2018年4月4日水曜日

AIが進化すれば、人は30歳から老けなくなる

今回のことば

 「人間の身体のなかにチップが入り、デジタル化したら、30歳以上は歳を取らなくてすむようになる。AIが人の加齢を止めることができる」(物理学者のミチオ・カク氏)

 IBMが米ラスベガスで開催した年次イベント「Think 2018」は、全世界から4万人以上の顧客、ビジネスパートナーが参加。日本からも約500人が参加し、同社のクラウドやAIへの取り組み、最新技術などについて発表があった。会期初日にはIBMリサーチが、今後5年以内に砂粒よりも小さいコンピューターが登場し、日用品やデバイスに埋め込める世界が到来するといった予測を発表し、来場者の関心を集めていた。

 近未来の話題で同様に注目を集めたのが、会期2日目の物理学者のミチオ・カク氏の講演だ。

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 米IBM Watson & Cloudプラットフォーム担当シニアバイスプレジデントのデビット・ケニー氏が、最新刊のベストセラー『THE FUTURE OF HUMANITY』の著作に触れながら、「未来を現実にすることを伝えるには最適なスピーカー」とカク氏を紹介。登壇したカク氏は冒頭「これまで半世紀に渡って業界を引っ張ってきた半導体の世界が終わる。つまり、シリコンバレーの半分の企業が、錆びたベルトのようになってしまう。これは、マイクロチップの時代が終わることではなく、新たな時代が始まるということが大切である。AIや神経ネットワークが牽引し、コンピューターと脳のインターフェースが始まり、量子コンピューターが登場することになる」と切り出した。

 講演のなかでは、Facebookのマーク・ザッカーバーグ会長兼CEOが、「AIやロボットの広がりによって、新たな雇用や新たなチャンスが生まれ、ビリオネラー(10億万ドル長者)が生まれる」と予言しているのに対して、Teslaのイーロン・マスクCEOは、「人間の存在そのものを脅かすものになる」と発言していることに触れ、「この予言は、どちらが正しいのか。私の個人的な見解では、短期的にはザッカーバーグが正しい。これまでにない新たな産業が生まれ、新たな雇用やチャンスが生まれ、経済を刺激することになる。ロボティクス産業は、自動車産業の規模を超えるのは明らかだ。それは、クルマそのものがロボット化するからである。自動車に話しかけたり、議論したりできる」としたものの、「だが、長期的にみて、ロボットは人類の存在を脅かすものになるだろう」とも述べた。

今のロボットはゴキブリ並みだが、今世紀末には危険な存在に

 カク氏は、ロボットが人類を脅かす存在になる転換期として「それはロボットが自認識を持つ時である」と述べた。

 「いまのロボットたちは、自分たちがロボットだとは認識していない。ロボットはマシンであり、考えたり、思考したりしているわけではなく、自認識がない。いま、最も進んだロボットであっても、知識レベルはゴキブリ程度である。ゴキブリをロボット化したぐらいのものである」としながらも、「しかし、時間が経つに連れて、ネズミぐらいの頭脳や、うさぎレベルの頭脳を持つようになるだろう。そして、次には、猫や犬ぐらいになり、さらには、猿と同じぐらいの知性を持つようになるはずだ」とする。

 犬や猿の知能まで来ると、ロボットの存在について、話の次元が違ってくるという。

 「犬と猿には自意識がある。犬はまだ混乱しており、人間のことも犬の仲間だと勘違いしており、ご主人を一番偉い犬だと思っている。それに対して、猿は、自分たちは人間でないということがわかっている」とし、「もし、ロボットが猿のようなレベルで自意識を持つようになったら、脳にチップを入れて悪い考えを持ち出すロボットがいた場合には、すぐにシャットダウンしなくてはならない」とする。

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 そして、「それが訪れるのは、今世紀末になる。今世紀の終わりぐらいになると、ロボットは危険な存在になるかもしれない。人類にとって、まだまだ準備の時間がたくさんあることは幸いだ」とした。

 一方で、「元MIT研究所の所長によると、ガレージから知的レベルを持ったロボットを作り上げるのは、ハリケーンの瓦礫からボーイング747を作り上げるよりも確率が低い」というジョークも付け加えてみせた。

今後は人間がデジタル化する

 物理学者によって生まれた産業や社会の変化には、4つの波があったという。

 ひとつは蒸気である。熱力学を活用して蒸気機関が生み出され、機械が動くようになった。それから80年を経過して、物理学者は電気と磁気を発明し、ラジオやテレビが生まれた。さらにその80年後にはトランジスタやレーザーが発明され、宇宙プログラムが開発されたことで、ハイテクが加速したという。

