デヴィッド・バークは、次世代のAndroidスマートフォンで、現代生活における苦痛のひとつに対処する予定だという。それは、あるアプリのテキストをコピーして別のアプリに貼りつけるという、面倒なコピー&ペーストという作業のストレス解消に取り組むことだ。
バークは、Androidを統括するグーグルのエンジニアリング部門副社長だ。2017年5月、年に1度のカンファレンス﹁Google I/O﹂で、彼は世界で最も人気のあるモバイルOSの最新版﹁Android O﹂を発表した。うたい文句によれば、この新しいOSは、コピー&ペーストから生じる苦痛を取り除いてくれるという。
﹁Android O﹂では、メールのメッセージやそのほかのテキスト内にある名前や場所、アドレスを自動的に認識してハイライトしてくれる。このため、恐ろしく小さくてありえないほど非協力的なあの矢印を、単語から単語に苦労してドラッグしなくてもコピー&ペーストができるようになる。バークはカンファレンスで、メール内の﹁Old Coffee House﹂という単語をダブルタップしてみせた。Androidはこの3つの単語をすべて問題なくハイライトした。
コピペに隠された最新技術
この新しいコピー&ペーストは、名前やアドレスなどを認識するように訓練されたディープニューラルネットワークによって動いている。これをスマートフォン上で作動させるのは簡単ではない。通常、写真中の物体を認識したり、スマートフォンのデジタルアシスタントに話しかけられた命令を認識したりする人工知能︵AI︶アルゴリズムは、インターネットの向こう側にある大規模なデータセンターで運用されるからだ。つまり、これまでユーザーは、ワイヤレスでネット接続されていない限り、こうしたAIを利用できなかった。しかしいまでは、グーグルは遠く離れたデータセンターからの助けなしにAIを運用するためのソフトウェアエンジンを構築している。
これは「TensorFlow Lite」と呼ばれ、グーグルのデータセンター内のニューラルネットワークを駆動するオープンソースのソフトウェアエンジンを、簡素化したヴァージョンだ。バークによると、これはニューラルネットワークという「最新式の技術を可能にしながらも、高速かつ小さく」デザインされているという。
グーグルは、この新しいプロジェクトについてはこれ以上多くは語らないだろう。しかし同社の発表によると、﹁TensorFlow﹂オープンソースプロジェクト﹇日本語版記事﹈の一部である﹁TensorFlow Lite﹂は、今年後半には世界中のプログラマーが利用できるようになるという。グーグル以外の人々が電話上で作動するニューラルネットワークを構築することで、画像認識や音声認識、そしてカット&ペースト以上のタスクをAIに行わせることが狙いである。
ニューラルネットワークをデータセンターを越えて普及させようと取り組んでいるのは、グーグルだけではない。フェイスブックはすでに、インターネット上でなくてもSnapchatのようなフィルターを写真に追加するためにニューラルネットワークを利用しており、﹁TensorFlow Lite﹂に似たオープンソースのソフトウェアエンジンをリリースしている。
だが、グーグルとフェイスブックには違いがある。グーグルが圧倒的な人気を誇るスマートフォンOSを支配しているということだ。グーグルはこうしたモバイル技術を、はるかに迅速に、ずっと多くの人々に配布することができるのである。
電話上にAIを築く
このようなソフトウェアエンジンがあるとはいえ、スマートフォン上でニューラルネットワークを運用させることには疑問もある。ニューラルネットワークは、処理能力やバッテリーの寿命を損なう可能性があるからだ。Most Popular
しかしフェイスブックもグーグルも、チップメーカーにこの種の演算に特化したプロセッサーをつくるよう促している。バークは﹁TensorFlow Lite﹂を発表した際、彼らのチームがこうした特別なチップとも連携できるようにAndroidのコードを設計していると語った。
インテルなどの企業はすでに、モバイルAIプロセッサーの開発に取り組んでいる﹇日本語版記事﹈。バークによれば、グーグルは単にニューラルネットワークを運用するだけでなく、それらを訓練できるモバイルチップをつくるよう、チップメーカーに呼びかけているという。
写真のなかの犬やメール内のコーヒーショップの名前を認識できるようになる前に、ニューラルネットは膨大な量のデータを分析することによって、文字通りその方法を学習しなければならない。たとえば、犬がどんなものかを学習するためには、何百万枚もの犬の写真を分析する必要がある。通常、こうした訓練はデータセンター内にしまい込まれた機械上で行われる。しかしグーグルは、純粋にスマートフォン上に築かれたAIシステムは、最終的には自ら学習し始めるようになると信じている。
それを達成するためには、さらに多くの労力が必要となるだろう。しかしグーグルは、﹁電話上にAIを築く﹂というヴィジョンの実現に本気で取り組んでいる。﹁Google I/O﹂で、グーグルはデータセンターでニューラルネットワークの訓練と運用を両方行うための特注のチップも公表した。サンダー・ピチャイCEOに、同一のやり方で独自のモバイルチップをつくる可能性があるかどうかと尋ねたところ、彼はそのような計画はないと答えたが、あり得ないとも言わなかった。﹁もし最新式のものが外で手に入らなければ、われわれがそれを押し進めようとするでしょう﹂
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TEXT BY CADE METZ