2024年のAIレースで勝利するのは誰か？大手テック企業のAGIへの競争

人工知能 (AI) は、この 10 年間で最も議論されている技術進歩となっています。機械の限界を押し広げる中で、多くのテクノロジー大手の最終目標は、人間の脳のように理解し、学習し、その知能を適用してあらゆる問題を解決できる仮想的な AI である汎用人工知能 (AGI) を実現することです。

AGI への競争は、単に技術の優位性の問題ではありません。それは、私たちの社会の構造そのものを再構築する可能性のある探求です。AGI の潜在的な用途は広範かつ変革的であり、複雑な地球規模の問題の解決から、業界全体の革命まで多岐にわたります。これが、世界をリードするテクノロジー企業が AI の研究開発に数十億ドルと膨大な時間を投資している理由です。

この記事では、Google、NVIDIA、Microsoft、OpenAI、Meta など、AI 競争における主要プレーヤーの取り組みについて説明します。各社の戦略、成果、AI テクノロジーの限界を押し広げるために採用している独自のアプローチについて説明します。

AGIを理解する

AGIとは何ですか?

AGIは、しばしば人工知能の「聖杯」と表現され、人間が実行できるあらゆる知的タスクを実行できるシステムとして構想されています。しかし、AGIを定義することは、それを実現することと同じくらい難しいことが証明されています。AIの先駆者であるジェフリー・ヒントンは、AGIは「深刻だが、定義が曖昧な概念「AGI」という言葉は使われていますが、それが具体的に何を意味するのかという点についてはほとんど意見の一致がありません。ヒントン氏は、人間の認知能力を超える AGI システムを表すのに「スーパーインテリジェンス」という用語を好んでいます。

AGI の捉えどころのない性質

OpenAI、Google、Meta、Microsoft、Amazon などの大手テクノロジー企業がこの競争の最前線に立っています。各社は独自の強みと戦略目標を持ち寄っています。たとえば OpenAI は、AGI が開発されれば人類全体に利益をもたらすことを強く約束しています。この組織はガバナンス構造を構築し、取締役会が自社のシステムが AGI を達成したかどうかを決定します。これは Microsoft とのパートナーシップに大きな影響を与えるマイルストーンです。

グーグル

Google は長年 AI の研究開発の最前線に立っており、その取り組みを牽引する 2 つの主要部門、DeepMind と Google Brain を擁しています。

A. DeepMindとその成果

ディープマインド2014年にGoogleに買収された同社は、AI分野で最も画期的な成果のいくつかを生み出してきた。 アルファゴー 2016年、このプログラムは複雑なゲームである囲碁の世界チャンピオンを破ったことで有名になりましたが、これは数十年先のことだと思われていた偉業です。その後に続いたのはAlphaZeroで、自己対戦強化学習を通じてチェス、将棋、囲碁で超人的なパフォーマンスを達成しました。

最近では、DeepMindはタンパク質の折り畳みにおいて大きな進歩を遂げました。 アルファフォールドこの AI システムは、タンパク質の構造を驚くほど正確に予測することができ、新薬の発見や病気の理解に革命をもたらす可能性があります。

B. Google BrainとTensorFlow

同社の社内 AI 研究チームである Google Brain は、世界中の AI 研究を加速させるツールやフレームワークの開発に貢献してきました。 TensorFlowGoogle Brain が開発したオープンソースの機械学習ライブラリである は、AI モデルを構築するための最も広く使用されているツールの 1 つになりました。

Google Brain BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現）により、Google の検索結果と言語理解機能が向上しました。

C. 最近の動向と今後の計画

Googleは次のようなプロジェクトを通じてAIの限界を押し広げ続けています。 TheMDA （対話アプリケーション向け言語モデル）は、会話型AIをより自然で文脈認識性の高いものにすることを目指しています。同社はまた、Google検索からGmail、Googleフォトに至るまで、自社製品にAIをより深く統合することに取り組んでいます。

ハードウェアに関しては、Googleは独自のAIチップを開発しており、 テンソル処理ユニット (TPU) は、機械学習ワークロード向けに最適化されています。これらのチップは、Google の多くの AI サービスに搭載されており、Google Cloud を通じてお客様にもご利用いただけます。

今後、GoogleのAI戦略は、AGIの概念に少しずつ近づいて、幅広いタスクを処理できるより汎用的で多用途なAIシステムの開発に重点を置いているようだ。同社はまた、 量子コンピューティング研究.

