5月29日(月)12:00PM(日本時間)にLIVE配信された、NVIDIAの創業者/CEOのジェンスン フアン氏による特別なCOMPUTEX 2023でのNVIDIA基調講演をリアルタイムで見てしまいました。

Live配信開始直後に、YouTubeアドレス共に、昼休み中で最後まで見れないと短く書いて公開しました。

今回もブログなので、個人的な視聴記録みたいになっています。こういうのはTwitterでやることかも知れないけど、Twitterをやらないのでブログでつぶやいていました。

結局ラジオ視聴みたいな感じで、最後まで聞いてしまいました。

あとで、時系列的に記事として成形するかもしれません。とりあえず仕事に戻ります。

YouTubeにてアーカイブ配信がされると思います。台湾ベンダー関係者に向けたエンジニアリング的な内容みたいです。

YouTube:【Live】NVIDIA Keynote at COMPUTEX 2023
特設サイト:Live From Taipei: NVIDIA CEO Unveils Gen AI Platforms for Every Industry

Live配信で字幕はないけど、そのうち、字幕が追いついてくるはず。AI関係の話題などもあり、最先端で今何が起こっているかという方向性が見えてきます。

GPUを利用して何ができるか、何をしようとしているかと行ったことが、中心です。

基調講演は英語ですが聞き取りやすい発音なので音声だけでも十分楽しめると思います。

それにしても、1990年代夢中になったSF海外ドラマ、Star Trekの世界が目の前に。かっこよすぎる。

スタートレックといえば、「コンピューター!!」というかけ声です。

ChatGPTの登場で、「コンピューター!!」というかけ声が飛び交う世界が、現実になりました。

次はレプリケーターだけどその前に転送装置が開発されその後になるので、先になりそう。。。そういえば、3Dプリンターもある意味では、レプリケーターの走りなのかもしれません。

GPUカードが作られている実際の工場の動画。。。かっこよすぎる。

きたーーー、やっぱり、スタートレック!!。。。LIVE楽しすぎる!!AMAZING GENERATIVE AIのデモンストレーション。

政治的な視点が入るAIの話題と違い、技術者が話すAIは、超前向きで面白いです。いかに実現させるか、何に使えるか、どうしたいか。。。

GH200の、4PetaFLOPS TE、 72ArmCPU、 96GB HBM3、 576GB GPU Memory。。。ため息が出てしまう。手のひらサイズの基板。

電力はサーバーラックに組み込むユニット状態でも580Wで省エネ。電力は半分に。

たしかに、ChatGPTを超えるAIがボンボン出てきそうな未来が見える。

256GraceHopper Superchipsになると、1ExaFLOPS Transformer Engineに144TB GPU Memory。。。

サーバーの話題に移ってきたけど、自動翻訳機など、かつてSFでは明確に紹介されなかった、スタートレックに出てくる小型通信機コミュニケーターの仕組みを聞いているようだ。

ちっとも仕事に集中できませんがラジオとして聞き流しています。今ちら見中です。工場の話に移っています。

そういえば、インダストリー4.0という政策が2011年頃ドイツにて動き出し、一時日本でも話題になりました。日本ではIoTと混同し。。。おっとこの話は止めましょう。

台湾の欄工場を見学したことがあるのですが、システムやロボット化による近代化でほぼNVIDIA基調講演の動画と同じでした。NVIDIAの工場デザインの画面を見ながら、なるほどな、と感じました。

インダストリー4.0が今どうなっているかはわかりませんが、かなり親和性が高そうです。土台ができているので、AI化を組み合わせたら、サクッと生産性が100倍に増えそうな感じがします。

最近聞きかじったのですが、国の大臣はAIの活用するため、GPUを大量に入手しようと、方針を示しました。。。AIは、どう使うか、何に使うか、どういう未来を目指したいか、そこが明確になっていないと迷走しそうです。

