96

計算量を少なくする論理を考えるAIが必要だな


39: 2020/07/29(水) 09:37:32.69

>>15
そうする為には、現時点で世界最高速の計算速度を持つ富嶽の1000倍以上の速度のマシンが必要だぞ。

現時点のPCでは、単一の計算速度は人間を超えるけど、複数の同時タスクでは人間には全く追いつけもしない。
だから人間と同様に動ける二足歩行ロボットは出来ないんだよ。
まぁ、"ある"事に気が付けばその程度のロボットなんて簡単に作れるようにはなるんだけどねぇ。
技術者には多分気付けない様な簡単な事なんだけどなwww


126: 2020/07/29(水) 17:35:43.87

>>39
二足歩行どころか二足ランニングするロボットもできてるぞ


16: 2020/07/29(水) 08:38:22.16

訓練時に大量な計算能力が必要だけど、
訓練後の、実際に使う場合は
スマホ程度でできるんじゃないかな?

例えば自動運転とか


17: 2020/07/29(水) 08:38:49.05

問題が明らかになれば、ブレークスルーするものなんだよ
行き先が壁だと判れば、別の道を探すだろ


18: 2020/07/29(水) 08:47:38.32

次のAIブームにはどんな面白いワード出してくるのかワクワククスクス


20: 2020/07/29(水) 08:50:28.88

脳の強みは忘れる能力を持っていることだと言われているけど、
なるほどね。
AIには何を忘れるべきか?という取捨選択が難しいんだろうね。


23: 2020/07/29(水) 08:53:57.08

そのうち、やってらんねーぜとか
ぐれだす予感


24: 2020/07/29(水) 08:55:46.03

人間が人間の脳を理解する前に人類滅んでそう


26: 2020/07/29(水) 08:58:35.93

現時点で人の脳を越えるのに必要なデータ量、計算速度は十分ある
次はアルゴリズムとデータの質と保持の仕組みだろ
漠然と一様にデータを持たせるのは非常に幼稚。
アルゴリズムも複数を有機的に臨機応変に組み合わせて使うぐらいは出来るようにならないとな
AIの進化は止まらんよ
まだまだ小さなブレイクスルーをいくつも必要としている


30: 2020/07/29(水) 09:07:14.86

>>26
人の脳を超えたデータ量はないだろう
人間は脳の1%も使ってないからね


119: 2020/07/29(水) 16:35:50.15

>>30
それは、良く言えば解釈のズレ悪く言えば都市伝説
腸内フローラとか肌フローラとか血管フローラとか
部位毎の神経伝達物質・酵素・菌・免疫構成等々
の組合せ次第で必ずしも脳から全身への
トップダウンではないことが明らかになってきた


27: 2020/07/29(水) 09:01:23.62

人間の脳はいくら問題が明らかになっても、
どうしようもないもんな
そこがAIとの決定的な違いよ


29: 2020/07/29(水) 09:05:03.77

計算量には確実な需要があるから、パソコンCPU(やGPU)の進歩は止まらない。
これからもどんどん増えていく。


63: 2020/07/29(水) 11:42:04.38

>>29
物理的な制約がそれを許さないんだなぁ…
この世界にある物質を使う以上どうしても超えられない限界がある
原子の大きさとか電子の伝達スピードとかその手の類の話
現時点でそこに半分以上足突っ込んだ状態


31: 2020/07/29(水) 09:13:17.10

新しいライブラリとかそこらのGPU搭載PCじゃ動かないからなあ
RTX2070を9枚積んでSLIで繋いだワークステーションなんて必要になる
(V100とかそれより高い)
そうでないとモジュールのメモリが足りない

NVIDIAのGPUに今の深層学習が依存しまくってるのもなあ
AMDだとどうしても資料が少ない


32: 2020/07/29(水) 09:13:46.04

だけど昨年?だったか、こういう量が正義というのはある意味嘘で、コアで意味があるネットワークは実は一部に過ぎない、というの無かったっけ。つまり、大量のデータとトレーニングはその当たりネットワークにたどり着く可能性を高めるだけで、実は全体のトレーニングが必要なわけではない、みたいな


33: 2020/07/29(水) 09:14:18.99

1980年代に提唱されたフレーム問題が、当たり前だが未だに解決されていないのだから、そりゃ人工知能の進歩なんてありえないよ
それにしても昨今の人工知能という単語の誤用はなんとかならんものかね
決められた問いに決められた解を返すだけの、いわゆる人工無能プログラムを、無知で稚拙ななメディアが人工知能と呼称するからややこしくなるんだ


