AI研究の課題
AIの学術的研究にマシンパワーが足りていない、そんな集計結果が出てきていたので、
ん?これ宇宙業界だったら、当たり前すぎてあんまり話題にならなそうだけど、なんでこういう集計になってるんだろう?っていうところをお話ししていきたいと思います。
AIの研究は今、まさにこう、民間企業ががっつりと引っ張っていっている状態ですね。
そこの活躍が目立つって感じですね。学術でもガンガン進んでいるんだけど、民間の動きがすごすぎると。
それによって学術研究の方で、しわ寄せが来てしまってるみたいな、そんな内容がネイチャーダイジェストに紹介されていたので、こちら紹介していきたいと思います。
ぜひ最後までお付き合いください。
改めまして始まりました。佐々木亮の宇宙話。 このチャンネルでは1日10分宇宙時間をテーマに、天文学で博士号を取得した専門家の亮が、毎日最新の宇宙トピックをお届けしております。
今日でエピソードが1614話目迎えてますね。 基本的には1話完結でお話ししているので、気になるトピック、気になるタイトルからぜひぜひ聞いていただけたら嬉しいです。
ということで今日はAIの研究に対して行われた集計なんですけど、なんかあれ宇宙の話じゃないの?ってなると思うんですね。
でも実はそんなことなくて、直近2回、1613回、1612回でAIを使って重力波を検知するみたいな、そんな内容をお届けしてきたと思うんですけど、
まあそういったふうにAIと宇宙ってめっちゃ密接に関わってる。 それに加えて、なんかちょっとこのまとめ方、なんかあんまり僕的には違和感ないんだけどなぁなんでだろうなぁみたいな、
なんかそういったところが宇宙業界からの類推で話せそうなところがあったんで、 ちょっとAI研究に関する意見書みたいなところを今回取り上げていこうかなぁと思ったっていう感じですね。
GPUの争奪戦
なので一個一個は独立してますけど、ストーリーで聞いてくれると宇宙話より楽しんでいただけるんじゃないかなと思っております。
ということでじゃあ早速いきましょうか。 今回お話しするのはAIの研究に十分な計算能力が
得られていない、そんなお話をしていきたいと思います。 今回お話しするのは学術研究者たちが
AIの研究をするために必要なマシンのパワーが なんか不足してるぞっていうところをまとめた論文、そしてそれをベースに
Natureっていう世界的にインパクトのある論文誌がまとめた記事を紹介していきたいと思います。
これはですね、今まさに世界中AIを活用した波がすごいじゃないですか。
たぶんさすがに1日1回ぐらいはそういうAIみたいなワードとかも聞くと思うんですよね。 実際に僕も天文の研究からデータサイエンティストっていういわゆる
ビジネスにAIとかそういったところのソリューションを 当てていきましょう、みたいなそんな研究、そんな仕事をしてるんですよね。
でこれは宇宙の画像とかを使ってAIのモデルを構築して、なんか研究してみたりとかっていう、実はそういう
経験がそのまま仕事に生きてるみたいな感じだったりするんですよね。 そう。
まあそんな話は置いておいて、なので今まさにこうAIっていうのは僕たちの仕事の仕方だったり生活の仕方っていうのを大きく変え得る
まあなんて言うんでしょうね、転換器みたいなのをまさに見ているっていう状態なんですよ。 でここで
一番登場してくるワードとしては1個はLLMって言われるものですね。
ラージランゲージモデル、大規模言語モデルってやつで、なんかいわゆるチャットGPTとか あとはグーグルのジェミニーとかね、こういったところがいわゆる大規模言語モデル
もう言語を大量にAIに学ばせてというか、あの材料として与えてあげたら、なんか人間っぽい考え方してくれるようになったよ、みたいな
ざっくりとして言うとそんな感じですね。まあそういった研究がブワーって伸びていっている。 だってさすがに使った、使いました?みんな。
ね、あのそれ関連の本僕3月末に出すので、AIはね、ちょっと宇宙版紙のリスナーにはちゃんと触っておいてほしい。
まあなんかそういったのが増えていると。であとはそういった大規模言語モデルとか あとはその僕が研究とかでも触っていたり
一時期のAIって言われてた時に使われている画像認識とかディープラーニングとか言われるものですね。
そう、まあLLMとかとなんか並列で並べるものではないんですけど、まあそういったものもあると。
で、そういうのを使う、そういうのを学習に使うためにGPU、画像処理装置、グラフィックボードみたいな風に言われてたりするものが必要なんですよ。
これ何かっていうと、パソコンの中身ってCPUって云々みたいな、なんかそんなの聞いたことあるかなと思うんですけど、
それのよりなんか並列処理って言われる、まあ難しい処理が上手いバージョンみたいなのがこのGPUですね。
