今日のAIブームは、NVIDIAがコンピューティングコストを大幅に下げたことが最大の要因かもしれない。
目と耳を持ったAI
その後のAIの進化には、目を見張るものがある。2011年にGoogleのコンピューターが膨大な枚数の猫の写真を読み込むことで、猫の特徴を自分で学習し、猫の写真を正確に認識できるようになったが、そのわずか４年後にはAIは人間よりも正確に画像認識できるようになっている。
ImageNetとよばれる画像データベースに蓄積された写真を見て、その写真に写っているものが何であるのかを認識するテストで、人間は平均で約5%の写真を誤認するという。人間のエラー率は５％ということだ。
AIは順調にエラー率を低下しており、2011年には25%だったエラー率が2012年には15%、2014年には6％となり、2015年には3%を達成。ついに人間のエラー率を下回った。人間より画像を正確に認識できるようになったわけだ。
音声認識では、Microsoftが強い。今年９月にはエラー率が世界記録の6.3％を樹立したかと思えば10月にそれを更新。5.9％を記録した。これはプロのディクテーター（速記者）と同レベルだという。人間を超えるのは時間の問題だと見られている。
Microsoftの研究者は「ここまでの成果を挙げれるとは、５年前には想像もつかなかった」と語っている。
AIが人間を超える「目」と人間並みの「耳」を持った。「目」と「耳」は学習のために最も重要な感覚。「目」と「耳」を持ったことでAIは、今後さらに急速に学習していくことになるのだろう。
出揃ったNVIDIAの半導体
「目」のAI、「耳」のAIともに、使われているハードウェアはNVIDIAのGPUだ。
企業で最も早くNVIDIAのGPUを採用したのは、Baidu、Google、Facebook、Microsoftなどだが、NVIDIAが協力する企業の数はここ２年間で35倍にも増えており、3400社を上回るまでになったという。
領域としては、ヘルスケアやライフサイエンス、エネルギー、金融サービス、自動車、製造、メディア・娯楽、高等教育、ゲーム、政府など。ありとあらゆる産業が、AIを活用しようとしていることが分かる。
またNVIDIAはこうした業界からの要望に応えるため、PC向けにはGeForce、クラウドやスーパーコンピューター向けにはTesla、ロボットやドローン向けにはJetson、そして、自動車向けにはDRIVE PXといった名称のGPUを揃えてきた。
準備万端。これからいろいろな産業で、AIを搭載した製品やサービスが怒涛の如く生まれてくることだろう。本格的なAI革命が、幕を開けようとしているわけだ。
