忘れ去られていたと考えられていたアナログ技術が、人工知能(AI)の分野で復活を遂げようとしている。スタートアップのMythicは、アナログチップを使用してニューラルネットワークを動作させることで、デジタル技術を上回る性能を出すことに成功した。日本の大手企業も関係しているという、その古くも新しい技術の強みに迫った。IMAGESダグ・スパイサーは、ある大切な品物が届くのを心待ちにしている。いっても、ホリデーシーズンのセールで衝動買いした商品ではない。腐食して緑色に変色した、握りこぶしほどのサイズのモーターだ。このモーターはその昔、人間の脳の働きをシミュレーションするためにつくられた、部屋ほどの大きさのコンピューターで使われていた。このモーターは、未来の人工知能(AI)の姿を示している可能性もあるのだ。スパイサーは、カリフォルニア州マウンテンヴューにあるコンピューター歴史博物館のシニアキュレーターだ。Perceptron」と呼ばれるマシンに搭載されていた。このマシンは、カメラを通して三角形や四角形といった形を学習し、区別することができた。さまざまな図形の例を見せると、512個のモーターを使ってノブを回して接続を調整し「知識」を形成したのだ。「実に画期的なものだった」とスパイサーは言う。いまのコンピューターは、コンピューター自身の経験やわたしたちの経験を記録するために、Perceptronの自動回転式ノブのようなアナログ部品を使うことはない。2進数の1と0を使って、デジタル的にデータを分解し保存している。コンピューター歴史博物館から20kmほど離れたカリフォルニア州レッドウッドシティーでは、スタートアップのMythicがAIのためにアナログ式のコンピューター部品を蘇らせようとしている。同社の共同創設者でもあるマイク・ヘンリーCEOによれば、携帯電話、カメラ、補聴器といった小型のデヴァイスでAIの力を最大限に活用しようとするなら、このアナログチップが欠かせないという。Mythicのアナログチップ。MYTHICMythicではアナログチップを使用して、最近のAIブーム[日本語版記事]をもたらした人工ニューラルネットワーク、つまりディープラーニングのソフトウェアを動かしている。このソフトウェアは大量の数学演算やメモリ演算を行う必要があるため、コンピューターに大きな負担がかかる。チップやバッテリーの性能に限りがある小型のデヴァイスでは、特に負担が大きい。このため高性能のAIシステムは、大規模なクラウドサーヴァー上で構築されている。このことがAIに制約をもたらしている。AIが役立つ可能性があっても、プライヴァシーや時間、エネルギー上の制限がある場合、離れた場所にあるクラウドサーヴァーにデータを送ることが事実上不可能になるからだ。MythicのヘンリーCEOによれば、同社のチップを社内でテストしたところ、従来のスマートフォン用チップより強力なニューラルネットワークを、小型のデヴァイスで動かすことができたという。アナログのほうがデジタルより速い理由ヘンリーが自社チップの特徴を示すために好んで行うデモがある。それは、車載カメラの動画から歩行者を検知するソフトウェアを、自社チップと、市販のAI向けとされているスマートフォン用チップで実行するシミュレーションだ。Mythicが開発中のチップは、動画処理システムを動かすには小さ過ぎる。かかわらずこのデモでは、市販チップより同社チップのほうが、より遠い距離からより多くの人々を検知できる。処理するために動画のデータを間引く必要がないからだ。この結果が示唆することは明らかである。アナログなチップを搭載した自律走行車のほうが、歩行者と共存できる可能性がある。「ロボット、クルマ、ドローン、携帯電話など、膨大な数のデヴァイスにディープラーニングを展開できるようになる可能性があります」とヘンリーは語る。市販のAI向けスマートフォン向けAI用チップが動画内の対象を認識する様子。MYTHICMythicチップは、より遠くのより多くの対象を検知できる。処理するために動画データを間引く必要がないからだ。MYTHICデジタルコンピューターは、2進数で表現された対象に規則正しい演算を行うことで機能する。それに対して、アナログコンピューター(物理現象を方程式にして、その方程式を電子回路として実装したアナログコンピューターで演算を行い、その結果を元の物理量に引き直して読み取るシステム)の仕組みは、どちらかと言えば「配管」に近い。配管を流れているのは水ではなく電流だ。増幅器や抵抗などで作られた複雑な迷路に電子を流し、電流を変化させたり、ほかの電流と組み合わせたりすることで数学的演算を実行する。配管から流れ出てきた電流を測定すれば、演算の答えが得られるのだ。アナログコンピューターでは、デジタルコンピューターで処理するよりエネルギー消費量が少ない場合がある。