このGPUっていうのがあればあるほど、AIの研究っていうのはスピーディーに、そしてものすごい量のデータっていうのを一気に処理ができるみたいな、そんな感じなんですよ。
で、このGPUって呼ばれるものの争奪戦が世界中で起きているっていうのがまさに今の状態ですね。
で、このGPUがなければできないっていう研究はもう世の中には山ほどあって、
で、じゃあこれGPUをどうやって手に入れるかで言ったら、もう買うっていう話ですね。
どれだけお金を積んで会社から買えるか。
で、だからアカデミックな領域とビジネスの領域でのお金の流れってやっぱ違うから、
こうAI関連の事業をやっているところにたくさんのお金があって、そのたくさんお金を持っているところがGPUっていうこの装置をもう大量に買いまくるっていうことが起きて、
大手テック企業にはGPUがもう何千個もあるっていう状態だけど、学術研究機関、大学とか研究所みたいなところには数個しかなかったりするみたいな、こういう偏りが生じてるんですね。
そうすると何が起きるかっていうと、結局はAIをガンガン進めるにはマシンのスペックが超重要だから、全員がそういったフルで使えるGPUが欲しいわけですよ。
ただ、研究者たちは全く満足してないよっていうような、大学の研究機関とかにあるGPUとかでは自分たちが満足するような計算能力が得られないっていうような、そういう結果がGPUの数が絶対値的にやっぱ少ないよねっていう話と、
研究者たちが自分たちにやりたいことを表現できないっていうダブルのファクトと主張みたいなのが論文の中にまとまっていて、これだとAIの研究っていうのがアンバランスに進んでいっちゃうよねみたいな話が出てきているというのが、このAI研究の現状らしいんですよ。
研究の有意義性
でね、これ宇宙話ずっと聞いてくれてる人とかだと、んー?んー?みたいな感覚になりませんか?なんか民間より、アカデミックな現場よりも民間の方がお金があって、だから民間の方に技術が偏り始めちゃっているみたいな、なんかそんなのずるいじゃないかみたいな。
で、じゃあAIの研究者たちはそのGPUっていうのを使うために自分たちの研究のアピールをしなきゃいけなくて、それで使える時間っていうのが決まってくるんですよ。
で、これは天文学の仕組みでいうと、今はね、昔は特にそうだったんですけど、国が作った何百億っていうふうにかけたような観測装置だったり施設っていうのがあって、で、そこに対して俺はこういう研究をやりたいんだ、私はこんな研究の手法を試したいんだみたいなところが、それぞれの研究者たちでいると。
で、その研究者たちが自分の研究がどれだけ有用で、その装置を使うことでこれだけでかいインパクトが残せる。だから私の研究をこう、あなたの装置でやってもらうことによって、あなたの価値も上がるし私の成果にもなるよっていうようなのがマッチした研究っていうのが、まあこう観測時間も得られるし、プラスでこうやりたい研究も進められるっていう話なんですよね。
で、その学術の分野において、もちろんGPUが絶対的に少ないっていう話はあれど、ちゃんと有意義な、そして計画された、もう誰が見ても文句ないみたいな、そんな研究であれば、そのいろんな研究機関のマシンタイム、つまりGPUが使えるタイミングとか時間頻度っていうのを上げられるはずなんですよね。
これはもしかしたら、今まである程度、1研究室だったりとか、1大学でできていたことが、他の産業側のバーっていう資金力に当てられたことによって差分が出て、それによってできることが少なくなったと感じてしまうみたいな。
実際に差は出てるんだけど、それだったら、その例えば、事業をやってる方が、その人の研究をこっちで代わりに持ちたいって思うぐらい魅力的な研究をしてるんですかとか、そういったところになってくると思うんですよね。
社会的に有意義な提案ができるかできないかみたいなところっていうのが、結局はどの業界にもお金の上限はあるし、マシンタイムとか装置とか研究所とか、そういったところの数の上限もあるしっていうので取り合いになってくるわけですよね。
この取り合いのベースラインが本当にグーって上がってるんだったら、学術領域にもGPUの量っていうのは絶対的に増えていくし、なぜなら、そこに関わってる研究者が増えていくんだったら、そこからもちろん産業側にシミ出ていくっていうのもあるし、そうしたらシミ出ていった時にシナジーを埋めような研究っていうのが進んでいくかもしれないし、
あとは完全に募集団が増えていく。それで業界が本当に発展していったっていうのがあれば、GPUの数もどんどんどんどん増えていくというような形になると思うので、何か限られたリソースの中で最大限力を発揮するみたいなところに全てが詰まってると思うのに、
ネイチャーのダイジェストっていうこの特集記事でわざわざこういう話を書くっていうのが、なんか業界によってやっぱり考え方のずれみたいなのがあるのかなっていうのを改めて思いましたね。
