Google から Amazon まで、ハイテク大手の AI への執着

最近、いくつかの著名な外国テクノロジー大手が AI への野心を表明しています。

たとえば、Apple は WWDC 23 を開催し、Microsoft は Build 23 を開催し、さらに Google も 2 月に検索ビジネス カンファレンスを開催しました。

これらの巨人の行動は、間違いなく生成人工知能 (AIGC) の台頭を際立たせており、これまで人工知能に興味がなかった多くのチームや機関にも影響を与えています。

現在、これらの大手テクノロジー企業は人工知能に大きく賭けており、注目すべき兆候としては、Google AI、Microsoft Copilot、Apple Machine Learning、OpenAI が一般的な人工知能を追求していることが挙げられます。

Apple の機械学習

Apple は人工知能という用語に「興味がない」ようです。

今年の WWDC では、「人工知能」や、「ChatGPT」など、現在のテクノロジーの世界でよく使われている用語については言及されませんでした。 Apple が行ったのは、「機械学習 (ML)」について 7 回簡単に言及しただけです。

7年かけて準備してきたARグラスVision Proの紹介でも、「高度なエンコード・デコードニューラルネットワークを採用している」としか述べていない。

実際、人工知能に関する Apple の理解はより正確である可能性があります。彼らは機械学習の研究に多額の投資を行っており、才能のある研究者とエンジニアのチームを編成しています。彼らは機械学習を Siri、写真、健康、CarPlay などのさまざまなプロジェクトに適用して、ユーザー エクスペリエンスを向上させています。

今年、Apple はまた、Live Text、Visual Look Up、Safety Check などの機械学習に基づく新機能を更新しました。これらはすべて iOS 16 システム上で実行されます。 Apple が人工知能 (機械学習) に注力しているのは、ユーザーの対話方法を変えることにあるのは明らかです。

唯一残念なのは、Apple がデータの点でそれほど競争力がないということかもしれません。結局のところ、Cook 氏は何度も「当社はユーザー データに興味がない会社です」と述べています。 '

言い換えれば、Apple のモバイル デバイスは魅力的ですが、Google や Meta などのクラウド コンピューティング企業と競争するのは難しいかもしれません。

GoogleAI

最も有名なのは間違いなく Google Brain テクノロジーです。人材育成の観点からも、 「人工知能人材保持」プログラム（Google AI Residency Program）」。

Google は、人工知能のアルゴリズムとシステムにおいて画期的な進歩を遂げ、Google 検索、Google 翻訳、Google フォトなどの人工知能ベースの製品やサービスの作成を推進しています。

Google I/O イベントでは、OpenAI の ChatGPT と競合するチャットボットである Bard が注目されました。

Google のアプローチに直面して、一部の業界関係者は、人工知能の運用を調整し、製品の迅速な発売を優先するという Google のアプローチは「即応的」であり、これまでのイノベーション指向のアプローチとは異なると考えています。 . アプローチがずれてしまいました。

Google の親会社である Alphabet は、人工知能に長年投資しており、2014 年に DeepMind を買収しました。最近、Alphabet は Google 研究チームを DeepMind と統合し、人工知能への取り組みを統合しました。しかし、一部の専門家は、Googleが自社の主要な人工知能製品を最大限に活用できず、結果として2022年にはMicrosoftの後塵を拝することになったため、この統合はもっと早くに行われるべきだったと考えている。

メタと自己教師あり学習

メタは 2017 年以来、自己教師あり学習について非常に楽観的です。近年では、多くの自己教師あり学習アルゴリズムとフレームワークも業界に提供しています。

たとえば、SimCLR、SwAV、DINO は、画像分類やターゲット検出などのタスクで SOTA の結果を達成しています。

Meta は、2021 年に自己教師あり学習アルゴリズム トレーニング用のコンピューティング クラスターである Megatron を設立しました。 2022 年に、音声、ビジュアル、テキスト モダリティ全体に SSL アルゴリズムを導入する Data2vec 論文を発表しました。

Meta の Yann LeCunn が何度も強調しているように、彼は RLHF を信じていません。

「我認為RLHF是沒有希望的，因為錯誤答案的空間非常大，而棘手問題一般都是長尾分佈，RLHF無法解決。任何不經歷世界並自己學習的系統都將受制於它所學習的數據。」

微軟和Copilot

微軟近年來大力投資人工智慧，其Copilot該項目是這種投資最具雄心壯志的例證之一。它是一個功能強大的語言模型，能夠產生文字、翻譯語言，並輔助完成各種創意任務。

Copilot的目標是透過提升效率、激發創造力和增強包容性，改變人們的工作和創作方式。微軟計劃為微軟365的用戶免費提供Copilot服務，並作為一個獨立的產品。這個工具有可能引領人工智慧對世界的影響，帶來諸如提高生產力、改善品質和拓展創造力等好處。

微軟也將Copilot的應用擴展到了CRM和ERP領域，推出了Dynamics 365 Copilot，GitHub也發布了Github Copilot for Business，這是一個面向公眾的人工智慧編程助手。

OpenAGI

#OpenAI的執行長Sam Altman和其他創辦人在多個平台上談論了人工通用智能（AGI），對其可能帶來的利益和風險既感興趣又擔憂。 Altman在接受Lex Fridman的採訪時說，他認為AGI“大概還有10到20年就能出現”，並且有望對人類產生“正面的影響”，同時強調了保證其負責任使用的重要性。

Altman也承認AGI存在一些風險，例如被濫用或導致大量失業。 Altman強調了及時考慮AGI的利弊的必要性。他致力於制定安全指南，並建立一個專家社區，以促進AGI的負責任使用。 Altman的訪問反映了全球對AGI日益增長的關注。在AGI變得越來越現實之際，思考其可能帶來的利益和風險是非常重要的。在Altman的領導下，OpenAI專注於安全和道德的AGI開發。

在一篇部落格文章中，Altman和其他創始人描述了他們對AGI的期待，認為它可以“解決世界上一些最迫切的問題”，如氣候變遷、貧窮和疾病，同時也能激發人類的創造力和智慧。

然而，他們也意識到了AGI的潛在風險，包括被用於製造自主武器或透過替代人類工作而引發大規模失業。

亞馬遜和雲端服務

#亞馬遜在人工智慧研究方面投入了大量資金，其雲端服務是人工智慧開發和部署的重要平台。

他們也致力於為人工智慧開發者提供工具和資源。例如基於雲端的平台SageMaker使得建置、訓練和部署ML模型變得更加容易，這些模型可以用於各種應用，如詐欺偵測、客戶流失預測和產品推薦。

最近發布的Falcon 40B，是一個大型的語言模型，它是在亞馬遜網路服務（AWS）上開發的。 Falcon 40B是一個多功能且穩健的工具，可以用於翻譯、問答、摘要和圖像識別，並且可以透過AWS上的Amazon SageMaker JumpStart存取。

參考來源：#//m.sbmmt.com/link/3e1804747c4cf0e9f098b445b1fff36c

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