おうちにやってくる人工知能 〜 国家や大企業によるAI技術独占時代の終焉：Over the AI ―― AIの向こう側に（11）（3/9 ページ）

[江端智一，EE Times Japan]

膨大な計算リソースがAIの発展を妨げている？

　しかし、最近、私は、この膨大な計算リソースが、逆にAI技術の研究開発を妨げ始めているのではないか、と考えるようになってきました。

　そのきっかけとなったのは、自宅で日本人1億2700万人分のオブジェクトをパソコンの中に作って、ここ10年から1000年オーダーの日本の人口の変化などを調べていた時です^＊5）。

＊5）参考記事：http://www.kobore.net/diary/?date=20140822

　1億2700万個の構造体のオブジェクトの、39世代目の、7500万番目くらい（番号を特定できない）のポインタが、ヌルポインタを指し示して、セグメンテーションフォールトするというバグで、シミュレーションを続けることができなくなったのです。

　そして、このデバッグは、最悪でした。

　コアダンプも取れなかったので（原因不明）、バグの発生箇所を特定するために、1億2700万人分のシミュレーションのデータを、パソコンのディスプレイで表示しなければならなかったのですが ―― とにかくオブジェクト数や計算量が膨大で、私がパソコンの前を離れ、風呂に入って戻ってきても、まだ1世代の計算が終了していない……という有様でした。

　AI技術についても同じことがいえます。

　AI技術は、膨大な計算を必要とするものが多く、そのアルゴリズムは（原理はともあれ）実装は恐ろしく面倒です。上記のように、メモリリークなどが理由で、プログラムがクラッシュしてくれるなら、まだ幸運なケースです。大抵の場合は、間違った計算をし続けた挙句、正常終了してしまいます。

　この場合、期待通りの結果が得られたのか、得られなかったのかを判断する手段がなく、しかも、得られなかった場合、それがAI技術の限界によるものか、あるいはバグによるものかを、判定する方法がないからです。

　これが、世間がこれほどまでに「AI」で騒いでいるのに、現場（特にものづくりの現場）で、一向にAIの導入が進んでいかない理由の1つです。

　この問題の本質は、

AI技術が膨大な計算リソースを必要としながら、その膨大な計算リソースによって、そのAI技術の処理内容が把握できなくなる

という、巨大なジレンマにあります。