EdgeAIと未来予測 今後のAI技術と社会を現状の動向から予測
記事のまとめ
- エッジAIとは端末上で動作するAIのことである
- エッジAIとLLMの普及によって社会は変容する
- より個人主義的な社会になると予測される
普及するEdgeAI
現代社会では多くのAI技術が実用化されてきています。多くの都市では既に自動運転が実用化され、商品の需要予測も機械学習による予測が成されています。近年では、エッジデバイスの性能向上により、個人でのAI技術の活用が注目されています。
本記事では、EdgeAIの実用例と今後の社会予測を行います。読者の方々の未来思想の一助になれば幸いです。EdgeAIとは
Edgeとは「端」を表す単語であり、エッジデバイスとはネットワーク上の最も端にあるデバイスのことを指します。
従来のクラウドAIではエッジデバイスで現実から数値化したデータをクラウドに送信し、クラウド上で処理を行います。エッジAIでは、エッジデバイスでデータを処理します。処理されたデータは必要に応じてクラウドに送信され、学習、保管を行います。 近年では、クラウドはデータを保管するストレージとしての役割のみを行うこともあります。
このようにエッジデバイス上で処理を行うことにより、リアルタイム性が向上し、通信量も削減することが出来ます。また、クラウドが他の企業のサービスなどであった場合、エッジAIを行うことでデータの秘匿性が向上します。EdgeAIの活用例
エッジAIはリアルタイム性や機密性が求められる分野で活用されています。ここでは、具体例として自動運転とスマートファクトリー、農業分野での活用例を示します。・自動運転
自動運転は非常にリアルタイム性が求められる研究分野です。
自動運転ではカメラやレーダーでの画像認識や障害物検知を用いてリアルタイムに正しい判断が求められます。
自動運転車の処理をネットワーク上の別のコンピュータリソースで行う危険性は他にも存在します。ネットワークが遮断された場合、そもそも通信が出来なくなり、運転制御が出来なくなる恐れがあります。また、ネットワークを盗聴、改竄される恐れもあります。
そのため、自動運転では車載コンピュータで処理が行えるように様々な工夫が行われています。Teslaが開発した自動運転車専用のFSDチップは秒間数十億のフレームレートでニューラルネットワークを処理できるように設計されています。・スマートファクトリー
スマートファクトリーとは先進的なAI技術などを用いて大規模生産を測る工場のことを指す言葉です。多くの工場でエッジAIの導入が成されており、カメラや温度センサといったセンサにAIを内蔵し、内蔵AIのリアルタイム予測で不良品や異常を即座に検知するというような活用が成されています。
また、工場内のロボットがエッジAIを搭載し、互いの動作を認識しながら生産を進めるような活用例も多く存在します。
このようにエッジAIのリアルタイム性を活用することで生産性を向上させた例が実社会で多く存在します。・農業
農業でも多くの分野でエッジAIの活用が成されています。近年注目されている技術がドローンやカメラを用いた作物の異常検出です。
リアルタイム性を追求することで、対策をすぐに講じることが出来ますし、デバイス上で処理が出来るのであれば、通信量を抑えることが出来、山間部などの比較的通信が滞りやすい地域でも安定した活用を行うことが出来ます。AIと未来予測
EdgeAIの今後の活用
近年話題になっているのはエッジデバイス上で動作するLLM(Large Language Model)の開発です。ChatGPTやBertといったLLMは非常に高性能ですが、クラウド上で動作しているため文章生成に時間がかかり、オンラインでしか使えず、大量のデータを渡すことも難しいです。そこで近年開発されているのがエッジデバイス上のローカルで動作するLLMです。
エッジLLM技術はより汎用的なエッジデバイスを開発する上で非常に役に立ちます。学習コストは他のAI技術よりも高くなりますが、LLMは言葉を処理することに特化したモデルですので、エッジデバイスに直接的に自然言語で命令を下して制御することが可能になることが予測されます。
また、LLMを搭載することで、エッジデバイスが自然言語を使って表現を行うことが出来、より情報の透明性が上がると予測されます。これからの社会予測
これからの社会ではよりAI技術が発展することが予想されます。ここでは、私なりに3つの社会予測を行います。・自動運転の実用化
自動運転技術は国家からの規制がない限りは、すぐに実現するでしょう。前述したように多くの都市ではすでに自動運転のタクシーが走っていますし、アメリカでは自動運転のトラックが高速道路を走り始めています。これらの技術が一般車に応用され、多くの乗用車は自動運転技術を備えることが予測できます。・AI企業の台頭
2000年以降の社会はまさにIT企業の時代といって差し支えないでしょう。IT企業はサービス上でユーザーから情報を得ることができ、フィードバックも非常に迅速に行えるため、非常に急速に発展しました。これらと同様に近年はOpenAIのようなAI企業が台頭を始め、Googleのような世界的IT企業もAI産業に力を入れています。
さらに、2017年にTransformerが登場して以来、LLMの発展も凄まじく現代では当たり前のように人工知能とコミュニケーションが出来るようになりました。こうした技術が今後も開発され、AI産業が発展し続けることが予測されます。・情報的な民主化
これは主にEdgeAIやWeb3.0といったデバイスの性能向上により発展できた技術によってもたらされる変化です。現代以前では、国家や巨大な企業が情報を独占してきました。近代では国家は非常に強い力を持ち、情報を簡単に統制することが出来ました。
現代でもIT企業はユーザの入力から常に最新のデータを得ることが出来、マーケティングに生かすことが出来ます。これはIT企業がサービスを改善する上で非常に効率的な仕組みですが、場合によっては個人情報などの機密情報が抜き取られる場合もあります。
自分のデバイス上でLLMなどのサービスが動くのであれば、このような心配は発生しません。さらに、先日の記事で解説した仮想通貨という仕組みはDeFiという従来の銀行が提供してきたサービスを提供しています。これは国家に依存しない金融システムが誕生しつつあるということでもあります。個人としての在り方
このようにある特定の団体に依存しない独立した仕組みづくりが現代のAIによって作られています。このようにある特定の団体に依存しない独立した仕組みづくりが現代のAIによって作られています。民主化というものは個人に知識がないとその個人にとって毒にもなり得ます。これからは個人の知識や能力がより重要視される社会になるでしょう。
ご愛読ありがとうございます。
