Uber AI Labsが初の公開プロジェクトとなるプログラミング言語をリリース
トム・クレイジット著
Uber は、自動運転車や人工知能全般に関する研究の成果を共有し、開発者が AI 研究用の確率モデルを作成するのを支援することを目的とした Pyro という新しいプログラミング言語をリリースしました。
Uber AI Labsの代表者によると、Pyroは同社が初めて公開したプロジェクトであり、コンピューターによる結果推論の学習を容易にすることを目的として設計されている。「Pyroは深層確率モデリングのためのツールであり、最新の深層学習とベイズモデリングの優れた点を統合しています」と、スタンフォード大学の研究者でUber AI Labsのメンバーであるノア・グッドマン氏は金曜日のブログ投稿に記している。
この新しいプログラミング言語は、昨年のスタートアップ企業Geometric Intelligenceの買収後に設立されたUber AI Labsでの研究成果から生まれました。AI研究は莫大な費用がかかるようになり、最先端技術で事業を展開できるのはほんの一握りの企業に限られています。Uberは、自動運転車の登場から最も大きな恩恵を受けられる企業の一つになるという信念のもと、数十億ドルもの資金を調達してきました。
PyroはPythonとPyTorchライブラリをベースにしており、開発者は確率モデルを指定できます。これらのモデルは、強力なコンピュータと組み合わせることで、現在のAI研究の中心となるディープラーニング技術の基盤を形成します。
「Pyroでは、生成モデルと推論ガイドの両方に、ディープニューラルネットワークをコンポーネントとして組み込むことができます」とグッドマン氏は記している。「その結果得られるディープラーニング確率モデルは、特に教師なし学習および半教師あり学習の機械学習問題において、近年の研究で大きな可能性を示しています。」
ディープラーニング研究者がPyroを試す機会を得たらどうなるか、注目が集まるだろう。Uberはこれを「アルファリリース」と表現しており、これはまだかなりの作業が残っていることを示唆している。AI研究の進展には莫大な費用がかかることを考えると、オープンソースプロジェクトは、Uberのような資金力を持たない企業や個人にとって、独自のブレークスルーを実現するための重要な手段となるかもしれない。
