科学と医学

ニューラルネットワーク知能をメモリソリューションで進化させる

私たちの脳は、日々、何千件もの極めて洗練された操作を実行しています。熱いストーブの危険を察知するにせよ、文書中の数字や文字を特定するにせよ、私たちの自律神経系は、既存のどのコンピュータシステムよりも効率的に複雑な機能を管理しています。コンピュータシステムが人間の脳の機能に追いつく日は来ないかもしれませんが、ニューラルネットワークの到来が、その差を埋めつつあります。私たちの神経細胞の繋がりを真似することで、ニューラルネットワークは新たなレベルの人工知能を達成することができます。

ニューラルネットワークは人間の神経細胞の集合を模倣している

ニューラルネットワークが人間の脳のように機能するためには、環境の迅速な分析と前後関係からの手がかりの認識が、行動するのに必要となります。ロボットが人間の消防士のやることを実行するのが、どれほど難しいか想像してみてください。消防士は、緊急時、第一対応者と意思疎通をしながら、現場の火を消したり破片を取り除いたりします。これを踏まえ、ロボットが、ドアを開き、ガスバルブを閉じて、消火器を扱うのを想像してみてください。人間がこのようなタスクをこなす時ほど容易にロボットが行うのは、ほぼ不可能か、あるいは、少なくとも、とてつもなく専門的で複雑な作業に見えるかもしれません。しかし、ニューラルネットワーク技術があれば、その不可能も可能となります。

機械がこのような操作を実行するためには、データを取り込むよう訓練、プログラムされていなければならず、結論が出るまでに、一つの意思決定アルゴリズムから次のものへと移動することでそのデータを処理することになります。意思決定アルゴリズムの文字列のことを、入力層といいます。入力層のコンパイルで構成されるニューラルネットワークは、人間の脳を構成する神経細胞からその名前が由来しています。これらのニューラルネットワークは、環境の刺激を解読しながら一連の層として動作する、私たちの脳の共通的なニューロン構造の集まりから発想を得ています。

ロボットの処理を人間の脳の性能に近づける試みとして、研究者たちは、脳の研究をさらに徹底的に調べ、神経細胞を解読して、複雑なタスクを完了するため、コンピュータ制御のニューラルネットワークを最適化する方法を探しています。

脳では、活性化の電気信号が複数の機能を通って層を検知し、毎回、メッセージを照合して反応すべき神経細胞を活性化させています。こうすることで、物理的世界の形、柄、特徴を認識して、それに応じて反応できるようになります。この処理に要するのは数ミリ秒で、認識はほぼ一瞬にして起こります。

これを、コンピュータ制御のニューラルネットワーク機能と比較してみてください。ニューラルネットワークでは、カメラ、レーダー、ライダー、ジャイロスコープ、加速度計といった電気レセプタからセンサーデータを取り込み、固有の入力層(人間の神経機能を真似するよう設計された、一連のコード化されたアルゴリズム)を通してフィルターにかけます。集められたデータは分類・計測され、その結果は各神経層を通りながら一連の判断アルゴリズムに送られます。それから、出力層に達したら、人間の反応と行動過程を模倣する最終的な意志決定が下されます。

コンピュータ制御のニューラルネットワーク内でミクロの意思決定とセンサーデータの収集が行われる速度は、非常に限定的なタスクについて、人間の脳の速度に追いついてきています。前後関係からの手がかりや繊細さが求められるような、より複雑な意思決定は、まだニューラルネットワークが処理するには難しく、人間の方が間違いなく勝っています。ニューラルネットワーク内でデータが移動する速度が増すにつれ、また、意思決定層がより複雑化するにつれ、将来、ニューラルネットワークが人間の脳の機能効率に到達する日は近づきます。

メモリにより、ニューラルネットワークが独自の意思決定を行えるようになる

速度の向上は、データのストレージや、AIのアルゴリズムが分類できるよう、驚異的な帯域幅でデータにアクセスする能力に左右されます。この過程には、これらのコンピュータ制御のニューラルネットワークが可能な限り速く意思決定を行うのを助ける、マイクロン製GDDR6技術のような高速メモリが求められます。

メモリにより高速のニューラルネットワークが可能になることに関する専門家で、マイクロンのクラウド部門カスタマープログラムマネージャーのGregg Wolf氏は、その持続的影響において未来は明るいと考えています。Wolf氏は、ニューラルネットワーク分野における啓発者について、次のように説明しています。「AIにおけるニューラルネットワークの革命は、電気が導入された世紀の変わり目に例えられます。

電気と同様、AIは、今後、特定の業界が利用可能な情報を処理・活用する方法を完全に変えてしまいます。」

ニューラルネットワークの意思決定アルゴリズムには、膨大な数学的処理とデータ分析が求められ、そのいずれにおいても、より高速のメモリとメモリストレージの必要性が増していきます。これは、特に超スケールのデータセンターにおいて重要で、マイクロン製GDDRデバイスはGPUベースのビッグデータ処理で主要な役割をこなし、マイクロンのDRAMとSSDのポートフォリオにより、データの流れが高速化します。

「ただ、データセンターを流れるデータの量が膨大で、人間が行って全ての機能とコードを定義し、そのデータのやりとりを行うには、非常に難しい」とWolf氏は述べています。「ニューラルネットワークや高性能のハードウェアを備えた拡張可能なニューラルネットワークは多くの情報が流れることができ、したがって、リアルタイムに限りなく近くその情報から価値を引き出すことができるようになります。」

あなたの脳が、身体から発せられる多くの信号を読み取り、オーブンが熱いという手から発せられる信号が特定できるのと同じように、ニューラルネットワークもまた、カメラから集められたデータ点の山を読み取って、ロボットが清掃任務をこなすべき正確な位置を指摘することができます。

GDDR5とGDDR6がニューラルネットワークを次のレベルへと持ち上げる

あなたがもし脳の速度を速めたいなら、記憶の呼び出しを向上しなければなりません。反応速度を向上させたい人のために、様々なアプリ、数独ワークブックや他のツールが用意されています。同じように、ニューラルネットワークの能力も、処理性能に対応します。マイクロンは、性能限度を押し上げ、より速いDRAM、NANDフラッシュ、GDDRデバイスを開発し続けています。GDDR5とGDDR6は、ニューラルネットワークで使用されるGPUベースのグラフィックスカードにとって、最適な技術です。GDDR6は、この性能をさらに高水準まで引き上げ、GDDR5のメモリ帯域幅を2倍にまで向上させています。2018年6月の現時点で、この超高効率強力メモリは、高性能アプリケーション向けのを開始しました

「徐々に、誰もがそのようなハードウェア実装面積を求めるようになり、その過程で、メモリは非常に重要な要素となります」とWolf氏は説明しています。

「マイクロンは、ニューラルネットワークの訓練と推論の導入において特に高帯域幅のニーズを提供できる、付加価値のあるソリューションの探求を約束します。」

未来はニューラルネットワークにあります。コンピュータがより人間のように行動するようになるにつれ、高水準の速度と効率で、私たちの生活の基本的な知能構造を形成するようになります。その間ずっと、マイクロンは、この革命を推し進め、第一対応者のスキルに適合させ、地面の破片や建物の炎を特定するように、これらのネットワークを永遠に有効にしていきます。コンピュータシステムの能力を新たな水準に押し上げ、イノベーションの枠を押し広げる中で、私たちは、これらの進歩が人間の脳の力と設計の結果であるということを忘れてはいけません。

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