GPUによる処理速度の急増とディープラーニング手法で、人工知能が人間の仕事を取って変えるかと思います

GPUによる処理速度の急増とディープラーニング手法で、人工知能が人間の仕事を取って変えるかと思いますが、現在はまだそういった事例が少ないと思います。
ボトルネックになっているのはなんでしょうか？

No.4 回答者： oshienejp 回答日時： 2022/02/09 10:19

GPUがまだ能力不足で

マイニングと同じく
数に頼らざるを得ない

スパコンを使うにしろ
莫大な電力量
はネックになるでしょう

No.3 回答者： レヴストラウス 回答日時： 2022/02/08 17:46

「東ロボくん」のことを調べれば、自ずと「ボルトネック」はわかると思います。

現在は、Googleアシスタント や Siri などがあり、言語解析能力は日々進化していると思いますが、個々の人間の能力に限界があるように、いかんせんディープラーニングで推論技術が発達し、文章化された今あることを踏まえることはできても、その中から、人間の「ひらめき」や「気付き」相当することを、計算機が超えるのはなかなか難しいと思います。


「東ロボくん」育ての親が描くＡＩ時代の未来予想図とは？「読解力」の重要性
https://souken.shikigaku.jp/4477/


ちなみに、GPUは並列処理に優れているのであって、情報を与えて処理の実行を導いているのは、ソフトウェアを組む人間なのでそれ以上でも以下でもないのです。

No.2 回答者： satoumasaru 回答日時： 2022/02/08 17:17

一番おおきいのがコストの問題でしょう。

AIを駆使しようとすれば大型のコンピュータが必要になります。今はグリッドで処理しているかもしれませんが、それにしても膨大な資源が必要です。

さらにディープラーニングを進めようとすれば当然最初に膨大な手間暇がかかります。自動で読み込ますにしても、データの準備はバカになりません。

そうするとランニングコストがかかるのですよ。人間よりランニングコストがかかれば機械化の意味がありません。

なお、GPUですが最初はディスプレイの画像処理用に開発されたものです。計算機能に特化しているため、現在はAIなどに一般的に使用されています。

【図解】なぜGPUはディープラーニング・AI開発に向いているの？
https://www.kagoya.jp/howto/engineer/hpc/gpu_dee …

No.1 回答者： Georgia.Rain. 回答日時： 2022/02/08 16:51

そんな急にはとって変わらないと思いますがじわじわと自動化は進んでいます。

例えばアマゾンみたいに倉庫管理とか自動車の組み立て作業などです。

カメラからの映像センシング技術は必須ですが、GPUはどちらかというとディスプレイへの描写側に特化しているのであまり重要ではないと思います。