AI エコシステムにおける NVIDIA の役割

NVIDIA は Google や Microsoft のようによく知られた企業ではないかもしれませんが、AI 計算を支えるハードウェアの大手プロバイダーとして AI エコシステムで重要な役割を果たしています。

A. AIハードウェアにおけるGPUの優位性

NVIDIA のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、AI モデルのトレーニングと実行における事実上の標準となっています。もともとビデオ ゲームのグラフィックスをレンダリングするために設計された GPU は、AI 計算に必要な並列処理に非常に適していることが判明しました。

NVIDIAのデータセンター収益は、主にAI関連の売上によって急速に成長している。同社は2022年に、 H100 GPUは、AI ワークロードの大幅なパフォーマンス向上を約束する新しい Hopper アーキテクチャに基づいています。

B. NVIDIAのAIソフトウェアスタック

ハードウェア以外にも、NVIDIA は AI 開発のための包括的なソフトウェア スタックを開発しました。これには、開発者が汎用処理に NVIDIA GPU のパワーを活用できるようにする並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルである CUDA が含まれます。

NVIDIAはcuDNN（CUDA ディープニューラルネットワークライブラリ）とTensorRTは、ディープラーニングのパフォーマンスを最適化します。 NVIDIA GPUこれらのツールは AI コミュニティで広く使用されており、AI ハードウェア市場における NVIDIA の優位な地位に貢献しています。

C. パートナーシップとコラボレーション

NVIDIA は、多くの大手テクノロジー企業や研究機関と戦略的パートナーシップを結んでいます。たとえば、自動運転車メーカーと緊密に連携して、自動運転車向けの AI 搭載ソリューションを提供しています。また、医療機関とも連携して、医用画像処理や創薬に AI を適用しています。

2022年には、 NVIDIAがブーズ・アレン・ハミルトンとの提携を発表 米国政府と重要なインフラ向けに AI を活用したサイバーセキュリティ ソリューションを開発します。これは、国家安全保障と防衛のアプリケーションにおける AI の重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。

マイクロソフトのAI戦略

マイクロソフトは、パートナーシップを活用し、主要なAIスタートアップに投資することで、戦略的にAIのリーダーとしての地位を確立しています。同社の OpenAI への 13 億ドルの投資 同社はOpenAIのモデルへの独占的アクセスを提供しており、そのモデルはMicrosoft製品に統合されている。 GitHubコパイロット と アズール AI プラットフォームを提供します。

A. Azure AIとクラウドサービス

Microsoft のクラウド プラットフォームである Azure は、企業がアプリケーションに AI を組み込むことを可能にする幅広い AI サービスを提供します。これらのサービスは、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理、音声認識などの分野をカバーしています。

Azure Machine Learning は、機械学習モデルのトレーニング、展開、管理を行うクラウドベースの環境であり、AI ソリューションの実装を検討している企業に人気の選択肢となっています。使いやすい AI ツールを提供するという Microsoft の戦略により、AI 開発が民主化され、さまざまな業界での AI 導入が加速しています。

B. Microsoft 製品全体にわたる AI 統合

マイクロソフトは、自社の製品ラインナップ全体にAI機能を着実に統合してきました。 Microsoft 365 (旧 Office) では、AI によって Outlook のスマート作成、PowerPoint の自動スライド デザイン、Excel のデータ分析などの機能が強化されています。

Windows 11では、背景のぼかし、アイコンタクト、ビデオ通話での自動フレーミングにAIを使用するWindows Studio Effectsなどの機能により、AIの統合が強化されています。同社はまた、Windows XNUMXの新機能にもAIを活用した機能を導入しています。 エッジブラウザ および Bing 検索エンジンでは、大規模な言語モデルを活用して、よりインタラクティブで情報豊富な検索エクスペリエンスを提供します。

OpenAIの急速な進歩

OpenAIは、特にAGIの開発という使命により、AI分野で中心的な存在であり続けています。同社は、GPT-4や今後登場する GPT-5。OpenAIの これらのモデルは、Microsoft との緊密なパートナーシップのおかげで、技術的な能力だけでなく、商業的な統合においてもリードしています。

OpenAIのAGIへの野心はよく文書化されており、CEOのサム・アルトマンはAGIの実現は「人類がこれまでに発明した最も強力な技術同社のAI開発へのアプローチは、最先端のイノベーションと倫理的配慮および社会的影響の重視を両立させている。しかし、大規模モデルのトレーニングに伴う高コストのため、UAE政府などの投資家と協議して最大10億ドルの資金を確保するなど、多額の外部資金が必要となっている。 $ 7兆 将来のAIチップ製造プロジェクト向け

A. GPTシリーズとその影響

OpenAIの最も注目すべき成果は、 GPT (生成事前トレーニング済みトランスフォーマー) 言語モデルのシリーズ。3年にリリースされたGPT-2020は、自然言語処理の分野に革命をもたらし、人間のようなテキストを生成する前例のない能力を実証しました。

4 年に GPT-2023 がリリースされ、言語モデルの可能性の限界がさらに押し広げられました。GPT-4 は、推論機能の向上、幻覚の軽減、マルチモーダル入力 (テキストと画像) の処理能力を実証しました。これらのモデルは、コンテンツ作成からコード生成、自動化された顧客サービスまで、さまざまな分野で応用されています。

B. DALL-EとマルチモーダルAI

OpenAIは、テキスト生成に加えて、DALL-Eで画像生成でも大きな進歩を遂げました。このAIシステムは、テキストの説明からユニークな画像を作成することができ、クリエイティブ分野におけるAIの可能性を示しています。最新のイテレーションである DALL-E3生成される画像の品質と精度が向上し、インペインティングやアウトペインティングなどの機能も導入されました。

マルチモーダル AI (テキストや画像などさまざまな種類のデータを処理できるシステム) のこうした発展は、より一般的な AI システムに向けた大きな一歩を表しています。

