この動画は、元Micron社エンジニアで自然知能社の創設者であるポール・ドゥルゴシュ氏が、従来の機械学習とは根本的に異なる人間の脳の仕組みを模倣したAIアプローチについて語るインタビューである。彼は説明可能なAI、低エネルギー消費、汚れたデータへの対応能力など、自然知能の優位性を解説し、Tesla Optimusロボット、自動運転技術、軍事AI、そしてNvidiaの市場支配に関する見解を示している。
人工知能の未来への深掘り
今日は人工知能の未来について深く掘り下げていくで。今まで知ってる機械学習だけやなくて、AIについて全く新しい考え方についてや。皆さん、Navier Market Buzzにおかえりやす。自然知能の創設者であるポールさんをお迎えできて、めっちゃ嬉しいわ。
ポールさんは元Micron社のエンジニアで、今は最も魅力的なAIハードウェアとソフトウェアのアプローチの一つを率いてはるんや。ポールさん、来てくれてほんまにありがとうございます。
ポール：クリスタルさん、ありがとうございます。あなたとルイさんとお話しできて、ほんまに楽しみにしてました。
ポールさんをゲストにお迎えできて、ほんまに嬉しいんです。彼は自然知能が人間のようなアーキテクチャを利用してると信じてはって、ポールさんは実際に、コンシューマーエレクトロニクス、防衛アプリケーション、そしてもちろんロボティクスなど、多くのアプリケーションで機械学習に対して優位性を持ってるかもしれへんのです。
ポールさん、自然知能はターミネーター映画でマシンが乗っ取ったようなスカイネットシナリオを防ぐことができるんでしょうか？
スカイネットシナリオと説明可能なAI
ポール：クリスタルさん、それはほんまに興味深い質問やね。そして、それは人間の知能の最も素晴らしい特徴の一つに関わってくるんや。
あなたが何かを考える時、一般的に言うて、なんでその考えを持ったのか説明できるやろ？つまり、人間として到達した結論の根拠を説明できるわけや。今日のAI、これから議論を進める中で古典的AIという用語を使うかもしれんけど、今日のAIにはそのレベルの説明可能性がないんや。
エンジニアには古い格言があってな、「何かをコントロールしたいなら、それがどう動くか理解せなあかん」っていうもんや。今日の大規模言語モデルなんかを見ても、どうやって決定に至るのか、本当のところは理解できてないんや。
人間の知能はめっちゃ説明しやすいもんなんや。自然知能は完全に透明で説明可能なAIシステムを構築してる。そういう観点から言うと、理解できるなら、コントロールできるんや。私たちのような技術は、このAIが本当に爆発的に広がっていく中で、AIの将来にとってめっちゃ重要になってくると思うで。
まだ爆発なんて見てないと思うけど、それが本当に爆発して、今日想像するのも難しいような方法で私たちの生活すべてに浸透していく時、この説明可能性が、あえて言うなら人類にとって鍵になってくるんや。
エネルギー効率と汚れたデータへの対応
クリスタル：ポールさん、自然知能は人間のように、相関のあるデータのポケットを見てるわけですから、AIへのあなたのアプローチはより効率的やないんですか？エネルギー消費が少なくて、プログラミングもしやすい。なぜなら、外部の余計なデータで汚染されへんからですよね？
ポール：そうやね。まず二つのことがあるんや。まず第一に、人間の脳は本質的に低エネルギーなんや。クリスタルさん、ルイさん、あなたらの脳は名目上約20ワットの電力しか消費してないのに、今日の本番環境で見るAIシステムの多くよりもはるかに多くの能力を持ってるんや。
そして、私たちのシステムは最新の神経科学と人間の脳がどう働くかについての理解を活用するように設計されてて、それを私たちエンジニアが使えるものに変換するから、同じ特徴的な性質も採用するんや。今日いくつか話すけど、その一つは間違いなく低エネルギー消費やで、ルイさん。
だから、今日の業界でエネルギー消費がAIにとっていかに重要な問題かを理解するのに、そんなに遠くを見る必要はないで。多くの意味で、それは今日のAIの問題なんや。それは私たちがブルートフォース方式を使ってるからや。
古典的AIは本当にブルートフォースなんや。巨大なサイズの半導体、メモリシステム、データセンターで言語モデルなどを構成するアルゴリズムを動かしてる。人間の脳はもっとエレガントで、もっと効率的で、エネルギー消費がずっと少ないんや。それが一つの側面や。だから私たちにもその特性があるんや。
でも、あなたは他のことにも触れたね。人間は信じられないほどの量の情報を生の、そのままの形で消費できるんや。つまり、私たち人間が毎日摂取するデータは汚れてるんや。不完全なんや。
