【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★]
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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/ >>11
本これ
たった一つの道具だけで仕事をこなす職人はいない 何で、トヨタは自動運転自動車を出さないんだ？！(怒) 自動運転自動車は現在の日本の道路事情のままではまだまだ当分は
無理だと判断したのではないか？ 自動運転を前提に理路整然と
敷かれた道路を作れるのならまだしも、ごちゃごちゃの道、人と
車の分離が悪い、道が狭い、道路端のそばまで店屋や電柱が出っ張って
いる。雪が積もる、というような環境で事故を起こさずに運用
できるだろうか？ pythonの求人検索かけてみな、１００％が機械学習の仕事だから、
今はＡＩを活用できることが有能の証拠だってことだ。
だが求人市場はＡＩについて無能しかいないので、パニックしている。 兎に角、早く自動運転自動車が普及しなかったら、その後が詰まっちゃう。
Google社はどうなっているの？ >>415
それは逆の意味
pythonの技術者を求めてるのではなく、AI技術者の求人なんだ。
結果的にAIやるならpython使うだろ？って事だよ。 根性でC++やRustで書いてる人もいるみたいだな
Juliaで頑張ってるのもいる
でもGPU〜CUDA〜Pythonまでガチガチなのが普通 Juliaが１０年後に廃れていないかどうかは微妙なところだな。 AIが色々な事柄の決定で重要な役割を果たしまくってる、かも知れないし、
みんながAIを動かすためのデータセット作りで青息吐息になってるかも知れん 単純なパターンマッチングなら
1ビットでも違えばマッチングしないが
ディープラーニングによるパターン認識なら
少々データが違ってもマッチング判定してくれる。
そういう用途がほとんどだよね。
ただし、ディープラーニングシステムが
パターンの何を認識しているのかは
誰もわからない。
何を認識しているのかの研究も
されてるようだけどね。 ベー、べろべろ、ペロペロなんてことはAIじゃ無理だろ。 >>423
単純なパターンマッチングでもスラック共用すればマッチするだろ
そういうこっちゃない 世界最高水準のＡＩを我が国で創れないのか？
遮二無二創れ！との菅首相からの指示でございます！ 計算能力の伸びを追い越す心配するなら、アルゴリズム最適化を頑張るべき。 息子を事故で失った科学技術庁の天馬長官が、国費を投入して総力を挙げて
AIロボットの開発に取り組んで欲しいと思う。そのためには事故という
きっかけが必要になる。 AVはもういいわ
着エロだけでいい
あぁ？
AIだとぉ？ >>16
どのくらいの頻度で再計算が必要かという問題が。 >>50
新商品が出たら、再度頭から学習しなおしです。
みたいな。 なんで能力が計算量に比例する仮定になってるのか謎
AIの命はマシンではなくアルゴリズムに宿る、そもそもの出発点が違うと思う
TrueNorthとかいろいろ次世代AIになりそうな方式あるのに
なんで論理計算の数で知能の能力が制限されるのか因果関係が不明 パソコンとビデオカードで済むくらいの研究なら
新しいアルゴリズムが出ても一瞬で
研究されつくされちゃうからな。
そしてまた、パソコンの計算能力が
上がるのを待つと。
つまり、いつも計算能力で頭打ちになってる。 AIに任せてみると、「やっぱり手で作った方がいい」と、思い直す。
「機械に人間の心を植え付けること」が、AIの課題である。 >>440
いや、手でやったら数年間終わらない作業をAIなら5分でやってくれますよ
ただしデータセット作りに1ヶ月掛かったりする AIはアルゴリズムじゃないから、アルゴリズムでは解けないとされている
問題をAIなら解けたりするんだぜ、とかいっているのに騙されるなよ。 中国広東省深セン市とかは、日本の大卒初任給よりも高い給料が当たり前で、１０００万人は研究トライしても、出来ないのがＡＩなんでしょ。
日本なんて、お呼びじゃないいいとこなんだろうな。
図抜けた頭の持ち主いないのかよぉ！ >>443
＞１０００万人は研究トライしても、出来ないのがＡＩなんでしょ。
日本語でOK 図抜けた頭の持ち主なら
…不毛な日本のITなんぞに手を出す訳ないし…
AIなんぞより普通にもっと楽に稼げるトコいくから ＡＩが会社の業績を伸ばすために使われたりするということで各社がＡＩを
導入してそれの占いに従って経営方針などの計画を建てていたとすると、
そのＡＩを提供している側に実は操られたり肝心なところで裏切られていたり、
バイアス掛けの操作を加えられていたら、どうなるのだろうと思う。
もしもＡＩシステムがブラックボックスだったとしたらそれを信用して良い
のかという問題だ。またＡ社が採用しているＡＩシステムをＢ社も導入した
場合に、同じＡＩシステムやクラウドを通じて、相互に情報漏れが無いと
保証できるだろうか？スパイの目的を持ってＡ社での採用を宣伝してＢ社に
入れさせて企業秘密を盗み出すとか、あるいは二重スパイとしても使えそうだが。 これは、みんな今持っているボルタを棄てて
アンペアに買い換えましょうキャンペーンか？？ う〜んとね…グローバリズムとAIは無くなって欲しいんだよ。 >>100
ＡＩの何たるかをしらない素人ほど、その辺の認識が甘くて、
世の中の様々な職業がみんなＡＩに変わるって騒いでる >>100
>>450
将棋は、高度な学習機能は持っているが「将棋プログラム」の範疇だな
だが囲碁AIは、画像認識（盤面認識）、ディープラーニング、モンテカルロ法を
多重に活用した（現時点での）本格的なAIだぞ
すでに、人間の最強の棋士を軽く凌駕している
どっちにしても、可能手の全探索とはかけ離れている
現在のAIの難点は、むしろ良質・大量のデータが得られないと何もできないことだ いまの技術の延長線上というか、デジタルでは人間みたいに考えるAIはむり コストが見合わない 素子の回線自体がネットワークを形成していくアナログタイプにしなきゃ ＡＩ化して、南極楽園で暮らすのが、先進国の国民のスタイルなのよ！ いまの技術の延長線上というか、デジタルでは人間みたいに考えるAIはむり コストが見合わない 素子の回線自体がネットワークを形成していくアナログタイプにしなきゃ 俺は子供のころからファジーとか1/fゆらぎとかに騙されて学習したからなｗ
あと小学生の時にマイコン買ってもらってＢＡＳＩＣでプログラム組んで遊んで、
機械的な作業をやらせるという範疇を超えてＡＩの領域に踏み込むのはとんでもなくハードルが高いのは知っていた
あれはプログラムのプロと、脳神経学者と、精神科の学者の人類最高の英知を結集してやっとジワジワその片鱗をモノにできるかどうか、って世界だ
その辺のパンピーがＡＩ！これからはＡＩの時代だ！仕事はみんなＡＩがやるようになるんだ！
とかぶっこいてるの見ると殴りたくなってくる >>455
科学力が退行するような大戦争が起きなければ、５０〜１００年後にはそれっぽいものが作れるようになるんじゃね？
そしたらまず電車や路線バスの運転でもしてもらおうかねえ・・・・・ 50年後なら良いけど100年後は死んでるから遅くとも70年後には実用化して欲しいね >>39
ある事……？
バルキスの定理だな間違いなく ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
