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今年のSXSW Interactiveでは、インタビューシリーズFast Forwardで、Pandoraの製品担当副社長Chris Bechererをはじめ、多くのハイテク業界幹部と会う機会がありました。 サド・スターナー、ジョージア工科大学コンピューティング教授。 そして、新しいNatGeoシリーズ Geniusの ディレクター兼プロデューサー、ロンハワード。
ダンコスタ：ほとんどの人は、データセンターは退屈だと思っていますが、データセンターで信じられないようなことをすることができます。 また、Intel内で最も収益性の高い部門でもあります。 人々はIntelをチップ会社と考えていますが、データセンター事業は近年爆発的に発展しており、その一部がこのAI革命を推進しています。
ダイアン・ブライアント：そうです。 絶対に。 人工知能…規律は1956年に設立されたので、私たちはずっと前に話しているので、その領域が単に爆発し、文字通りすべてのビジネスをどのように変えているかを考えるのは夢中です、そしてそれは道を変えるでしょうあなたと私は世界と関わります。 これはすべて2010年代に本当に起きたばかりで、本当に始まったばかりです。
人工知能は定義が難しい場合があります。 どのように定義しますか？
人工知能は、人間に似た機能を備えたコンピューターシステムであるため、思考と予測、学習と予測が可能です。 それがその定義です。 あなたは、「それはかなり単純に聞こえますが、なぜそれが1956年から今までかかったのですか？」と言います。 問題は、コンピューターシステムがイベントを学習および予測する人間の属性の一部を学習および実証できるようにするために、膨大な大量のデータをフィードし、これらの非常に大きなモデルで計算する必要があることです。 コンピューターシステムが結論を出すには、多くの情報が必要です。 歴史的に、そのような情報を実際に処理するための手頃な計算能力とストレージ能力、ネットワーク帯域幅能力はありませんでした。
ムーアの法則と、配信のビートレートがこれまでになく向上し、より多くのテクノロジー、より低いコストでより多くの機能を実現できることは、Intelの功績です。 ムーアの法則により、文字通り大量のデータセットを計算し、実際にコンピューターシステムにイベントを予測させることができます。
処理コンポーネントがありますが、データセットを使用する必要もありますか？
絶対に。 私の組織が提供するコンピューティングおよびストレージ技術、それらのシステムへの基本的な技術があります。 次に、アルゴリズム、急速に進化するスペースである予測アルゴリズム、本当に楽しいスペース、ビートレートを維持するために必要な多くのデータサイエンティストが必要です。 それから、あなたは正しいです、その上にソフトウェアとサービスがあります。 統合する必要があるのは、ソリューションセット全体です。
Intelはこのソリューションセットで複数の場所でプレイしていますか？
します。 私たちの心では、私たちはテクノロジー企業です。 ご指摘のとおり、昔は私たちはPC会社でした。それが私たちのルーツであり、私たちの遺産です。
昔は、私たちは PC Magazineでした。
行くぞ
今、私たちははるかに多くです。
今、 私たちは さらに大きくなり、より大きく、より良くなるように進化しました。 私たちはPC企業でしたが、今では、企業がビジネスを運営するのを支援するためにそこにいた古き良きIT組織のようにビジネスを運営するだけでなく、すべての企業がますますサーバーストレージとネットワークインフラストラクチャに依存しているという事実があります。 収益機会としてITサービスを使用するようになったため、クラウドサービスは既存の収益ストリームを強化します。
地球上のすべての会社が会社のデジタル化を進めているという話を聞いたことがあります。 モバイルコンピューティングとクラウドコンピューティングの世界に住んでいるとはどういう意味ですか？ それは間違いなく進化しています。 私たちはPC会社からデータセンター会社に移り、データセンターに接続する何十億ものすべてのものになりました。
