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AIと機械学習の課題に対するMicrosoftの展望は(後)

2017/04/20

Steven Max Patterson Network World

 米Microsoft、米Google、米IBMは、人工知能(AI)と機械学習(ML)を早期導入する企業を獲得するうえで、難しい問題に直面している。筆者は、米MIT Technology Review誌が2017年3月末に開催したカンファレンス「EmTech Digital」の際に、MicrosoftでAI研究を担当するコーポレートバイスプレジデントのPeter Lee氏から話を聞いた。Lee氏は、直面する問題にMicrosoftが今後どのように対処していくかという一端を明らかにした。

前回から続く)

企業向けにMLを提供するうえで直面する課題

 MLの恩恵を企業に届けるためのサプライチェーンには問題がある。言語翻訳などの機械学習モデルは、特権的な専門家チームによって作成されているとLee氏は言う。特権的というのは、機械学習、線形代数、確率の技能のレベルが飛び抜けているという意味だ。トップクラスの大学で博士号を取得している人も多い。数に限りのある専門的人材で、Facebook、Google、IBM、Microsoftといった数社の企業のみに集中している。

 この人材不足を乗り切ってAIを企業に届けるにはどうするか、というのがLee氏の問いだ。構築が難しいMLモデルは、まず先進的な研究者が実証する。次に、MLとコンピューターシステムのエキスパートが、現在のパワー不足のハードウエアで動作するようにモデルを最適化する。そして、最後の手順では、大きく特化した開発者が、リソースを消費するコンポーネントを高速なネイティブコードで書き直し、優れたコストパフォーマンスで動作するように最適化する。MLの開発ツールは複雑で、メソッドも発展途上であることから、技能が高くない開発者がモデルを構築するにはハードルがある。

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