ウィリアム・アンドレッグは、彼のスタートアップ企業ファソム・コンピューティングの雑然とした作業場へと私を案内し、重々しい黒い箱の蓋をそっと開けた。中では、分解された望遠鏡のようなレンズ、ブラケット、ケーブルの集合体から、かすかに緑色の光が漏れている。これは電気ではなく光を使ってデータを処理するプロトタイプのコンピューターで、手書きの数字を認識することを学習している。別の実験では、この装置はテキストから文章を生成することを学習した。
今のところ、この初期段階の光コンピューターは、素晴らしいというよりは、まずまずの出来だ。最高の状態では、走り書きされた数字の90%を正確に読み取った。しかし、2014年末に兄のマイケルと共にファソムを共同設立したアンドレッグ氏は、これを画期的な進歩と捉えている。「まだ30%くらいしか読み取れなかった時にシャンパンを開けたんですよ」と彼は笑いながら言う。
アンドレッグ氏によると、これほど複雑な機械学習ソフトウェアを、電気ではなくレーザー光でパルスを発生する回路を用いて学習させたのは初めてだという。同社は、作業台を数平方フィート覆うほどの爆発望遠鏡を、標準的なクラウドサーバーに収まるサイズに縮小する取り組みを進めている。ファソム社は、この技術が人工知能（AI）のゴールドラッシュにおける新たな武器の一つとなることを期待している。
テクノロジー企業、特にAmazonやMicrosoftといった大手クラウドプロバイダーは、機械学習アルゴリズムの駆動用としてコンピューターチップに多額の投資を行っています。現在のAIブームは、グラフィックス向けに販売されているチップが、音声や画像の認識といったタスクを実行するいわゆる人工ニューラルネットワークの駆動に適していることを研究者が発見したことに端を発しています。大手グラフィックスチップサプライヤーであるNVIDIAの株価は過去3年間で10倍以上に上昇し、Googleをはじめとする多くの企業が現在、独自の機械学習専用チップを製造・開発しています。
人工ニューラル ネットワークにとって非常に重要な演算である行列の乗算を実行する Fathom のプロトタイプ コンピュータを示す視覚化。
ファゾムコンピューティングファソムの創業者たちは、より強力な機械学習への渇望が、純粋に電子的なコンピュータの能力を上回ると確信している。「光学は電子工学に対して、どんなに設計しても克服できない根本的な利点を持っている」とウィリアム・アンドレッグは言う。彼と彼の兄弟が経営する11人の会社は、現在グーグルが所有するAndroidオペレーティングシステムを共同発明したアンディ・ルービンが率いるベンチャー企業、プレイグラウンド・グローバルの支援を受けている。ファソムは、カリフォルニア州パロアルトにあるプレイグラウンドのオフィスと工房を併設した施設で業務を行っている。その名の通り、アンドレッグの18か月の娘に人気の滑り台があるこの施設は、以前はインテルが2016年に買収し、半導体大手のAIハードウェア戦略の中核を担うスタートアップ企業、ナーヴァーナの拠点でもあった。
電気ではなく光を使ってデータ処理することのメリットは、すでに皆さんも実感されているでしょう。通信会社は、光ファイバーにレーザーを照射することで、ウェブページや自撮り写真を長距離伝送しています。光信号は、金属ケーブルを流れる電気パルスよりもはるかに遠くまで、わずかなエネルギーで伝送できるからです。1本のケーブルに、異なる色の光で運ばれる多数のデータストリームを並列に収容できます。
光を使ってデータを処理・伝送することで、大幅な性能向上が期待できます。光回路内の光はほぼ無料で伝送されます。一方、電気信号は抵抗に悩まされ、廃熱が発生します。容量増加と省エネの組み合わせは、大規模な機械学習プロジェクトを運営する企業にとって魅力的な選択肢となるでしょう。例えば、Googleの複数の研究論文によると、同社では1回の実験で、数百個の強力なグラフィックチップを数週間にわたって連続して使用できるようになっています。
光プロセッサは新しいアイデアではありません。1960年代の一部の軍用レーダーシステムに搭載されていました。しかし、半導体産業が軌道に乗り、チップの集積度が数十年にわたって指数関数的に向上し、ムーアの法則として知られるようになると、このアイデアは廃れてしまいました。Fathomは、ムーアの法則が勢いを失いつつあるという認識から生まれた、光コンピューティングのルネサンス期の一翼を担っています。このトレンドの終焉は、バークレー校の研究者14人がAIシステムをさらにスマート化するための技術的課題について最近発表した報告書で言及されています。「歴史的に急速に進歩してきたハードウェア技術は、急激に停滞しつつある」と彼らは述べています。
