午後から某主催の、AI 関連のセミナーに参加。
昨年、同じ時期に開催されて、参加して。かなり刺激をもらったので。同じ講師さんだと言うことで、今回も参加。
前回、参加した時かなり内容が興味深かったのですが、その理由・・・
ただ、前回。去年参加したときは ChatGPT が話題になり始めた直後位というか。ChatGPT がリリースされたのが、一昨年の11月。そして話題になり始めたのが、去年の年始くらいから。だったと記憶しているのですが。
そのタイミングで、前回ね、セミナーに参加したので。それで、ChatGPT について新鮮な情報をさまざま、たくさんインプットできたので。
それで前回はかなり充実していたのではないかと。
ですので、前回参加したときにとても充実感があったのは、生成 AI という技術的なブレイクスルーがちょうど、世に普及し始めたタイミングだったから。
もちろん今回参加しての、セミナーの内容が良いとか悪いとか、そういうことを言いたいわけではないのですが。
この辺、表現が難しいのですけれども。
あと、去年の内容でやはり衝撃的だったのは、RNN や CNN といった技術は、もう一昔前で、今これらを学ぶのは (悪い意味で) ヤバい。
去年は去年で、そうなのか！ と驚きました。
確かに時代は Attention、Transformer ですので。AI のアルゴリズムをキャッチアップするのも大変ですよね。
今さら RNN、CNN はヤバい！？ のか
ただ、ここからは少しセミナーの内容について一歩踏み込んだ意見を述べますが。
とにかく、現在は 生成 AI 。Attention、Transformer なのだ！ というお話を昨年に続けて今回のセミナーでも講師の方。おっしゃられていたのですが。
その話を踏まえて、では講師の方が開発に関わっている AI サービスは、どのように展開しているのか。そのサービスの内容の説明があったのですが。
そのときふと疑問に思いまして、Transformer で精度の高いモデルを構築しようとすると、相当たくさんのデータが必要なはず。しかし今紹介されたAIサービスでは、Transformer の精度向上させるほどのデータを集めるのは難しいのでは？
と。
そこで質疑応答の時間に、講師さんが開発に関わられている AI サービスに、Transformer といった比較的新しいAIアルゴリズムは使われているのか？ と尋ねましたが。そこは、答えはノー。
何だったらクロス集計が使われているとのこと。
そうなるとその AI サービスの精度が気になるところなのですが。
といったところまで、鈴木応答の時間に発送が回らず。でしたら2010年代前半にもてはやされた RNN や CNN を勉強する意義は現在でもあるのではないか。とは思いましたけれども。
生成 AI とエネルギー問題
それから、エネルギー問題についても興味が湧きましたね。
講師の方、AI 、Web 3、DAO！ みたいな。メタバース！ みたいな。そういった夢のある未来を語ってくれたのですが。それ全部実現したら電力足りないのでは？ とも思ってしまうのですね。
ということも質問したら、やはりエネルギー問題というのはあるそうで。
けっこう深刻らしいです。
それはそうだな、と。
メタバースだなんだと言っても、世界が平和のうちは楽しくやっていけますが、というか今もうなんか世界そんなに平和だとは私は思わないのですけれども。
一度混乱に落ちると、電源ケーブル引っこ抜かれたらもう終わりですからね。
私が本当に実現したい AI
急に政治の話というか、社会問題の話になって恐縮ですが、現在 (2024 年 2 月 9 日) ガザで被害に遭われている方々に、メタバースだ DAO だ、と言ってもはっきり言って無意味なわけです。
メタバースでなんだと言って、楽しく愉快に暮らしていける未来を実現するための AI 技術と言うのもそれはそれでよろしいのですが、私としては国際紛争を平和解決してくれるような AI を望んでいます。
非ノイマン型のコンピュータ
あと、興味深かったのは、非ノイマン型のコンピュータの話題ですね。
現在の技術をさらに前進させるために、現行のコンピュータの処理速度などを勘案すると、もうコンピュータのアーキテクチャに何かしら根本的に革新的な変化が起きなければならない。
それが、非ノイマン型コンピュータなのだ、と。
この辺は大変興味深かったですね。
量子コンピュータの次、非ノイマン型コンピュータ。
まだまだコンピュータの世界は楽しいことがたくさん起こりそうです。
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