人工知能は現在インテルの主要な焦点となっている

テクノロジーが私たちの生活のほぼすべての側面を支配しているため、業界の専門家は現代を「イノベーションのプラチナ時代」と定義しています。良くも悪くも人類社会を不可逆的に変える可能性のある発見の入り口に近づいています。

この革命の最前線にあるのは人工知能 (AI) の分野です。この技術は、機械学習 (明示的にプログラムされずに学習能力をコンピューターに与えるプロセス) の技術進歩の加速により、これまで以上に活​​気を増しています。大手テクノロジーベンダーによるその可能性の実現も同様です。

この急速に進む巨大企業の火に油を注ぐ主要なテクノロジー企業の 1 つがインテルです。インテルは、コンピューターをよりインテリジェントにする科学と工学に長年投資してきた企業です。

カリフォルニアの同社はサンフランシスコで「AI Day」を開催し、AIに特化した新製品の紹介や特定のAI関連技術の開発への投資など、AIだけに特化した新しい戦略を披露した。そしてアルファルはそれについてすべてを聞くために町に来ていました。

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インテルは、コンピューター学習モデルのトレーニングにかかる​​時間を短縮することで、今後 3 年以内に製品とテクノロジーの開発方法を進化させ、その結果、同社が「コンピューティングの次の波」と呼ぶものに道を譲ると約束しました。またはAI。

「私たちは、数十億のスマートなコネクテッドデバイスすべてに電力を供給する企業に向けて本当に進化しています。これを考えると、人工知能の重要性について考える必要があります。それらの接続されたデバイスの重要なコンポーネントです」とインテルの CEO、ブライアン・クルザニッチは同社の AI Day のステージで語った。 「私たちは、テクノロジーと買収を通じて、あらゆる活動において AI を構築し推進するための投資を検討しています。」インテル_ai_day

こうした AI の野望の最前線にあるのは、Intel による今年初めの深層学習スタートアップ企業 Nervana Systems の買収に続く、Nervana と呼ばれる新しいプラットフォームです。現在 Nvidia のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) テクノロジーが独占している分野に照準を合わせ、Nervana プラットフォームの主な焦点の 1 つは、ディープ ラーニングとニューラル ネットワークのトレーニングになります。ニューラル ネットワークは、機械学習の背後にあるソフトウェア プロセスであり、次のことを試みる一連のアルゴリズムに基づいています。データ内の高レベルの抽象化をモデル化します。ただし、Nvidia とは異なり、これは非 GPU テクノロジーを使用します。

インテルの執行副社長兼データセンターグループゼネラルマネージャーのダイアン・ブライアント氏は、Nervana としても知られるこの非 GPU テクノロジーが、AI の次の段階、つまり、より高速で、よりインテリジェントな思考が可能なマシンの軍隊を導く責任があると付け加えました。人間と同じように。

「Intel Nervana プラットフォームが画期的なパフォーマンスをもたらし、複雑なニューラル ネットワークのトレーニングにかかる​​時間を大幅に短縮できると期待しています」と彼女は言いました。 「10 年代が終わるまでに、私たちは 100 倍のパフォーマンス向上を実現し、新興のディープラーニング分野におけるイノベーションのペースを加速させます。」

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Intel は、GPU の必要性を排除するために、Nervana のテクノロジーを Xeon および Xeon Phi の超強力なデータセンター プロセッサ シリーズに統合する予定です。同社は、コードネーム「Lake Crest」と呼ばれるNervana Engineチップを2017年上半期にテストし、今年後半に発売する予定だ。これはニューラル ネットワークに特化して最適化され、「高帯域幅の相互接続によりディープ ラーニングと前例のないコンピューティング密度で最高のパフォーマンスを実現する」とブライアント氏は述べています。

しかし、AI の強い未来を実現できるかどうかは、インテリジェント マシンに大きく賭けている 1 社にかかっています。おそらくご想像のとおり、このコンピューティング黄金時代において AI を研究開発の主な焦点として優先しているのはインテルだけではありません。 、そして将来の戦略の最前線でそれをポンと打ちます。 Google や Microsoft など、世界を支配するテクノロジー企業の一部も、自社の AI サービスの強化に大量の投資を行っています。

たとえば、Google は、ディープラーニングや、同社が「マシン インテリジェンス」と呼ぶ、より古典的なアルゴリズムを含む、機械学習のほぼすべての側面を調査する研究に多額の投資を行っています。これは、特に言語、音声、翻訳、視覚処理、ランキング、予測に焦点を当てており、学習アルゴリズムを適用して理解して一般化します。

それでは、インテルなどは、よりインテリジェントな未来への推進によって何を達成したいと考えているのでしょうか? 1 つの方法は製造業であり、インテリジェント コンピューター システムが人間が操作する特定の仕事を置き換えます。 IEEE の上級会員であり、アルスター大学のコンピューター サイエンスの研究者でもあるケビン カラン博士によると、AI が私たちの働き方を形作るのに役立ち、製造プロセスに急速に変革を起こすのは避けられないことです。

「AIは、すべての機械がその動作を学習して適応させるために不可欠であり、環境の変化に対処するために既存の能力を修正できるため、機械がより多くの情報に基づいて製造上の意思決定を行えるようになり、最終的には製造プロセスの多くの側面で人間に取って代わることになります。」言った。

多くの業界専門家はこれを「第 4 次産業革命」と定義しています。 AIの進歩が、製造業のコンピュータ化のおかげで、建設業、会計業、運輸業などの中所得層の中程度の技能を持った仕事の「空洞化」にどのようにつながるか。

第一の産業革命が水と蒸気の力を使った生産の機械化であり、次に電力の助けを借りて大量生産を導入した第二の産業革命であるとすれば、第三の産業革命は現在私たちが経験しているもの、つまりデジタル革命とエレクトロニクスと電子機器の使用です。 IT による生産のさらなる自動化。したがって、第 4 次産業革命は、サイバー物理システムが物理プロセスを監視し、物理世界の仮想コピーを作成し、分散型の意思決定を行う「スマート ファクトリー」のビジョンです。