 「では、第4の波はなにか。それは人工知能、バイオテクノロジー、ナノテクノロジーである」と、カク氏は定義する。

 第4の波で起こる未来は驚きだ。

 カク氏は「すでにインターネットを通じて、遠隔手術ができたり、手術中に医者がWatsonなどのAIに質問したりできる。AIが手術室に浸透している」と前置きしながら、「これからは、人間の身体のデジタル化が進むだろう。たとえばロボットの一部を自分の身体のなかに入れることもできるようになる。小さなチップ入りのアスピリンのようなもののなかには、磁石とカメラが入っている。それを飲み込むと、カプセルが身体のなかを流れ、体内の写真を撮影して送ってくれる。直腸検査がこれでできるようになる。文字どおり、身体のなかにIntel Insideの状況が生まれることになる」とした。

AIから人工臓器も作れるようになる

 さらに「人間の身体がデジタル化されることが、次のコンピューターテクノロジーの突破口になる」とし、「身体がデジタル化して、そこからさまざまな情報が発信されれば、AI技術との組み合わせで、加齢の問題さえも解決することができるだろう」とする。

 すでに高齢者の遺伝子と、若者の遺伝子の差を比較することで、加齢に影響する遺伝子が60個あることがわかっているという。

 「人間の身体において、クルマのエンジンにあたるのがミトコンドリアである。これが一番壊れやすい。ミトコンドリアを調べると、なにが問題で加齢をするのか、老化がはじまる原因はなにかもわかるようになる。デジタル化したら、加齢問題を解決するヒントが生まれるだろう。AIが若さの源泉になるかもしれない。その結果、30歳になったら、それ以上年を取らないという時代がやってくるかもしれない」とする。

 さらに、こうも語る。

 「AIなどの技術を使って臓器なども作ることができる。細胞をプラスチックの容器のなかに入れておけば、ひとつの細胞から完全な耳や皮膚、骨、心臓弁も作れるようになる。若くて新しいものに交換することもできる。それを可能にするのはAIである」とする。

 だが、唯一作ることができないのが肝臓だという。

 「アルコールを飲む人は注意してほしい。もしかしたら、肝臓に影響があることを避けて、心臓に影響があることを選んだ方がいいという時代がやってくるかもしれない」と語り、会場の笑いを誘った。

 人間の身体にAIやロボット技術が影響する未来がやってくるのは明らかだ。その世界は、加齢まで操作できるといったように、我々の予想をはるかに上回るものになるのかもしれない。

 

NEC、IoT機器にも適用可能な改ざん検知技術を開発 4KBの軽量コードでIoT向けプロセッサに実装

 NEC201842日、サーバやPCに比べてCPU速度が遅く、メモリ容量が小さいIoT機器にも適用できる、軽量で高速な改ざん検知技術を開発したと発表した。工場などで稼働するロボットや工作機械などのIoT機器をサイバー攻撃から保護するという。

 近年、サイバー攻撃の対象は、サーバやPCだけではなく、工場のIoTシステムを構成する生産ラインの制御システム、ロボット、工作機械といった末端のIoT機器にまで拡大している。工場を管理する産業制御システムへの攻撃により、操業停止や生産ラインの誤作動など、産業オペレーションへの被害は年々増加。サイバー攻撃からIoT機器を保護し、攻撃の被害を最小限に防ぐには、末端のデバイスレベルでのセキュリティ対策が重要だという。

 

 今回NECが開発した技術は、改ざん検知機能を4KBという軽量な実行コードで実装できるソフトウェアアーキテクチャと、改ざんの検査領域を絞った検知技術により、IoT機器の動作を遅延させずに、高速な改ざん検知を実現する技術。

 同技術では、IoT機器向けプロセッサ「Arm Cortex-M」に搭載されているセキュリティ機能「TrustZone」を活用してメモリ上に保護領域を構築し、改ざん検知機能を実装。この領域を活用することで、改ざん検知機能を保護するための実行コードを追加することなく、改ざん検知機能自体への攻撃や無効化を防止できるという。

 改ざんの監視方法については、ソフトウェア制御などによる機器の複雑なふるまいを監視することなく、実行コードのみを監視するシンプルな方式を採用しているため、特にメモリ容量が小さいセンサーなどにも適用が可能になる。

 また、IoT機器に搭載されているOSやアプリケーションなどのソフトウェアを、機器の制御、センサーからの情報取得、設定の更新といった機能ごとに分割して各機能を必要に応じて検査することで、機器の動作に影響を与えずに高速な改ざん検知を実現。さらに、リアルタイムに常時検査をするため、長期間稼働するIoT機器でも安全性を担保できるという。

 これにより、CPU速度25MHz程度のIoT機器で、2KBのメモリ領域の検査で約6ミリ秒の高速な改ざん検知を実現。従来はソフトウェア全体を検査するため、検査時間を要し、データ処理性能に制約のある機器で大幅な動作の遅延が発生する場合があったが、同技術によってIoT機器の動作への影響を最小限にできたことで、搬送ロボットなどの遅延が許容されない機器にも適用が可能なったとしている。

 NECでは、同技術により、工場内のさまざまな場所で用いられているIoT機器のサイバー攻撃による改ざんを早期に発見し、システムから切り離すなど適切な処置を行うなど、改ざんに起因する生産ラインの停止や、不正な操作による不良品製造、IoT機器に保存されている製品設計情報の漏えいといった被害拡大の防止を期待できるとしている。

