マイクロソフトCTOケビン・スコット氏は、AI、クラウド、5G、デバイスに「驚異的な」可能性を見出している。

ケビン・スコットは、ソフトウェアを基盤として事業を築いてきたマイクロソフトの最高技術責任者（CTO）ですが、ハードウェアやデバイスにも造詣が深い人物です。実際、彼は余暇を利用して趣味として独自の機械工場とハードウェアラボを構築し、ハードウェアと最新のソフトウェアやクラウド技術を組み合わせる可能性を実証しようとしています。

たとえば、彼の今後のプロジェクトの 1 つは、視覚と音声のインターフェースを備えた真空サイフォン式コーヒー マシンです。

「ボタンはありません」と彼は言った。「ユーザーインターフェースはすべてAIです。」

コーヒー愛好家の皆さん、申し訳ありませんが、これは今後発売される Microsoft 製品ではありません。

「お願いだから、サティアに私がこれをやっているとは言わないでくれよ」とスコット氏はマイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏に言及して冗談を言った。

しかし、このプロジェクトは、スコット、ナデラ、そしてマイクロソフトが今後数年間に新たなイノベーションの波を起こすと考えている、より広範なトレンドを反映している。それは、機械学習、人工知能、5Gモバイルブロードバンド、クラウドテクノロジー、そして世界中で増加するセンサーやIoTデバイスの融合だ。

「現実世界と繋がる場所がここにはたくさんあり、ビジネスチャンスが生まれる場所なのです」とスコット氏は語った。

これは、GeekWire Cloud Summitでのスコット氏の講演から得られた重要なポイントの一つです。マイクロソフトのCTOであるスコット氏は、以前はLinkedInでエンジニアリングおよびオペレーション担当バイスプレジデントを務め、モバイル広告会社AdMobでエンジニアリングおよびオペレーションを統括しました。また、2005年にシニアエンジニアリングマネージャーとしてGoogleに入社し、その後2年間Googleで勤務しました。彼はポッドキャスト「Behind the Tech」のホストでもあり、社内外のダイバーシティ推進活動にも積極的に取り組んでいます。

マイクロソフトCTOのケビン・スコットとの対談は、上記のポッドキャストでお聴きいただけます。下のビデオもご視聴いただくか、お気に入りのポッドキャストアプリでご登録ください。編集されたハイライトは、引き続きお読みください。

彼が現在注視しているトレンドの合流点について：現在、多くの技術トレンドが収束している非常に重要な事柄が数多くあります。ムーアの法則の終焉は急速に近づいています。重要なものはデナード・スケーリングです。これは、チップ上により多くのトランジスタを搭載し、染料を燃やすことなく実際に電力を供給できるというものです。シリコンの密度向上は、デナード・スケーリングが実際に機能していた頃ほど実用的ではない段階に既に達しています。

これは、AIワークロードの登場とほぼ同時に起こりつつあります。過去6～9ヶ月間の出来事だけでも、まさに驚異的です。シミュレーションベースの強化学習であれ、純粋な教師なし学習であれ、これらの機械学習システムの最も野心的なフレーバーを用いて計算できる結果の品質は、投入できる計算量に完全に依存しています。これまでにないほど計算能力を必要とする新しいワークロードが生まれています。これは非常に興味深い要素の組み合わせであり、次世代のコンピューティング、ネットワーク、ソフトウェアスタックの構築方法に影響を与えます。このAIによって何ができるようになるのかは、予測困難なほど驚くべきものになるでしょう。

さらに、IoTとセンシングの加速という非常に興味深い現象もあります。これは、ムーアの法則が依然として機能しているためです。これらの低コストのマイクロコントローラーやマイクロプロセッサーのほとんどは、依然として古いプロセス技術に基づいています。価格性能比は今後さらに2、3倍に向上する見込みで、世界中のあらゆるものが計測機器化され、例えば消費者向けインターネットを構築してきた、データで強化されたAIによるフィードバックループを活用できるようになるでしょう。そして、それは産業用制御やホームオートメーションなど、あらゆる分野へと移行していくでしょう。

教師なし学習や強化学習は、おそらく遠い未来の話のように聞こえるでしょうし、IoT関連の技術の一部も、遠い未来の話のように聞こえるかもしれません。しかし、私の考えは、遠い未来の話だと考えてはいけないということです。特に機械学習の分野では、あらゆる企業とあらゆる開発者のツールキットに組み込む必要があります。進歩は非常に速いため、あまり長く待つと、追いつくのに必死にならざるを得なくなります。

