マイクロソフトリサーチ社長が考えるAIの課題とトレンドトップ3
トッド・ビショップ著
AI の今後と、克服すべき主な技術的ハードルは何でしょうか?
これは、先週 GeekWire の創立 50 周年記念シリーズを開始して公開された、マイクロソフトの人工知能における歴史と将来についての詳細な調査に取り組んでいるときに、私たちが尋ねた質問の 1 つでした。
長年マイクロソフトリサーチを率いるコンピューターサイエンティスト、ピーター・リー氏はこの問いについて真剣に考え、頭に浮かんだ3つの問題点を挙げました。今週のGeekWireポッドキャストの第3部（下記）で、彼の回答のハイライトをお聞きください。引き続き、彼のコメントをお読みください。
1：タンパク質、分子、物質の構造など、自然の「言語」を学習・理解できる科学向けAIシステムを開発し、これを汎用言語モデルと組み合わせて強力なマルチモーダルAI技術を生み出す。
「私たちは今、変圧器が人間の言語から学習するのが非常に得意であることを知っています。そして、私たちが何度も発見しているのは、同じ構造が自然界の様々な言語、タンパク質や分子の言語、上層大気の気流の言語、物質格子の言語、バッテリーの電解質構造の言語など、様々な言語を同様に学習できるということです。これは非常に刺激的です。…
「しかし、大きな疑問は、真のマルチモダリティを実現し、それが言語モデルや病理モデルと連携して機能するようになった場合、それらが相互に強化され、新たなスーパーパワーが得られるかどうかです。」
新しくノーベル賞を受賞したワシントン大学のデイビッド・ベイカー氏の研究は、この分野の可能性を示す注目度の高い例として際立っています。
2:複雑なタスクを計画・実行し、他の AI エージェントと連携し、その行動から学習できる自律型 AI エージェントの分野を進歩させます。
「（エージェントAIの分野では）私たちが懸命に取り組んでいる3つの問題があります。1つは自律性に関するものです。
2つ目は、大規模なアクションモデルに関するものです。これは、モデルがアクションを計画し、実行し、そして反応を理解して発展させることができるという考え方です。ロボットの文脈で考えると理解しやすいでしょう。…しかし、これは、単に機械にデスクトップ上で何かをしてもらいたい場合などにも重要です。
「エージェントAIのもう一つの側面は、これらのAIが互いに、そして人間と連携し、明確に定義された役割を持って協力して物事を遂行する人間とAIのチームの一員として活躍できる範囲です。」
これは現在、AI研究と新興スタートアップにとって注目の分野であり、初期事例としては、ユーザーに代わってウェブを閲覧したり旅行を予約したりできるエージェントなどが挙げられます。また、テクノロジー大手にとって熾烈な競争の場でもあります。マイクロソフトは月曜日、セールスフォース・ドットコムによる今週の大規模AIエージェント「Agentforce」のリリースに先立ち、独自のAIエージェントを発表しました。
3. AI インフラストラクチャの管理、ハードウェア アーキテクチャの最適化、古いシステムの段階的な廃止、ますます強力になる AI モデルとサービスのためのデータ センターの準備。
「私たちのAIインフラは巨大で、常にさらに巨大化しています。そのため、それを管理するだけでも非常に困難な研究課題となっています。古いハードウェアを新しいハードウェアに置き換えるだけでも、あるいはこれらの巨大なデータセンターへのケーブル配線のアルゴリズム的な課題だけでも、ましてやすべての計算能力を実際に活用し、最適なアーキテクチャを設計するのは至難の業です。そして将来、これらのデータセンターは5年後、8年後、15年後にはどのようになっているのでしょうか？」
マイクロソフトはAIとクラウドインフラに多額の投資を行っています。4-6月期の設備投資総額は過去最高の190億ドルに達し、CFOのエイミー・フッド氏はアナリストに対し、この数字は今後数年間も増加し続けると述べました。
詳細については、GeekWire ポッドキャストを聞いて、Microsoft @ 50 のオープニングをお読みください。
