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そして、その恩恵を享受するのは、グーグル翻訳のようにいつの間にか、知らぬ形で、我々が使うサービスに表れてくるのでしょう。
そして何よりも、サノ氏が「これは、コンピュータ設計者にとって夢なんだ」と笑顔で繰り返すその様子をみると、これが単なる新たなチップの開発というレベルではないことがアリアリと伝わってきました。
これが発表されたときも、今回と同じように皆「翻訳こんにゃくがついに」と言っていました。現実的にはご存知の通り精度はだいぶ上がったものの、まだまだです。
ましてボイス認識はその次元を超えた難易度の高さ。滑舌もそうですし、そもそも文法的に正しい言語を話す人間のほうが実は(特に日本語では)少ない。それを人間の脳みそはコンテクスト(文脈)を経験上で読んで意味認識する処理をほぼリアルタイムにやるという実はとんでもない高度な事を日常会話においてやっているわけです。加えてユーモアもニュアンスも感情も「行間に」含んで会話するのが人間。
これを機械学習がやれるかどうかは、実はまだ学術的には目処がたっていないとされています。
ただ未来学者が言うのは「技術はエクスポネンシャル(指数関数的)に進化する」という帰納法的な論拠のみ。
ちなみにその論者の先鋒であるレイカーツワイルはグーグルの社員です。
と言う事で過度な楽観も、同時に悲観もしないほうが良いかもしれません。
それは「デジタル移民」がやってくるからです。
日本は言語の壁で守られてきた面が大きいですが、機械翻訳が向上すると、日本語で仕事ができる外国人が急増します。
現在、働き方改革でテレワークの普及を推し進めています。実はテレワーク可能な仕事こそデジタル移民の最初のターゲットです。海外にいながら日本語で仕事ができますから。
日本人顧客向けの会話を含む業務は当面機械翻訳では厳しいでしょう。しかし、特にバックオフィス業務は日本人社員との会話は機械翻訳を介してできるようになります。
というより、機械翻訳できない意味不明・言語不明瞭な発言する社員が浮き彫りになる気がします。意図明確で正確な発話スキルが、これからの時代に求められます。(まだ数年は大丈夫と思いますが)
TPUのTは「テンソル」のこと。行列をn次元拡張したようなイメージ(この説明を見る限り、テンソルの正射影が行列、的なイメージだと思う)
http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2016/12/01/223834
用途単位での進化は古くはサウンドチップやGPUがあった。用途に応じた最適設計も聞いているとは思うが、どうしてこれだけのパフォーマンス差がCPU/GPUと比較して出るのかが気になったのだが、見つけられた言及は下記くらい。
『同社によればTPUの消費電力当たりの性能がGPUなどに比べて高いのは、浮動小数点演算の精度を抑えることで、計算に必要となるトランジスターを減らしているからだとしている。』
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/ncd/14/457163/052001464/
グーグル、エヌビディア・・・AIチップの覇権争い、今後もきになるところですね
下記の動きは、Google、Amazon、Appleに共通している。
・半導体開発を自前主義へ
・ハードウェアからソフトウェアを一気通貫
・独自の半導体チップ技術で差別化を図る
ハードウェア×アプリケーション×半導体の組み合わせで、独自エコシステムを形成する動きになっている。
元祖半導体メーカーであるインテル、NVIDIAの動き気になるところです。
インテルは脳型コンピュータチップを開発。
参考:インテル、脳を模した自己学習型AIチップを開発 コードネームはLoihi
http://www.zaikei.co.jp/article/20171002/403117.html
本日のニュースで、NVIDIAがレベル5自動運転に適用したコンピュータボードを発表とのニュースがありました。
参考:NVIDIA、現行品の約13倍の性能を持つ「DRIVE PX PEGASUS」をドイツで発表。レベル5自動運転が実現可能に
https://newspicks.com/news/2548417