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AIの癱肩步が渴む

AIの癱肩步を渴める瓢きが黎降、糠使で疽拆されている。AI∈Artificial Intelligence¨客供夢墻∷の癱肩步とは、AI禱窖を茂にでも蝗えるようにするための慌寥みや雇え數である。Googleだけではなく、MicrosoftやIntelなどもこの咐駝を蝗う。また、2017鉗媽4煌染袋の度烙券山も驢い。2017鉗はやはりメモリバブルだといえる。

Googleは、茂もが極尸迫極の怠常池漿モデルを侯れるような毀辯ツ〖ル≈Cloud AutoML∽をリリ〖スした(徊雇獲瘟1)。驕丸ならAI怠常池漿で池漿させるためのモデルを倡券できる漓嚏踩が警なく、茂でも詞帽に侯れるわけではなかった。このため、AIの夢急のある漓嚏踩は苞っ磨りだこで、勢柜では箋い客でも鉗箭2000它邊笆懼で忿えられていたといわれている。Cloud AutoMLは、AIの漓嚏踩でさえ、黎眉弄な糠尸填でのモデル欄喇をもっと欄緩拉光く侯れ、またAIのスキルが昔るエンジニアではこれまで侯れなかったパワフルなAIシステムを侯喇できるようになるという。

海攙リリ〖スしたのは、Cloud AutoML Visionという茶嚨千急羹けの怠常池漿モデルを迫極に廬くカスタム步するためのツ〖ルである。ドラグアンドドロップ數及のインタフェ〖スなので、茶嚨を詞帽にアップロ〖ドし、モデルを池漿し瓷妄できるという。ユ〖ザ〖はGoogle Cloud懼でモデルを木儡池漿する。辦忍弄な怠常池漿のAPIよりも茶嚨を賴澄に尸梧できるようになるとしている。1奉18泣に鼠じた泣塑沸貉糠使によると、17泣墨∈券山碰泣∷から辦嬸杠狄を灤據にサ〖ビスを幌めたという。

Google笆嘲でもMicrosoftやAWS∈Amazon Web Service∷などクラウド措度が姥端弄にAIを茂でもが蝗える茨董にしようとAIの癱肩步に艱り寥んでいる。AIの炳脫尸填がIBMのワトソンにみられるような料挑倡券だけではなく、井卿度、IoTと晚む度輪、クルマなどさまざまな度腸に努脫できる禱窖だけに、AIの寵脫を弓げることで癱肩步を樓渴していこうという條だ。

不蘭千急にAI(怠常池漿)を網脫するケ〖スがAppleの≈Siri∽を緘幌めに、Amazonの≈Alexa∽やGoogleの≈Google Assistant∽を蝗ったスピ〖カ〖が魯」判眷しているが、クルマでもこれらの不蘭千急禱窖を蝗う瓢きが叫てきた。トヨタ極瓢賈がAlexaを烹很した糠房賈を頌勢柜狠極瓢賈ショ〖で券山したと17泣の泣沸が鼠じた。トヨタは18鉗秸にもAlexaを烹很する懼甸セダンを券卿するという。これらの不蘭千急はSiriと票屯、クラウドコンピュ〖タで不蘭千急借妄を乖い、その馮蔡だけをクルマに提してくる。レイテンシが痰渾できないほど覓いため、レストランやパ〖キング、ガソリンスタンドなどの攫鼠浮瑚など、潤ミッションクリティカルな脫龐で蝗うものとみられる。

また、16泣の泣沸によると、Googleは面柜でAIの甫墊倡券凋爬を倡肋することを券山したが、8鉗漣に面柜輝眷から瘧鑼した。海攙は浩徊掐することになる。浮瑚サ〖ビスはまだ網脫できないが、孟哭サ〖ビスのGoogle Mapの捏丁を浩倡したという。面柜では紗刨(バイドゥ)という柜柒の浮瑚サイトが叼絡になったため、海攙の浩徊掐は、Googleの都耙よりも票家が積つAI禱窖を面柜で網脫する數が評忽と、面柜蠟紹が冉們したものとみられる。

15泣の泣沸は、泣塑のプリファ〖ドˇネットワ〖クス家を疽拆し、怠常池漿の傅となるニュ〖ラルネットワ〖クを菇喇するためのフレ〖ムワ〖ク≈Chainer∈チェイナ〖∷∽を倡券したいきさつを非很している。Googleのフレ〖ムワ〖ク≈TensorFlow∈テンソルフロ〖∷∽よりも玲く辦忍のAI倡券莢に給倡し、蝗えるようにしたという。これもある罷蹋では、AIの癱肩步につながる。

度烙券山では、駱涎のTSMCは卿懼馳が漣鉗孺3%籠の9774帛駱涎ドル∈腆3名6000帛邊∷、姐網弊が3431帛駱涎ドル∈腆1名2900帛邊∷と漣袋孺3%籠えた、と19泣の泣沸が鼠じた。また、染瞥攣リソグラフィ劉彌のトップASMLは2017鉗の卿懼馳が33%籠の90帛5300它ユ〖ロ∈腆1名2200帛邊∷、姐網弊は44%籠の21帛1900它ユ〖ロだった、と18泣の泣沸が鼠じた。メモリ羹けの卿懼馳は擒籠したという。またDRAMの祁啊彩禱は卿懼光が549帛駱涎ドルと32%籠裁したと券山している。妥は、メモリを緘齒けたメ〖カ〖の凱びが螟しく、TSMCのようにメモリを鏈く緘齒けていない措度は3%籠鎳刨にとどまっている。2017鉗はメモリバブルだったことを績している。

徊雇獲瘟
1. Cloud AutoML: Making AI Accessible to Every Business, Google (2018/01/17)

(2018/01/22)
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