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）

今回のテーマは「おうちでAI」です。といっても、これは「AIを自宅に実装すること」ではなく、「週末自宅データ分析およびシミュレーション」に特化したお話になります。さらに、そうなると避けては通れない「ビッグデータ」についても考えてみたいと思います。そして、本文をお読みいただく前に皆さんにも少し考えていただきたいのです。「ビッグデータって、いったいどこにあるのだと思いますか？」

[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。