「人間の脳のようにざっくり考える」次世代チップ、英グラフコアの挑戦
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人間の脳をシュミレートするには極めて莫大な量のデータを処理する必要があり、如何に効率的にデータを処理するのかは目下の課題だと思います。
とすると、文中にあるように「ノードのようなデータ点をつなぐことに特化したチップの開発」というのがAI進化のカギになるかもしれないですね。
とはいえ改めてこの記事を読むと、人間の「ざっくり考える能力」とはなんと高度なことかと驚かされます。
世界では「数の概念」や「過去や未来の概念」すらなくても平気で暮らしている民族がいるといいますし。
かくいう私も「ざっくり考え過ぎ」と昔からよく言われますが、今後はそのようなご指摘にも胸を晴って「ごめん、高度過ぎたわ」と言おうかと思います(違人間に類似した思考レベルに到達するために
必要不可欠な分析精度を下げた学習
に成功した偉大なグラフコアに関する記事。
解像度を変えることは人間でもよくやる
ことで単純にものを判別するときに重要な
だけでなく、先行事例を基に仮説検証するときも
先行事例のどこに注目してのリサーチをするべきかの
ストラテジーを効率的なものにするために重要な
作業といえ、これはAIでも同じだろうと思います。
たとえば記事後半に登場する人間の監視は、すなわち
その人が安全かどうかという仮説検証を高速にまわす
ということ。強力にAIの能力を上げれることが
よくわかります。AI時代は今までのコンピューティングと異なり完璧な計算結果よりは瞬時的にざっくりした回答を出す世の中になります。
現場、フィールドに置いて正確性よりも今すぐ欲しい答えを利用したがためですし、人間自身もディティールまで厳密に認識出来ません。
金融やセキュリティなどの世界を除くとざっくり考えるコンピューティングが今後は増えていくのでは無いでしょうか。
量子アニーリングなどもそうですが、瞬時に回答が出た方が世の中のためになることが多いからです。
今後、コンピュータの使われ方がどんどん変わります。
それも伴い、人の生活もどんどん変わっていくのではないでしょうか。