はい、そうです。 Intelの場合、私たちの責任は明らかに、従来のIT運用を行っている企業、IT組織にサービスを提供し続けることですが、私たちの責任は、これらの企業がデジタル化、新しい収益源、および新しい収益機会を探すために進化するのを支援することですクラウドコンピューティング。 既存の産業に適用される人工知能の明白な簡単な例は、2035年に自動運転または完全自動運転に移行する高度自動運転に移行する自動運転または支援運転です。
それは、あなたが自動車メーカーを所有していて、彼らが消費者にクラウドサービスを展開する場所に進化したために起こります。そのため、私はあなたに自動車を販売します。ナビゲーションサービスまたはエンターテイメントサービスまたはメンテナンスサービスです。 これらは私があなたと一緒に展開する追加サービスであり、時間が経つにつれてあなたは自動運転車メーカーになり、あなたは今や本当に自動車を持つテクノロジー企業になります。
AIに関しては、多くの点で初期段階ですが、今日利用可能なAIシステムがあります。 最高の例をいくつか説明していただけますか？
ええ、たくさんあります。 今日のアシスト運転では、3ポイントの駐車ソリューションを提供したり、車線を維持したりする車があります。 これが今日のすべてのAIソリューションです。 あなたはヘルスケア産業を見ています。 医療業界はAIソリューションを急速に展開しています。 最近、中国最大の病院のいくつかと協力して、AIシステムが実際に医療画像を読み取って、悪性腫瘍の有無を判断できるAIソリューションを開発しました。 あなたが13億人の人口を抱えているとき、彼らはそれを手作業で行う放射線技師のかなりの不足を抱えています。 需要がなく、真の必要性がないため、彼らは最初のパスを行うためにAIソリューションを展開し、AIソリューションが実際に人間ベースのソリューションよりも正確であることを証明しました。
AIを通じて制約を解き放つ機会があります。 AIソリューションを提供して、アシストドライビングのようにこれまでになかった何かを提供するか、特定のスキルセットまたは機会の不足のようなシステムの物理的で基本的な制約を解き放ちます。
AIの多くの約束は、あらゆる種類のさまざまな業界でこれらの制約の多くを打破することであるように思われます。
あらゆる産業で。 今朝、FarmLogsという会社と話をしました。農場で育った2人の子供が設立し、テクノロジーの世界を見て、「テクノロジーは、農業コミュニティはもちろん、私たちの世界に来なかったのですか？ 」 膨大な需要があり、鬱積した需要があります。 世界の銀行は、2050年までに、その時の人口にサービスを提供するためだけに世界の食料生産を50％増やす必要があると言います。90億人が予測し、そうするために、農地の総量は毎年減少しています。
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それは大きな挑戦です。 食料生産に関する基本的な制約である大きな制約がありますが、これ以上基本的な制約はありません。 人工知能を利用して、フィールドに適用します。 天候と土壌の内容、施肥と生産量、その土地の収穫量に関するデータを集計できるようになり、土地の生産を改善して、農家が固定容量からより大きな利益を得られるようになりました。
それは本当に世界的に起こっていることでもあります。 米国では、特定の問題、特定の問題がありますが、このテクノロジーをグローバルにスケールアウトし始めると、そこから実際に違いが生まれます。
まあ、そうです。 あなたは中国をまだ発展途上の国だと考えていますが、それでも彼らは次世代技術を最初に採用しています。 多くの場合、彼らには遺産がありません。 彼らは私たちが物事を行うために使用し、その変更要因を経る必要がある方法を持ち歩いていません。 彼らは実際にソリューションをコンピューターベースのAIソリューションとして育てています。
スマートシティは別の素晴らしい例です。 彼らは新しい都市を育てています。 彼らは彼らをスマートシティとして育てています。 私たちの地域の住民にソリューションを展開する方法を効率的にしましょう。
ええ、彼らはそれらすべての中間ステップを跳躍しています。
まさに。 インドでも同様のことがわかります。彼らはインフラストラクチャを構築しているので、すぐにワイヤレスに移行します。 彼らはその世代全体をスキップしています。 ワイヤレス接続とパーベイシブ接続を確立したら、レガシー環境ではできなかったことができるようになります。