機械学習と人工知能の現状：過去6ヶ月間でAIコミュニティ全体に大きな変化をもたらしたのは、自然言語処理と自然言語理解のための教師なし学習において、驚くべきブレークスルーがいくつかあったことです。私たちは、自然言語がどのようなものかという概念的な概念を構築するモデルを構築する新しい方法を発見しました。これにより、非常に高性能で、非常に特殊なアプリケーションを多数構築できるようになりました。また、汎用モデルを特定のユースケースに適応させるコストも大幅に削減できます。ユースケースは多岐にわたり、質問応答から文書要約、検索まで、文字通り12種類以上のものが現在注目されています。そして、これらの技術が製品ポートフォリオに少しずつ浸透し始めているのを私たちはようやく目にし始めたところです。

人工知能の実用化： AIは製品ではありません。製品を構築するために使われる技術です。現在、様々な製品の機能を構築するための、従来とは異なる、より優れた方法があります。そのため、AIの実用化はビッグバン的な形で現れるわけではありません。多くの製品の多くの機能が実質的に向上していくでしょう。そして、その一部は、ユーザーが何が起きているのか気づかない程度にしか改善されないでしょう。例えば、Xboxプラットフォームのコンテンツモデレーションには、この技術が数多く組み込まれており、プラットフォーム上でのいじめや不適切な行動を防止し、子供たちを守るために活用されています。AIを活用し、人間によって強化されたこれらのシステムは、拡張がはるかに容易になります。

ソフトウェアとハ​​ードウェアの交差点：ソフトウェアと物理世界とのインターフェースは非常に興味深いものです。現実世界は、ソフトウェアシステムのルールほど論理的で分かりやすいルールに支配されているわけではありません。これはソフトウェアの複雑さを軽視するものではありません。しかし、機械学習は、複雑で乱雑なインターフェースに対処するための強力な新しいツールと技術を数多く提供してくれます。平均的な技術者が、物理システムを特徴付けるこれらの非線形偏微分方程式をじっくりと理解できるとは期待できません。しかし、機械学習システムのようなツールセットを提供することで、物理的なものを十分に制御し、何か面白いことをできるようになるかもしれません。物理世界とインターフェースできる場所には、まさにこのような機会が溢れています。私は、まさにそこにビジネスチャンスが生まれると考えています。

モバイルブロードバンドの可能性： 5Gはエッジプラットフォームをさらに魅力的なものにします。低遅延と高スループットを実現します。5G技術は現在の4Gよりも高密度な基地局を必要とするため、地方部では依然として異なるソリューションが必要になりますが、解決策は存在します。5Gは、エッジアプリケーションのアーキテクチャを様々な角度から検討する機会を提供します。例えば、既に登場しているものの一つに、コンピュータービジョンモデルがあります。制約のあるコンピューティングエッジデバイス上で、1段階の推論を実行できるようになります。例えば、エッジで一般的なイベント検出を行い、そのイベントをクラウドに送り返して、実際に物体を分類するといった高度な推論を実行できます。5Gによって、これらの境界線を異なる方法で引くことが可能になり、はるかに興味深いアプリケーションを構築できるようになります。

テクノロジーにおけるプライバシーの現状：私は幸運にもエンジニアとして働くことができました。多くのエンジニアは、システム内部で何が起こっているかを深く理解し、プライバシーとセキュリティについて強い意見を持っていると思います。私はGoogleの初期社員でもあり、AdMobにおいてプライバシーは極めて重要だと常に考えてきました。アクセス制御など、あらゆる面で、私たちはプライバシーとセキュリティを非常に真剣に受け止めていました。しかし、プライバシーは日々ますます重要になっています。AdMobは2007年から2010年まで存在していました。それから9年が経ち、クラウドに蓄積されるデータの世界は桁違いに大きくなり、人々にとって非常に興味深い課題となっています。デジタルの世界はより複雑になっています。オンラインで過ごす時間が増えるにつれて、デジタルサービスを利用する際に残す影響ははるかに大きくなっています。そのため、人々のデータを扱うすべてのテクノロジー企業（規模の大小を問わず）に責任があると考えています。GDPRなど、遵守しなければならない規制がいくつかあります。今後、こうした規制がさらに増えていくと思いますが、それは消費者にとって良いことだと思います。私たちは業界として、プライバシーとセキュリティの動向についても早い段階で見通しを持っているため、さらに努力する必要があります。