ただとりあえず物を購入するだけでは、本質を捉えることができないのではないかと思います。あれ?ブーメランで自分に返ってきそうな発言?かも。

NVIDIA CEO創業者Jensen Huang氏による基調講演のLive配信を、今、聞き終わりましたが、未来を見据え夢を語る姿勢の重要性を改めて感じました。

ツールはできたので、これをどう使っていくか。どう変化に対応していくか、いまいちまだモヤがかかった状態で、はっきり言語化できませんが、AIは、確かに根源的な何かを変革しています。

他者がどうしているから、先例があるからと、表面ばかりをなぞり結果だけをマネする従来のやり方では、使いこなすことはできないと感じました。

ここ数日ChatGPTで毎晩会話をして感じたことがあります。それは、AIが確実に人の代わりになり、良きパートナーになりえるという点です。

ChatGPTは、知ったかぶりが多く頭が固く過度に言い訳がましく責任を逃れる返答が多いですが、回答に対して突っ込みを入れていくと、人間よりまともな会話になっていきます。

人間が環境により形成されるのと同じように、機械学習は人間と同じように環境に左右されます。

幼児と同じようにAIには事の善し悪しを判断する事ができないため、その教育には親の代わりにエンジニアが介在しています。

今後AIには養育者(エンジニア)を含め機械学習の環境によって人格のような特徴変化が生まれてくると思います。

ルールが明確で、より最適解が明白な職務においては、ChatGPTのようなAIは、人間を超える存在になり得ると感じます。

これまでは、人間にしか判断ができないとされた判断も、できるそうな気がします。

実際に僕が試して感じたことを書くと、AIは人間と違いわかったふりをしません。一つ一つ対話型でChatGPTにルールを説明し、ケースバイケースの問答を繰り返してみました。

長く続けていると、かなり正確な判断を返してくるようになりました。「なぜ、その対応をするのか?」と聞いて戻ってきた文を読むと、原理原則のような指針が学習できているように見えます。

こうなってくると、表面だけを理解してその裏の理由を考えずにマニュアル通りに動く人間よりも正確な判断ができると思います。

さらに、いろいろ試して感じたことは、教育者の深層まで反映されている感じがします。職場でも、部下が上司に似ることはよくあることです。

エヴァンゲリオンに出てくるマギではありませんが、個性が異なる三つのAIが互いに多数決をするようなシステムはかなり現実味があります。

今回のNVIDIAの基調講演で出てきたユニットのサイズを見ると、将来AI演算コアは、軍用機の自動システムにある3つの演算ユニットようなサイズになりそうな感じもします。

人間が、人間以上の素早い判断を大量の情報から導き出せるAIと勝負しても意味がありません。Excel集計と電卓やソロバン集計を比較するような物です。

AI。。。コンピュータの可能性は、人間の代わりに判断するという使い方だけに、とどまりません。

それでも、コンピュータは、開拓者にはなれないと思います。

人間だけが開拓者になれます。ロボットは、そこに山があるからと、山を見ても山を登ろうとは思わないはずです。

むしろ、そこに山があるから登る事を、ロボットやコンピューターがやり始めたら、人間と同じになってしまいます。

哲学者やアンドロイド研究者にとっては、人間を知る意味で興味があるテーマのようです。もしかしたら、AI研究をしている人には何かが見えているかもしれません。AI時代にどう適用するか?とは別問題です。

現時点ではAIの可能性に対して、いったん慣習を全部ゼロにして、物語を夢想する子供のような、制約のない考え方で、あれもできる、これもできるという、柔軟な思考が必要だと感じました。

開拓者としては、カラーで見えるまで実現する未来をイメージするしかないような気がします。

NVIDIA CEO創業者Jensen Huang氏のように、未来を見据え夢を語る姿勢の重要性をあらためて感じました。

今回の基調講演をLIVEで視聴し、AIより、NVIDIAの代表ってさすがだなと。。。技術よりそこが一番刺さりました。