なんか今の話聞いて、あんまり意味わかんないぞっていう人もいるかもしれないし、これはもしかしたら個人的な感覚とか主観の問題かもしれないですね。だからちょっと今の話聞いて、なんかその産業との差が出てるからどうなんだみたいな話とか、なんか満足してる研究者が少ないみたいなのって、本当にそれってなんか真食った話なの?みたいな。
逆に、いや、それが問題なのは当たり前でしょって思う人もいると思うんで、そういった意見ある人は、じゃんじゃんちょっと教えてくれたら嬉しいなと思いますね。
はい、ということで、今回はちょっと天文の業界と絡めながらAI研究のリアルな現場との感覚みたいなところのお話しさせていただきました。
リスナーとの交流
ぜひぜひですね、皆さんのご意見を伺えたら嬉しいなと思っております。よろしくお願いいたします。
はい、ということで、じゃあアフタートークいきましょう。 はい、アフタートークです。
じゃあ一ついただいているコメントを紹介していきましょうか。今回はApple Podcastsにいただいているレビューです。
リスナーネームリリパパさんからいただきました。 ありがとうございます。
3月の8日とかのエピソードを聞いてくれたみたいですね。ありがとうございます。
いつも楽しく拝聴しています。3月8日の話はすごく楽しかったです。 理由は日本の民間企業が協業してブルーオーシャンの月へ向かっているからです。
りょうさんの話も熱量を感じて引き込まれました。 やっぱ熱量大事ですね。これからも応援しています。ということでありがとうございます。
3月の8日のエピソード。3月の8日のエピソードは何だったかで言うと、
1609話ですかね。1609話。月面調、月面探査が激圧、iスペースが手を組んだスペースデータと中央大学、その狙いとは?っていうとこですね。
確かにリリパパさんが話してくれたみたいに、民間が協業してやっていくっていうところは確かに激圧で、僕も多分熱量めっちゃ乗りましたね。
ただね、ブルーオーシャンの月に向かってっていうのは、実は月目指している企業が多いなっていう印象はあって、
で、その未だに月に行っていないのに月のこういうのやりたいっていうので、なんかこう他と全くかぶってない提案をしているとこって本当にあるのかなみたいな。
それこそ着陸機って何個もあるしとか、 月面に基地を作ろうとしているところも何個もあるしとか、
そうなってくると、もちろんなんか地上でキャンプ場やるとか、そういうところに比べたら月面の基地作るっていうのが少ないんだけど、
だけどなんかめっちゃブルーオーシャン、つまりなんか競合がいないみたいな感じなのかで言うと、若干違うのかもしれないなっていう。
でもなんかそれだけみんなの意識が向いているのと、あとは結構手堅いところで事業の計画っていうのが立てられているみたいな背景ももしかしたら見え隠れするのかなと思うと、
なんかいい着眼点ですよね。
はい、ということでリリパートさんコメントいただいてありがとうございます。こういうのねめっちゃ嬉しいですね。
僕の熱量を感じてくれたっていうのはやっぱなんかポッドキャストならではなんですかね。
ポッドキャストってすごいなんかこう声に乗った気持ちとか熱量が伝わるって言ってますけど、それがリリパパさんに伝わったらものすごい嬉しいなと思いました。ありがとうございます。
ということで、宇宙話知ってもらうために今実は、ここ数日は収録するときにYouTubeライブそしてXのスペース開きながら収録をさせていただいてるんですけど、
昨日までのエピソード、ちょっと音聞きづらいのあったと思うんですよね。 昨日一昨日かな。なんかちょっとブツって音が入ったりとかガサガサって音が入ったりとか。
であれはちょっとこう、 録り方の問題だったんですよ。
YouTubeライブを全部録画してYouTubeライブから音源をダウンロードしてくるみたいなやり方だったんですよね。
それだとYouTubeに上げた時点で音源がガサガサガサガサしちゃうっていう、なんかそういう難点が出てきそうだったんで、今回はもうPodcastの方は完全に手元のスマホで録音して、
カメラのマイクつないで、でパソコンの方でYouTubeライブとかを開くみたいなそんな感じでやってるんで、
多分今日から綺麗な音源が皆さんのところに届けられるんじゃないかなと思っております。
ぜひですね、また全然聞き取りづれえよみたいなのがあったら教えてください。よろしくお願いします。
ということでじゃあ今回は以上にしていきましょう。 今回の話も面白いなと思ったらお手元のPodcastアプリでフォローボタンの近くにある星マーク、こちらでレビューいただけたら嬉しいです。
1月8日に発売しました書籍、やっぱりYouTubeはすごい絶賛発売中となっておりますので、まだの方はぜひ手に取っていただけたら嬉しいです。
それではまた明日お会いしましょう。さようなら。