35: 2020/07/29(水) 09:16:29.75

>>33
これはフレーム問題ではないと思うよ。特定タスクをこなすというフレームがあるわけだから


36: 2020/07/29(水) 09:30:57.39

>>35
特定されたタスク内でいくら処理能力が高くなろうと
それは本来の意味の、人間のように悩み、考え、自立した行動をするという人工知能にはなりえないと私は言いたいのだが。
だから処理速度だけを求めるプログラムには人工知能という呼称を使ってもらいたくない。


94: 2020/07/29(水) 14:07:38.61

>>36
今どきの「ĀI」はセールストーク用でしょ。
本来の意味とは違ってきてる。
ひどいのになるとAI使って出した結果を
二次的に利用したものまで「広義のAI」
なんて言ってるやつまでいるし。


34: 2020/07/29(水) 09:15:29.24

まぁ深層系というのはそもそもどうしてうまく機能するのか、という肝心のところが謎だからな。そこが解明されていけばこの問題は解消に向かうと思うが


38: 2020/07/29(水) 09:36:23.17

そのうちAIも座禅を組むようになるのかもな。


41: 2020/07/29(水) 09:46:17.32

AIって要はパターンマッチング
パターンマッチングを細かく、複雑化、多層化したものを「AI」と言ってるだけ


46: 2020/07/29(水) 10:05:14.17

中国広東省深セン市の研究は、使えないと言うことなのか?


55: 2020/07/29(水) 10:26:48.91

人工知能なんて言ってんの今どき日本だけだろ
素直にディープラーニングと言えばいいんだよ
要らないところにはカタカナ英語乱用するくせに


56: 2020/07/29(水) 10:28:38.13

>>55
人工知能といった方が知らない人間から金まきあげれるじゃん


58: 2020/07/29(水) 10:52:05.74

AIという言葉を利用してブラックボックスみたいにしてるけど、無駄が多い処理増やしてるだけ
人間が賢くならないと進歩しないでしょ


59: 2020/07/29(水) 10:58:44.87

>>58
無駄かどうかはしらんけどAIなんてたんなるソフトウェアの設計でしょ?ということならば同意
(技術でもないしましてや科学などではない)


61: 2020/07/29(水) 11:04:37.52

ポナンザの中の人は「無駄な計算は『激しく刈り込む』」
って言ってたな


66: 2020/07/29(水) 11:54:03.33

>>61
今は推論はそういう無駄な計算しない方法が入りつつあるけど、
トレーニングはそうはいかないからね

AIブームは、いつも計算量問題がネックになって終了するんだが、果たして今回は?


75: 2020/07/29(水) 12:39:04.37

AIはつまり有限な閉じた世界かどうかが決定的に重要
将棋のような幾ら複雑でも局面の数が有限個しかないものは
人間はAIには勝てない
しかし、局面の数が有限個しか絶対に無い保証がないような世界では
AIの優越性が無くなる
これは最初から分かっていること


77: 2020/07/29(水) 12:42:09.28

そこで富岳にも使用されたFujitsuのPRIMEHPCですよ!


78: 2020/07/29(水) 12:44:35.85

人間は不測の事態に対応出来る
AIは不測の事態には原理的に対応不能
世の中不測の事態なんていっくらでもある
最初から人間が得意な部分は人間がやり
AIが得意なところはAIがやるって話し
一番最初からずっとそう
この点に一ミリも変化は無いし今後も変化は多分ない


79: 2020/07/29(水) 12:53:57.49

アルゴリズム自体が無駄を省いていかに少ないリソースで最大の演算するかっちゅう話だからね

本当に元からマシンパワーごり押しでAIが成り立ってたなら今のAIなんか無い
今のディープラーニングベースのAIは今の人間が設定とアルゴリズム作って
人間が思う数千年先の仮想人間の思考パターンアルゴリズムを仮想しているだけだからね
本当の意味での人工知能とは言い難い


80: 2020/07/29(水) 12:54:52.62

計算をすっ飛ばせる人間には適うまい


83: 2020/07/29(水) 13:10:21.52

シンギュラリティとかいってたバカどもは、何処行ったの?


90: 2020/07/29(水) 13:40:09.06

>>83
ここにいるぞ


米テスラCEOのイーロン・マスク氏はニューヨークタイムズ紙からの取材に、
英スタートアップ企業DeepMind社の開発する人工頭脳(AI)が人類に最も危険な存在と指摘した。

DeepMind社はGoogleの傘下企業。マスク氏は同社のAIはこの先5年で人間の頭脳を上回るとの見方を示している。

マスク氏はDeepMind社の開発に大きな危機感を抱いていると語っている。
GoogleがDeepMind社のプログラムを購入したのは 2014年。囲碁、チェスの世界選手権チャンピオンを打ち負かしたのは同社のソフトだった。

マスク氏はAIが人類の頭脳を凌駕した時を予想し、「それまでに5年はないだろう。だから5年後に全てお先真っ暗になるということではないが、
状況は不安定になるか、おかしくなるだろう」と語っている。

