オンデバイスAIでハードウェアはどう変わるか

2018/12/9

巨人同士の戦い

アップルのCEOであるティム・クック氏と、FacebookのCEOであるマーク・ザッカーバーグ氏が暗闘を繰り広げている。

理由は両社のビジネス姿勢の違いだ。アップルはFacebookなどを「プライバシーをビジネスにしている」と指弾している。一方でFacebook側はもちろん、「適切な配慮の上に行っているもの」と反対の立場を取る。

（写真：iStock/mactrunk）

とはいえ、今の雲行きからいって、アップルの意見の方が、消費者から支持を得やすいのは事実だろう。データをクラウドに集め、それを広告やAIの糧とするビジネスモデルは、特に欧米を中心に、批判的な目を向ける人が多くなっている。

とはいいつつ、各種ハードウェアを差別化するためには「マシンラーニング（AI）」の力が必須の時代。そのため各社は、クラウドだけに頼らないAI活用を模索している。こうした「オンデバイスAI」がどうデバイスの中で使われているのか、最新のスマホを例に見ていこう。

Pixel 3を支える「AI」

コメント

注目のコメント

• 佐藤 元則

  NCB Lab. 代表

  ・2018年12月09日

  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。
• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2018年12月09日

  「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)
• 藤元 正

  日刊工業新聞社 モノづくり日本会議　実行委員会委員長

  ・2018年12月09日

  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。