 

2018年4月2日月曜日

NVIDIAとGoogle、「TensorRT」と「TensorFlow 1.7」を統合

 GoogleとNVIDIAは2018年3月27日(米国時間)、「NVIDIA TensorRT」ソフトウェア(以下、TensorRT)と、Googleが開発しオープンソースソフトウェアとして公開している機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.7」の統合を発表した。

 TensorRTは、推論のディープラーニングモデルを最適化し、本番環境のGPUにデプロイされるランタイムを作成するソフトウェアライブラリ。FP16(半精度浮動小数点数)とINT8(8ビット符号付き整数配列)における多数の最適化をTensorFlowで利用できるようにするとともに、プラットフォーム固有のカーネルを自動的に選択して、GPU上での推論時のスループットを最大化し、レイテンシを最小化する。

 両社のテストでは、「NVIDIA Volta」GPUの「Tensor Core」を使ったTensorRTとTensorFlowの統合により、TensorFlowのみを実行した場合と比べて、「ResNet-50」でのパフォーマンスが8倍向上し、レイテンシは7ミリ秒未満だったという。

 GoogleとNVIDIAは、TensorRTとTensorFlowの統合のポイントとして、「TensorRTでのサブグラフの最適化」「INT8での推論パフォーマンスの最適化」「NVIDIA VoltaでのTensor Coreの自動的な使用」を挙げている。それぞれの概要は以下の通り。

TensorRTでのサブグラフの最適化
 TensorRTが互換性のあるサブグラフを最適化し、TensorFlowが残りのサブグラフを実行する。このアプローチにより、TensorFlowの広範な機能セットを使ってモデルを迅速に開発し、推論の実行時にTensorRTで強力な最適化を行える。

INT8での推論パフォーマンスの最適化
 TensorRTは、FP32(単精度浮動小数点数)やFP16で訓練されたモデルをINT8に変換してデプロイし、低い精度でも正確さの低下を最小限に抑えて推論を行える機能を提供する。

 INT8モデルの方が、演算が高速で帯域幅の要件が低いが、ニューラルネットワークの重み付けとアクティベーションの表現に問題がある。ダイナミックレンジが小さいからだ。TensorRTは、この問題に対処するため、限られたINT8表現に伴う情報の損失を最小化するキャリブレーションプロセスを使用している。

NVIDIA VoltaでのTensor Coreの自動的な使用
 TensorRTは、NVIDIA Volta内のTensor CoreでFP16のTensorFlowモデルを実行して推論を行う。Tensor Coreは、FP32演算パイプラインの8倍のスループットを提供する。

 FP16のデータは、高精度のFP32やFP64と比べて、ニューラルネットワークのメモリ使用量が少ない。このことから、大規模ネットワークの訓練とデプロイが可能になる他、FP16のデータ転送の所要時間はFP32やFP64より短くなる。

Xenを活用したコンポーネント分離が特徴のOS「Qubes OS 4.0」リリース

 セキュリティにフォーカスしたオープンソースOS「Qubes OS」開発チームは3月28日、最新メジャーリリースとなる「Qubes OS 4.0」を公開した。中核のスタックを書き直したほか、Meltdown、Spectreへの対応など、セキュリティをさらに強化した。


 Qubes OSはセキュリティを特徴とするOSで、Xenハイパーバイザーベースの仮想化技術により機能を分離してコンパートメント化することで安全性を実現する。

 Qubes OS 4.0は、2015年秋に公開したQubes OS 3.0に続くメジャーリリースとなる。約2年の開発期間を要したとのこと。採用するLinuxカーネルのバージョンは4.9系。

 Qubes Core Stackを完全に書き直すことでアーキテクチャの拡張が容易になり、Qubes Admin APIの導入も行われた。3.2で導入したQubes Salt Stack統合とは異なり、dom0へのネットワークアクセスを必要とせずとも厳格な管理が可能になるという。

 Qubes GUI仮想化、GUIドメインのカスタマイズ、AdminVM、Xen、Qubesアプリ、テンプレートなど他のコンポーネントと接続部分を担うQubes OSの中核コンポーネント、Qubes Core Stackもバージョン3.0となった。

 セキュリティ関連では、CPUの脆弱性である「Meltdown」と「Spectre」に対応するため、デフォルトでPVHとHVMを使ってXenの攻撃対象領域を縮小するようになった。また、ファイアウォールインターフェイスが柔軟になり、ユニカーネル統合が容易になった。

 最新版ではまた、qvm-*コマンドラインツールをすべて書き直した。そのほか、仮想マシンの名称変更ができなくなった。もし名称変更を行いたい場合、GUIを利用して新しい名称の下でクローンして古い仮想マシンを削除する必要がある。バックアップ関連ではフォーマットが新しくなり、暗号化なしのバックアップができなくなった。ストレージサブシステム設計も新しくなっている。

 このほか、多数の機能が加わっている。

Qubes OS
https://www.qubes-os.org/