NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。AI”の立ち上げシンポジウムで講演をしてきました。この分野をリードする人々が大勢集まり、AIの現状とその進歩について語りあうすばらしい会でした。今日は、そこでお話ししたことをご紹介しましょう。ディープラーニングとは新しいコンピューティング・モデルが必要な新しいソフトウェア・モデルであること、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングがAI研究者に普及しているのはなぜか、AIは爆発的に普及しつつありますがNVIDIAはその普及を継続的に推進していること、そして、登場から長い年月が経過した今、AIの普及が始まったのはなぜか、をお話させていただきました。ビッグバンコンピュータというものが登場して以来、ずっと、AIは、最後のフロンティアだと考えられてきました。この50年間、人間と同じように世界を認識したり言語を理解したり、事例から学んだりできるインテリジェントなマシンを構築することがコンピュータ科学者のライフワークだったのです。Ng)氏による大規模なGPUを活用してたディープ・ニューラル・ネットワークの高速化が組み合わさるまで、最新型AI――すなわちディープラーニング――のビッグバンは起きませんでした。当時、NVIDIAは、超並列のグラフィックス・プロセッサにより、やはり並列的特性を持つアプリケーションを高速化する新しいコンピューティング・モデル、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングの推進に全力を注いでいました。分子レベルのシミュレーションによって命を救う医薬品の効果を測ったり、人間の臓器を3Dで可視化したり(CTスキャンの映像から立体を再構築)、銀河レベルのシミュレーションによって宇宙の原理を解明したりといったことがGPUによって行われるようになりました。量子色力学のシミュレーションにNVIDIAのGPUを採用した研究者から、このように言われたことがあります――「NVIDIAのおかげで、生きているうちに実現することが可能になりました」と。これほどうれしい言葉はありません。NVIDIAは、よりよい未来を実現するための力を世の中に提供することをミッションとしてきました。GPUの登場でスーパーコンピューティングが民生化され、その力を研究者の方々が入手できるようになったわけです。GPUに注目しました。Brainが挙げたころです。そのためには、Googleの巨大なデータセンタにずらりと並んだサーバを使い、2,000個ものCPUで処理する必要がありました。これほど大量のコンピュータを使えるところはほとんどありません。そこに登場したのがNVIDIAとGPUでした。Catanzaro)がスタンフォード大学のアンドリュー・ン氏のチームと協力し、ディープラーニングにGPUを適用してみました。GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられるとわかったのです。ニューヨーク大学、トロント大学、スイスAIラボで、GPUによるディープ・ニューラル・ネットワークの高速化が始まり、これが爆発的な普及につながっていきます。コンピュータビジョンの専門家が作り込んだソフトウェアに大差をつけて勝ったのです。対して、クリジェフスキー氏らはコンピュータビジョンのコードを書いてもいません。ディープラーニングにより、コンピュータ自身が画像の認識方法を学んだのです。クリジェフスキー氏らはAlexNetというニューラル・ネットワークを構築し、何百万枚もの画像を使ってトレーニングしました。GPUで処理したのです。その結果、クリジェフスキー氏のAlexNetが、人間が作り込んだ最高のソフトウェアを超える成績をたたき出したわけです。AIレースが始まりました。次の節目は、2015年に訪れました。人間が書いたプログラム以上の、ではなく、人間以上の、です。