1980年代に日本では第5世代コンピュータ開発が旧通産省の肝いりで500億円ぐらいの予算で行われた。ここでいう”世代”は、1:真空管、2:トランジスタ、3:集積回路、4:大規模集積回路を指し、第5世代コンピュータとは人工知能コンピュータを指す。プロジェクトの三本柱は、非ノイマン型計算ハードウェア、知識情報処理ソフトウェア、並行論理プログラミング言語とされた。
このプロジェクトに直接は関わらなったが、自分はひょんなことから民間のTRONプロジェクトに入れられ、BTRONの開発にも少しだけ関与した。80286ベースのﾉｰﾄPCの試作機相手にOSの一部を書かされたり、実身・仮身モデルの実装をしたり・・・。
第5世代コンピュータプロジェクトは1992年に終了したが。当時のAIブームと今は何が違うか。
基本的に1980年代のAIはエキスパートシステムで知識は人間が記述しなくてはならなかった。医療用のエキスパートシステムなら、
IF 症状A かつ 症状B
THEN 病気Xの可能性が高い
といったルールをLispやらで人間が書いたわけだ。対象が複雑になればなるほどルールが爆発してしまった。Lispで3日もいじっていたら開発者はすぐにわかった。今は本質的に違う。
大量の文章・画像・音声・コード
↓
ニューラルネットワーク
↓
内部パラメータを学習
↓
未知の入力にも対応
人間がこの文章ならこう書けみたいなルールを与えることはない。
さらに決定的に違うのは計算能力。今はその気になればGPUを何千・何万と並列に使える。
また、データ量も桁違いだ。1980年代にはインターネットも一部の研究者だけのもので一般商用化されていなくて、反対に現在ではWeb文章、電子書籍、ソースコード、画像、動画、センサーデータ、企業ログなど学習材料も巨大だ。
1980年代のAIは「人間が知っていることを機械に教える技術」だったが、現在のAIは、「人間が明示的には教えていない規則性まで、機械がデータから獲得する技術」になった。これが大きな違いだ。
1980年代との最大の違いは、現在のAIはすでに「研究技術」ではなく、実務で使えるインフラになっていることだ。文章作成、検索補助、翻訳、プログラミング、画像認識、コールセンター支援などは、精度上の問題を抱えつつも、もう完全に消える段階ではない。
問題はAIバブル。
今のAIブームを支え、さらに発展するには、データセンター、HBM、電力、変電設備、送電網、冷却設備、建設用地まで必要だがそれが現実では制約になり始めている。IEAは2026年、AIサプライチェーンで電力、系統接続、製造能力、半導体、資本の競争が起きており、特にHBM不足が少なくとも2027年末まで続く可能性を指摘している。
ソフトウェアの問題だったものが今は重工業並みのインフラ整備、インフラへの要求が現実化している。
いくら国家が笛を吹いても民間では踊れない規模・状況が見えてきている。
ということで、AIバブル(AIなら何でも投資する時代)はそろそろ陰りが見えてくるだろうと個人的には考えている。
ただし、かつてのようにAIそのものが消えてしまうことはないはずだ。何故なら一般の人がGenAIを使うほど浸透してしまったから。
来年あたりはROI選別や淘汰が始まり、その先は沈静化してAIであることを意識しないインフラ化のようなものが進むのではないか、と考えている。
AIが人間にとって代わるはある意味現実化する部分もあるかとは思うが、人間に最後に残る役割は、
「問題を解く能力」から「問題を発見する能力」
なのだと思うが、個人的なこの考えは1980年だから全く変わっていない。
1980年代と現在のAIブームの違いをイメージ図にしてくれとGenAIに任せたら、アイキャッチ画像を出してきた。うまいもんだ！
