オンデバイスAIでハードウェアはどう変わるか
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クラウドAIとオンディバイスAIの戦い。フェイスブックやアマゾンはクラウドAI、アップルはオンディバイスAI。
多くのIT企業は両方のAIを使っているようです。その中間的なAIがエッジAI。「学習をクラウド側に任せ、その結果得られたパラメーター類を機器側にダウンロード、機器側はその情報を使って「推論」だけを行う場合が多い」
このレポートによると、オンディバイスAIで使われているAIは「フェデレーションラーニング（協調機械学習）」。多数のスマホの中で、独自に学習したデータをさらに匿名化し、クラウド側で集計したうえで個々の機器の「学習情報」を進歩させていく、手法だそうです。
AIは機械学習させるわけですが、そのアウトプットの責任は企業が負わなければならないというのが、このレポートのキモ。AIが学んだ結果が「なぜそうなったか」を説明するのは難しい。データに偏りがあると思わぬ「学習の間違い」も生まれる。「学習」「推論」「プライバシー対策」をどう実現するかというシンプルな話。(記事は複雑に説明してる感があるけど)
◼︎エッジAI
・学習：クラウド側でビッグデータ解析(GPU等)
・推論：デバイス側で高速・省力処理(CPU等)
・プライバシー対策：対策なくクラウドに保持
(広義のエッジAIではプライバシー対策もあるが、記事の狭義エッジAIに合わせる)
◼︎オンデバイスAI
・学習：クラウド側でビッグデータ解析+デバイス側で少しだけ解析
・推論：デバイス側で高速・省力処理
・プライバシー対策：匿名化してクラウドに保持
(Googleではフェデレーションラーニングと呼んでるけど、そんな大層な話ではない)おかげでフェデレーションラーニング、初めて知りました。こうしたグーグルの動きを他社も真似るでしょうから、スマートフォンなど向けにオンデバイスAIの開発・採用がどんどん進展していきそうですね。
かたやアップルは最新モデルiPhone XS/XS MAXのMPUに８コアのニューラルネットワーク回路を持つA12 Bionicを搭載し、リアルタイムの機械学習を強調しています。ですが、AIのソフトウエア周りではやはりグーグルが先行している印象です。
問題は、クラウドに上げないにしても、デバイス側にたまっていく個人データの取り扱いをどうするかという点。その利用法やデータの利用範囲についてユーザーが事前に一括許諾し、プラットフォーマー側でそれに従うということになるのでしょうか。