光学式コンピューターがすぐにノートパソコンやスマートフォンを動かすようになる可能性は低い。Fathomのプロトタイプはまだ大きすぎるのが一因だ。しかし、アリゾナ大学のピエール＝アレクサンドル・ブランシュ教授は、この技術は人工ニューラルネットワークに基づくAIプロジェクトにおいてチップが担う主要な処理には十分対応できるだろうと述べている。Siriの音声認識や、アルファベットによる囲碁の制覇は、行列と呼ばれる数字の格子を掛け合わせるという、ある特定の数学演算の膨大な量に基づいている。
Fathomのプロトタイプは、数値を光線にエンコードすることでこれらの演算を実行します。光線は一連のレンズやその他の光学部品を通過します。通過によって光線がどのように変化したかを読み取ることで、計算結果が明らかになります。このような光回路は、従来のコンピュータにおけるメモリとプロセッサの両方の機能を効率的に実行できます。これらのコンポーネント間でデータを転送する際の時間とエネルギーコストは、現在使用されているシステムの性能を阻害するボトルネックとなっています。
AIシステムが光を当てて幻想的な体験をする必要があると考えているのは、Fathomだけではない。パリを拠点とするスタートアップ企業LightOnは金曜日、データセンターで自社技術の試験を開始したと発表した。スタートアップ企業のLightmatterとLightelligenceは昨年MITからスピンアウトし、中国の検索大手Baiduなどから合計2100万ドルの資金を調達した。両社は、光学式コンピューター上で音声認識用のニューラルネットワークを実行するMITのプロジェクトに端を発しているが、Fathomのデバイスとは異なり、同システムはそのソフトウェアのトレーニングをホストする役割を担っていなかった。「そのプロジェクトに関する研究論文をオンラインに投稿するとすぐに、投資家から複数の電話がかかってきました」と、LightelligenceのCEO兼共同創業者であるYichen Shen氏は語る。「これは大きなチャンスだと認識されているのです。」
アンドレッグ兄弟の最後のスタートアップ企業、ハルシオン・モレキュラーは、別の大きなチャンスを追い求めてつまずいた。このゲノムシーケンシング企業は、テスラのCEOイーロン・マスクとフェイスブックの投資家ピーター・ティールの支援を受けていたが、2012年に倒産した。創業者らによると、競合他社がはるかに先を進んでいたためだという。
アンドレッグ氏は、光コンピューティングの競争において、自身のチームがより有利な立場にあると考えている。しかし、ファソムのプロトタイプはまだ道のりが長い。サイズの問題に加え、現在のバージョンは冷えるとエラーが発生しやすくなる。目標は、システムを1枚の回路基板に収め、サーバーに差し込めるようにすることだ。私が見たこの大型システムの一部は、比較的容易に小型化できるはずだ。アイデアを実証していく中で、実際に手を動かして調整できるよう、比較的安価な部品を使って組み立てられていた。しかし、同社はレーザービームを検知・操作するための新しいチップも開発する必要がある。これは契約チップメーカーが製造できる範囲ではあるが、スタートアップ企業にとって、いかなる種類のチップの設計も複雑な作業だ。
アンドレッグ氏は、最終製品が完成するまでには2年ほどかかると予想しているが、彼と弟はすでに、人々がそれをどう使うのかを心配している。ファソムは「人工知能のためのより優れたハードウェアを作り、すべての人々の生活を向上させる」というミッションステートメントを掲げ、ベネフィットコーポレーションとして設立された。これは、ファソムの経営陣が、人工知能の有害な利用につながる可能性があると判断した販売を拒否する権利を持つことを意図している。「負のシンギュラリティは望んでいません」とアンドレッグ氏は言う。「軍が大量のシステムを購入したいと言ったら、私たちは『うーん…いや、やめて』と言うでしょう」
奇妙なコンピューター
- 量子力学を活用するチップはコンピューティングを改革する可能性があります。新興企業の Rigetti Computing は、これを最初に実現するために Google、Microsoft、IBM と競争しています。
- 人工知能分野で米国を追い抜くという中国の計画は、同国が新たなシリコンチップを開発することに一部依存している。
- AI のスマートさを小さなデバイスに詰め込むには、60 年前、コンピューターが誕生したときのアイデアを復活させる必要があるかもしれません。
