2016リンクを取得FacebookTwitterPinterestメール他のアプリ数年前に、某ネットワーク・インフラ企業の研究者と打合せをした。その時にしみじみと言われたのが、「昔と今ではインターネットの構造がガラリと変わってしまった」ということ。昔は、中小ISPが大手ISPにぶら下がり、大手ISPはIXを通じて他とつながり、海外と繋がるというピラミッド構造をしていた。変えたのはGoogle。Googleは、世界中のトラフィックを見ながら、ピラミッドの末端か根本かに関係なく、最も効率良く応答を返せる場所に、直接回線を引いた。その結果、世界のインターネットトラフィックは、Googleを経由して流れるようになった。数年前の情報では、世界の40%のトラフィックがGoogle経由だとか。Googleのクラウドサービスについて話を聞いて、「なるほどなぁ」と思ったわけだけど、彼らは世界中の自社データセンター間を、自前の通信回線を敷設してつないでいる。それもありえないくらい太い回線で。日本とアメリカの間も、自前で海底ケーブルを敷設している。その回線とつながっているデータセンターが、いよいよ日本にもオープンする。結局、今おきている様々な技術革新は、すべからく分散技術の上になりたっている。分散システムになればなるほど、システム全体はネットワークシステムのような性格になってくる。警戒しなければならないのは、CPUやI/Oの負荷ではなく、輻輳だったりとか。レスポンスを意識するよりも、スループットを意識しなければならないとか。ネットワークが圧倒的に強化されていないクラウドサービスは、極めて大きな分散システムには向かないのだ。ネットワーク性能という点で言うと、クラウドベンダーは脆弱なところが多い。データセンター間もそうだけど、データセンター内のネットワークも貧弱。データセンター間も、データセンター内のネットワークも、ぶっ飛ぶくらい高性能なGoogle。なんでそんなに強化するのか。それは、極めて巨大な分散システムが、これからのクラウドサービスでは、もっと言うならこれからのコンピュータ・システムではとても重要だから。今朝のイベントで、発表されました。こいつは、自分なりの学習データを作成して、独自の判断をする機械学習システムをつくりあげるためのものだ。そのためのソフトウェアとして、すでにTensorFlowというオープンソースを発表していたわけだけど、やっぱり本格的に使うなら分散環境は必須なわけであって、それはかなりのデータ分散や処理分散が必要となる。いうことは、今まで以上に強力なネットワークシステムがなければならない。TensorFlowのモデル化や可視化に、DataLabを使えるとか。Googleらしいというか、他の会社ではやらないような機能も強化してきた。これでだんだんと、誰もが気軽に機械学習を利用できる時代が、少しずつ近づいてくるのだと思うんだよ。それは、コンピュータ・システムの根本的な変革点が訪れているということでもある。未来を見通すことは難しい。足を踏み入れたことのない場所で起きる、人間の気まぐれな行動を予見することなど、不可能だと思う方が普通だ。お昼になって昼食を取ることも、暑い日に飲み物を欲しくなることも、人間だったら当たり前。街にはお店があふれている。道路を渡ってまでは行きたくない。それでも、お気に入りの商品があれば行くのかもしれない。いえ忙しい日は、そんなことも言ってられない。人が何か行動を起こす背景には、数多くの要因が絡んでいる。それぞれの要因は、結果との単純な相関関係にあるわけではない。驚くほど沢山の要因が、デリケートに絡み合いながら、何かしらの行動に帰結しているのだと言える。画像を見せて、写っているものを判定する機械学習のコンテストがある。これまで様々な手法が試されてきたが、今は深層学習にかなうものがない状態になってきた。犬の写真を見せて犬だと判断するということは、柴犬を見せても、プードルを見せても犬だと判断できるということだ。全身が写っているものもあるし、体の一部だけかもしれない。判定する写真と犬との関係は、そんなに単純ではなく、犬と人間だけが呼んでいる生物に共通している特徴を、人間が教えること無く、コンピュータが計算によって捉え、正確に判断する。BLOCKSという機械学習サービスを始めた入り口は、このあたりにあった。売上の予測というと、もちろん数多くの統計的手法がある。いう手法を駆使するには、統計に関する知識が必要だ。深層学習で犬を見分けるには、機械学習に犬の写真を何枚も見せてあげるだけ。それだけで、どういう特徴があると犬だと言っているのかを、機械学習が計算によって割り出す。特徴に関するヒントを与えないで良い。これは上手くすれば、例えばある日の売上と、その日の売上に関連する因子を見せてあげることで、何もヒントを与えなくても正確に未来の売上を予測できるのではないか。深層学習なので、それぞれの因子がデリケートに絡み合い、因子の数が極めて多い。超多変量で、非線形なできごとの特徴を正確に掴み、予測する。いうことができるのではないか。goが実現しているもの以前から、GooDayの柳瀬社長と「店舗を無人化」することについてディスカッションをしていた。「無人」というところばかりが話題になっていることについて違和感があったからだ。goだろうということで、今回の出張に合わせて一緒に訪問してきた。結論としては、やっぱり見なければわからない。すばらしく良くできている。お店の立地だけど、ビジネス街の中。オフィスビルの一階にある。朝、通勤前に立ち寄るか、お昼に昼食を買うか、帰りに寄るか。店舗内は、お洒落な雰囲気。機能性だけの日本の店舗と比べると、店舗全体がバランス良くデザインされているせいなのか居心地が良い。商品としては、サンドウィッチやサラダなどを中心とした食品と飲料、お菓子、お酒など。サラダやサンドウィッチなどは、とても鮮度が高く、回転の良さと発注精度の高さが想定される。特筆すべきは、「行列がない」という点だ。「無人」という言葉に関心が集まりすぎているけれど、鍵はこの「行列がない」ということ。goでは、棚から商品をとって、持って帰る。