マスク氏はAIの持つ危険性について2014年の時点ですでに指摘している。

マスク氏は過去に、AIについての評価はまだ十分ではなく、賢いと思いあがって、過ちを犯すことがありうるとの見解を表していた。
https://jp.sputniknews.com/science/202007297651225/


96: 2020/07/29(水) 14:17:34.24

>>90
そんなAIを作って威張り散らすのは人間なんだから、いつまでも人間は進化しないって事だ


84: 2020/07/29(水) 13:11:31.41

プログラマとは別の職業として
個々AI様の選択過程を読んで効率的なアルゴリズム部品に開発、差し替えするお世話係みたいなのが
出てくると思うよ。


86: 2020/07/29(水) 13:20:10.77

>>84
というかそれがプログラマーの仕事になる


87: 2020/07/29(水) 13:24:00.68

まぁ数学という学問の限界だからな
逆にいうとそこは全部盛り込める所までは来てる


88: 2020/07/29(水) 13:28:14.76

量子コンピュータは特定の計算式しか解けない
なのでうまいことその式に持っていける問題にしか使えない
素因数分解はその数少ない例の一つ
量子コンピュータに期待しすぎる人が多すぎ


92: 2020/07/29(水) 14:01:45.56

人間の知能以上の機械ができるわけがない。
結局は臨機応変に有能な人間が対応するのがベスト。
可能なのは部分の機械的な反復対応だけ。


93: 2020/07/29(水) 14:03:25.42

>>92
最高難易度とされてた囲碁で人間のプロに余裕で勝利


95: 2020/07/29(水) 14:07:40.68

囲碁で勝ったのが凄いとされたのは、
おそらく知ってるだろうが、
あらゆる場面を記録し検索することに優れてたのではなく
未知の新局面に対して人間のプロ以上の手をさせる部分が凄かった
既存の機械的な動作ではなかった


97: 2020/07/29(水) 14:19:56.24

>>95
膨大なプログラムデータあってこそでしょ
統計的な傾向まで含めて計算するんじゃないの
イレギュラーはその中でも見つけやすい


98: 2020/07/29(水) 14:25:35.68

>>97
学習時にはデータはいるが、使用時にはデータ不要で
使用時に過去データを検索してるわけではない


109: 2020/07/29(水) 15:35:35.10

>>95
囲碁ではAIが人間に勝てるようになるのは、あと何十年か先とか言われていたのにあっさり勝ったもんなあ
人間の頭脳って思っているほどすごくないのかも


106: 2020/07/29(水) 15:18:15.22

俺は解決策を持っているが今はまだ秘密だ


107: 2020/07/29(水) 15:24:52.95

50年後には運転と介護や看護はすべてAIで楽になるね
単純作業はAI任せだから、貧富の格差は更に拡大


111: 2020/07/29(水) 15:39:08.27

>>107
ホーキング博士:「もしロボットが生み出す富を皆で分け合えば、全員が贅沢な暮しをできるようになる。逆に、ロボットの所有者が富の再分配に反対して政治家を動かせば、大半の人が惨めで貧しい生活を送ることになる。・・・技術革新で富の不平等は拡大する一方だ。」(引用:ニューズウィーク)


108: 2020/07/29(水) 15:32:41.43

AIの劇的進歩に必要な演算能力が現在の一般的なCPUの100万倍と仮定し、
毎年CPUの速度が2倍になるとして10年経つと1024倍
更に10年経つとその1024倍
シンギュラリティが起きるのは20年後だね


117: 2020/07/29(水) 16:19:30.56

>>108
もう何年もCPUの速度は上がってないだろ。


122: 2020/07/29(水) 17:18:47.63

>>117
そう、年に二倍というのは凄く景気が良い前提の話で、ここ数年ほどAMDに
負け続けているインテルではビデオエンコード速度は10年で5倍くらいにしか
なってない。せいぜい一年あたり1.2倍速程度なので100万倍に達するまで約75年かかる。
いま成人なら死ぬまでにシンギュラリティを目撃できないだろう


135: 2020/07/29(水) 20:33:23.59

今あるAIと呼んでるものは人がプログラムをして人が与えたデータから適当に選んで結果を出すだけのもので、
人工的な知能なんてしろものじゃない。
与えたもの以上のものは何も出せない。


136: 2020/07/29(水) 20:42:14.75

安直に「AI」という言葉を使う奴はバカ。これはガチ。
そういう人を見つけたら「あーアホだ」と思ってOK
本当に賢い俺みたいな人間は、まずどのようなAIであるかを確かめる。


引用元 : 【AI】AIの進歩は頭打ちに? このままでは「膨大な計算量」が壁になるという研究結果が意味すること [しじみ★]