あなたが言及したように、AIの大部分は人間の行動を予測する能力です。 まず第一に、そこから多くのユーティリティが生成されますが、多くのユーザーは次のようにもなります。「人工知能は自分自身を知るよりも私をよく知っているだろうか？できる方法で販売されるのか」制御または予測しますか？」 AIが人間の行動を非常に効率的に予測できるのは良いことですか？
もちろん、それは良いことだと言うでしょう。 繰り返しますが、特定の状況に悩まされており、テクノロジーを通じて特定の制約を解き放つことができれば、それは良いことだと思います。 インターネットが普及し、90年代後半、2000年代初頭になって、データのプライバシーについて多くの懸念があり、データのプライバシーが大きな大きな話題になったとき、あなたは本当に思い返します。 あなたは今や時間が経てば話題にならないことに気づきました。
革命が起こるたびに、産業革命、デジタル革命、そしてインターネットによる情報革命のように、AIは革命であると言います。これは次の大きな革命です。 あなたが大きな革命を起こすときはいつでも、当然のことながら、人々は立ち止まって、「意図しない結果とは何ですか？私はこれについて興奮しているべきですか？」と言います。 これらの各波で見たように、誰も振り返って言っていない、「ああ、私たちはそのインターネットのことを始めたことはなかったはずだ、それはクレイジーだった」。 しかし、当時は、誰もが接続され、誰もがデータにアクセスできるという多くの懸念がありました。あなたは心配している状況に自分自身を話すことができます。 しかし、もちろんそれには非常に多くの肯定的な利点があり、革命が進み、人々が一緒に動くという懸念を小さくするだけです。
今日、あなたはAIの周りで会話をしており、否定的な観点から何を意味しますか？もしあなたが監視されていない、社会的規範を守らない不正なコンピューターを持っているなら、何が起こるでしょうか？ これらの懸念は聞こえますが、会話を交わし、話し合い、それらの懸念を乗り越えてポジティブな最終状態を得るのは良いことです。人工知能のポジティブな影響、機会はネガティブをはるかに上回ります。
少し無力だと感じる人もいると思います。 AIは大企業にとって何かのように感じます。
あなたが私が言うと予想するように、私は間違いなくそれに同意しません。 これがクラウドの美しさです。私たちが始めたとき、「なぜ今？」と言いました。 AIを解き放つ重要な技術革新の1つはクラウドコンピューティングです。 今と同じように、あなたはあなたの電話を持ち、あなたの電話上のアプリやサービスへのあらゆる種類のアクセスを持っています。それらのサービスはクラウドから提供されます。 AIサービスはクラウドから配信され、完全に民主化されます。 誰でもアクセスできます。
今日私たちはピカソという会社と話していました。彼らはこれらの人工知能を利用してマティス、モネ、キュービズムの芸術家の芸術的なスタイルを分析し、そのスタイルを取り入れて、そのスタイルであなた自身のアートを開発するのを助けます。 人工知能による2つの画像のマージです。
AIの民主化には、アクセスコストの削減が伴います。 繰り返しになりますが、これはムーアの法則に戻っており、テクノロジーの容量を増やしている間も継続的にコストが低下するため、民主化されます。
人々が抱える他の懸念は自動化です。 CESでVivienne Mingにインタビューしました。 彼女はAIの専門家であり、起業家であり、AIエンジンを構築して人々の問題を解決しています。 彼女が私に与えた引用は、あなたがあなたが同じ方法で1年前にやっていた同じ仕事をしているなら、彼女はあなたに代わるAIエンジンを書くつもりだということでした。 AIが本当に独創的になると、仕事に根本的なリスクがあるのではないかと心配していますか？
AIやコンピューターシステムによって職を追われる労働者へのリスクは、絶対に生じる心配の1つです。 自動化を継続し、これらの自動化システムのインテリジェンスを改善するものの、確実に排除される仕事がいくつかあります。 しかし、もしあなたが外に出て、アメリカの会社に彼らの最大の制約は何かを尋ねたら、彼らは労働力と言うでしょう。 彼らには十分な訓練を受けた労働力がありません。
あなたの言う点、またはヴィヴィアンの点まで、あなたの仕事は同じではないかもしれませんが、私たちはあなたに仕事をする必要があります。 それはただ別の熟練した仕事です。 エンタープライズの私たち全員にとって重要なことは、テクノロジーが企業に展開され続けるにつれて労働力を継続することです。