アナログのほうが、必要な回路の数が少ない場合があるからだ。ニューラルネットワークを動かすためにデヴァイスのメモリーを利用するとほかの機能の妨げになる可能性があるが、Mythicのチップはすべての処理をメモリーなしに実行できる。1のモーターで動くノブと比べてはるかに小さい。MythicのチップはUSBメモリーで使われることの多いフラッシュメモリーチップを転用したものだ。デジタルストレージをアナログコンピューターに変えてしまったわけだ。このチップでは、チップのトランジスタ上の動画を処理するための、ニューラルネットワーク網の構築も行われている。アナログ信号をチップ上に流すことで、データがニューラルネットワークを流れて処理される。出力信号がデジタルに戻されることでプロセスが完了し、チップが従来のデジタルデヴァイス内で動作することができる仕組みだ。したアナログ的アプローチは、あらゆる目的に適しているわけではない。その大きな理由は、数値の精度に影響するノイズの制御が難しくなるからだ。ニューラルネットワークを動かす上では問題ない。ニューラルネットワークは画像や音声など、ノイズの多いデータを認識する能力に優れているからだ。「アナログ演算はニューラルネットワークに最適ですが、これを自分の銀行口座の残高管理に使うつもりはありません」とヘンリーは語る。Mythicはフラッシュメモリーを製造する富士通と提携しており、2018年には最終的なチップ設計のテストを顧客に行ってもらうことになっている。最初のターゲットはカメラ市場になる予定で、消費者向けガジェット、クルマ、監視システムなどでの利用が見込まれている。アナログの復活が活発になるかMythicはこのアナログ復活戦略が、ライヴァルひしめくニューラルネットワーク専用チップの製造分野での生き残りに役立つことを期待している。アップルとグーグルはニューラルネットワークを動かすために、自社の最新スマートフォン[日本語版記事]に独自のチップを搭載している。アナログに注目する動きは少し前から見られるようになった。Perceptronは草創期のニューラルネットワークのひとつだが、アナログコンピューティングの衰退とともに忘れ去られていた。このアイデアが再び受け入れられたのは、いまのAIブームが始まった2012年以降のことだ。カリフォルニア大学バークレー校の教授で、1967年に最初の学位を取得したエリ・ヤブロノヴィッチは「わたしが大学に進んだころには、アナログコンピューターは姿を消していました」と語る。「Mythicのプロジェクトは、すっかり見捨てられていたものを思い出させてくれます」。アナログ回路は長い間、無線信号の処理などニッチな世界に追いやられていたのだ。ヤブロノヴィッチはMythicのほかにも、アナログの復活を試みる企業が出てくると予想している。同氏は11月の講演会で、現在の最も困難だが最も大きな見返りを得られるであろうコンピューティングの問題にアナログコンピューティングを利用するのは、実に適切な組み合わせだと強調した。「その可能性はディープラーニングをはるかに超える大きさです」とヤブロノヴィッチは述べている。同氏によれば、コンピューターによる配送ルートの計算を難しくしている、悪名高い「巡回セールスマン問題」の解決に、アナログコンピューターが役立つ可能性を示唆する証拠もあるという。創薬や投資などの分野でも役に立つかもしれない。わっていないことがある。それは、大きな夢を見たがるというエンジニアの特質だ。Perceptronを創り上げたローゼンブラットは1958年、『ニューヨーク・タイムズ』紙の取材に対し「Perceptronは、機械の宇宙探検家として、どこかの惑星に派遣されるかもしれない」と語っていた。Mythicのヘンリーも、地球外生命体を見つけ出せるという希望を抱いている。彼のチップによって、人工衛星が自分の目にしたものを識別できるようになる可能性があるというのだ。確かに彼なら、ローゼンブラットが正しかったことを、ついに証明できるようになるかもしれない。NewPROMOTION難民は「難しい民」なんかじゃない。みんなが“自分らしく”暮らせる社会をつくる。──渡部清花PROMOTIONAudiが考えるモビリティの未来が、次世代コンセプトの「四重奏」から見えたPROMOTIONあまねく人に社会復帰の機会を。そのために、わたしは農業を続ける。──小島希世子PROMOTION謙虚に耳を澄ませば、建築はやがて「未来の記憶」になる。──田根剛PROMOTIONテクノロジーが拡張するスポーツとアートの可能性:東京2020は世界の若者の希望となるかPROMOTIONこれまでにない「新しい材料」を生み出す。それがよりよい社会をつくるから。──小川由希子PROMOTION七大陸最高峰を最年少制覇した南谷真鈴、「クルマで移動する自由」を体感する。