MetaのAIイニシアチブ

CEO マーク・ザッカーバーグのリーダーシップの下、Meta は汎用人工知能 (AGI) の開発に重点を移しました。Meta の戦略には、人間と同等かそれ以上に幅広い複雑なタスクを実行できる AGI システムの構築が含まれています。この野心的な目標は、高度な AI をアプリとサービスの広大なエコシステムに統合するという Meta の幅広いビジョンを反映しています。

この取り組みを支援するために、Metaは計算能力に多額の投資を行っており、 340,000万以上を蓄積 100年末までにNvidiaのH2024 GPUのXNUMX％を出荷する予定です。この膨大な計算能力は、次のような大規模なAIモデルのトレーニングに不可欠です。 ラマ3は最近発売されました。

A. パイトーチ オープンソースへの貢献

Meta が AI コミュニティにもたらした最も重要な貢献の 1 つは、オープンソースの機械学習ライブラリである PyTorch です。PyTorch は、特にディープラーニング アプリケーションにおいて、その柔軟性と使いやすさから研究コミュニティで広く採用されています。

メタAI同社のAI研究部門である 定期的に発行 Meta は、AI 研究を加速し、オープンソース ツールをリリースして、より広範な AI エコシステムに貢献しています。このオープンなアプローチにより、Meta は優秀な AI 人材を引きつけ、AI 研究の最前線に留まることができます。

B. ソーシャルメディアとメタバースにおけるAI

Meta は、コンテンツの推奨、広告のターゲティング、コンテンツのモデレーションのために、ソーシャル メディア プラットフォーム (Facebook、Instagram、WhatsApp) 全体で AI を広範に活用しています。同社の推奨アルゴリズムは、膨大な量のデータを処理して、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズします。

C. 最近の進歩と課題

2024年にMetaはいくつかのAIのブレークスルーを発表しました。 セグメント エニシング モデル (SAM)は、画像や動画内のオブジェクトを優れた精度で識別して輪郭を描くことができる、画像セグメンテーション用の新しい AI モデルです。また、最も人気のあるオープンソース LLM の LLaMA (Large Language Model Meta AI) と呼ばれる一連の新しいモデルも発表しました。

しかし、Meta は特にコンテンツのモデレーションにおいて課題に直面している。同社は、プラットフォーム上の誤報やヘイトスピーチに対抗するために AI を効果的に使用するのに苦労しており、現実世界の社会問題に AI を適用することの複雑さを浮き彫りにしている。

その他の注目選手

IBM は、設立以来大きく進化してきた watsonx プラットフォームにより、AI の主要プレーヤーであり続けています。IBM の焦点は、企業にとって AI をよりオープンでアクセスしやすく、拡張可能なものにすることに移っています。watsonx プラットフォームには現在、AI を活用した一連の自動化ツールとガバナンス機能が含まれており、企業は IT 運用、サイバーセキュリティ、顧客サービスなどのさまざまな領域で AI ソリューションをより効果的に統合および管理できます。

最近、IBMはマネージド脅威検出および対応サービスを強化するために、生成AI機能を導入しました。これには、セキュリティ脅威の調査と対応を合理化および加速するように設計された新しいAI搭載サイバーセキュリティアシスタントが含まれており、watsonxプラットフォーム上に構築されたIBMの幅広いAI機能をさらに活用します。 (IBM ニュースルーム)​,war (IBM ニュースルーム).

IBMはまた、AWS、Adobe、Meta、Salesforceなどの企業と戦略的パートナーシップを育み、AIソリューションをより広範なエコシステムに統合し、AIテクノロジーが多用途で業界全体で広く採用されるようにしています。 (IBM TechXchange コミュニティ)​,war (IBM – 米国).

B. AmazonのAIサービス

Amazon は、包括的な AI および機械学習ツールスイートを提供する Amazon Web Services (AWS) プラットフォームを通じて、AI 分野で依然として主導的な地位を維持しています。 AWS の Amazon SageMaker は、開発者が大規模な機械学習モデルを構築、トレーニング、展開できるようにする重要なサービスです。

エンタープライズAIサービスに加えて、Amazonは消費者向けAIサービスでも革新を続けています。 Alexa搭載AI製品は、高度な自然言語処理と機械学習を活用してユーザーと対話する仮想アシスタントです。同社は、eコマースとクラウドサービスにAIをシームレスに統合することに重点を置いており、AI分野のリーダーとしての地位を確立しています。

C. Appleのデバイス内AIアプローチ

Apple の AI に対する独自のアプローチは、ユーザーのプライバシーを優先するためにデバイス上での処理を重視しています。これは、Face ID などの機能や、Core ML フレームワークを通じた機械学習モデルの幅広い使用によって実証されています。A シリーズや M シリーズのチップを含む Apple のカスタム シリコンには、デバイス上で AI タスクを効率的に実行する専用のニューラル エンジンが含まれています。

同社はまた、自然言語処理の改善によりAIサービスを強化した。 シリ コンピュータビジョンの進歩により、 ライブテキスト.

次は何か？AGIへの道