BaiduのデータサイエンティストであるAndrew Ng氏は、「産業革命があなたと私にとって物理的な苦労の多くをなくしたように、人工知能の革命は私にとって精神的な苦労の多くを解消します。」 私たちは、自由にスタックを上に移動し、より価値の高い、意味のある作業を行うことができるように、あなたのポイントまで、アイテム化することができ、変位させることができる作業の低垂れ下がりの成果を引き出しています作業。 再スキルを意味します。
Microsoft Excelは、すべての会計士を廃業にしたわけではありません。 彼らはより高いレベルの仕事をしていますか？
そして、はるかに効率的に。 より効率的です。 彼らは、手動計算の代わりに、危険な問題を解決するために真の脳力とスキルを適用できます。 それらをより効率的にし、世界への影響を大きくしました。
それらのスキルは何ですか？ 21歳のあなたが大学を出て最初の仕事に就く場合、どのようなスキルが必要ですか？ あなたが50歳の場合、自動化によって仕事が排除されているため、キャリアの次の章のためにタスクをやり直し、スキルを磨く必要があります。
技術ベースのスキルセットです。 リベラルアーツ大学、子供がリベラルアーツの学位を取得しているという事実について話しますが、どの業界に進出したとしても、その業界は何らかの形でテクノロジーに接続されています。
以前は、テクノロジーがすべての業界に浸透していたことがありました。 現在では、すべての業界で普及しています。 テクノロジーの基本的な知識、テクノロジーの応用、それは数学や応用数学のようなものです。技術者、次世代のAIソリューションを実際に発明している人々、そして応用数学、応用テクノロジーがあります。 深い技術者である必要はありませんが、応用技術が存在する環境で操作できる必要があります。
私はすべてのゲストに尋ねる私の最後の質問に行きたいです。 今後最も関心がある技術トレンドは何ですか？
私はテクノロジーを恐れていません、冗談ですか？
全く心配はありませんか？
たぶん私はポリヤナの世界に住んでいますが、テクノロジーの世界ではすべてが明るくバラ色ですが、インテルに32年間在籍しています。 私は左右にイノベーションを見てきました。 私は明日発明されるものにいつも驚いています。 私は、「明日何をしようか」と考えながら、同じように目覚める4万人のエンジニアの中に住んでいます。 テクノロジーについて何も怖くありません。
それをひっくり返して、あなたが最も楽観的なことは何ですか？ 何が本当にあなたにインスピレーションを与えますか？
私は、テクノロジー、特に人工知能のヘルスケアへの応用に本当に影響を受けています。 ヘルスケア業界は非常に長い間、混乱と革新の機が熟していましたが、今では非常に具体的な解決策があり、その影響を与えることができます。 2015年の私のグループでは、2020年までにAll In One Dayと呼ばれる取り組みを開始しました。
2015年に、2020年までに、癌にかかった場合、医師はゲノムを完全に配列決定し、そのゲノム配列とすべての画像データを世界中のデータと比較できるようになると述べました。 それらの結果を取り、一致を見つけます。 あなたの病気が実際に何であるか、どの治療がそれに適用されているか、その治療の影響は何かを判断してください。 患者は生存しましたか？ それを通して、あなたにパーソナライズされた治療計画を提供し、一日ですべてを行います。
それができない理由はありません。 癌のように広範に及ぶものに大きな影響を与えることができます。 すべての男性の半分とすべての女性の3分の1が一生のうちに癌になります。 あなたは誰かを知っていると確信しています。 母は癌で亡くなりました。 私は、テクノロジーとAIを通じていくつかの根本的な病気を治す上で私たちが持つことができる多大な影響にとても感銘を受けています。
2020年はわずか3年先です。
怖くない。
お知らせください。
テクノロジーが怖いわけではありません。
楽観的な見方をしています。
AIソリューションが目覚めつつあるため、ヘルスケア業界に断片的に展開されているのを見ることができるので、私は非常に楽観的です。 世界中の主要な癌研究機関と私たちが結んだパートナーシップを結集して、環境は破壊の機が熟しています。
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