例を挙げてみよう。もし私が今日モナリザの画像を見せて、その画像からランダムに半分のピクセルを削除したとしても、人間としてあなたはその画像を見て、それは確かにモナリザやと言うのに何の問題もないやろ。機械にとっては、それはもっと難しくなるんや。
汚れたデータ、クレンジングされてない、または処理されてないデータを扱う時、AIシステムは決定の品質という点で劣化し始めるんや。これが私たちのシステムに帰属させる二番目の人間的な特性かもしれへんな。
自然知能は、人間ができるのと同じ方法で生データを摂取できるAIシステムを構築してるんや。汚れた、破損した、さらには欠落した情報でも大丈夫や。例えば、医療記録やね。人々は週にどのくらいタバコを吸うか、酒を飲むかなんて記入するのを嫌がるやろ。そういうフィールドは時々空白のままになってる。それは従来の古典的AIシステムを困惑させる可能性があるんや。
自然知能が構築してる、より人間らしいAIシステムは、そのデータをそのまま取って、非常に高品質な決定結果を維持できるんや。これらが私たちのシステムがあなたが持ち出した問題に対処する方法の二つやね。
Nvidia支配の将来とSuper Microについて
話を変えて、私は長年のNvidiaとSuper Microコンピューターの株主なんですが、Nvidiaが機械学習を支配し続けるのはどのくらいだと思いますか？そして、Super Microが水冷ラックシステムでクラウドインフラの電力供給をリードし続けると思いますか？
ポール：クリスタルさん、私の意見をお話しするで。まず第一に、Nvidiaは破壊されるまで支配し続けるやろう。それについてもう少し深く話させてもらうわ。
それは私がたまたま信じてる理論やなくて、ハーバードビジネススクールの教授が提唱した、ハイテク業界で最も再現可能な理論の一つかもしれへん。本質的に、市場リーダーがいる時、この場合はNvidiaやけど、彼らがすでにやってることに対して段階的な改善を提供することで彼らを打ち負かすのは事実上不可能やということを言ってるんや。
この瞬間において、誰かがNvidiaよりも良いGPUを開発するかもしれへんということが真実かもしれんけど、それは重要やない。なぜなら、市場支配力と牽引力、そして純粋な勢いを持つ既存企業が、最終的には何でも取り込んで吸収して、自分たちの陽気な道を転がり続けるからや。
市場リーダーを破壊する唯一の方法は、破壊的イノベーションと呼ばれるものなんや。つまり、彼らがやってきたこととは根本的に異なることをせなあかんということや。
だから私はこう言うで。Nvidiaを古典的AIのリーダーとして見るなら、古典的AIでも働いてる大小の会社はたくさんあって、それは今のAI業界には、失礼やけど、たくさんのウォーキングデッドがいるということを意味してるんや。十分な部屋も、十分な差別化もないんや。
一方で、破壊的イノベーションのAIの新興分野がある。自然知能はそれらの会社の一つや。唯一やないけど、その破壊的イノベーションに取り組んでる会社の一つや。それは歩むのが困難な道、たどるのが困難な道や。なぜなら、みんながNvidiaと古典的AIを今日の究極のソリューションとして見てるからや。
だから、この破壊的イノベーションは本当に重要な利点をもたらす必要があるんや。自然知能についてそのうちのいくつかを話したところや。それが私たちが歩んでる道やと思う。
Nvidiaは、その破壊的イノベーションが破壊するまで、安全に有利なポジションにいるやろう。5年後か10年後か、正確には言いにくいけど、Nvidiaについて、もしくはもっと個人的でない話をするなら、Nvidiaが本当に得意なSIMDベースの技術は破壊されるということは確実やで。それについては疑問の余地がない。
賭けをしたいなら、それに賭けるんや。なぜなら、それは起こるからや。
さて、Super Microについて言うと、それは少し守るのが困難な領域やね。素晴らしい会社やで。私のプロフェッショナルキャリアを通じて彼らとたくさんの仕事をしてきた。本当に優秀な会社やで。
でも、冷却、これらの巨大なAIシステムからエネルギーを引き出すなどのコンセプトには、その猫の皮を剥ぐ方法がたくさんあるんや。それは本当に、コモディティ化された能力やと言いたくはないけど、まだそうやないけど、そっちの方向に向かってると言えると思う。これらのシステムからエネルギーや熱エネルギーを引き出すのに取れるアプローチがたくさんあるんや。
だから、Super Microは今それを素晴らしくやってる。彼らのビジネスは今日のNvidiaのビジネスよりも守るのが少し困難かもしれへんと思うで。
アイダホ州のデータセンター事情
ポール：ポールさん、私たちはRenoにクラウドセンターを持ってて、主にGoogleとAppleなんですが、かなり劇的に成長してると思うんです。Boiseでもクラウドセンターとともに成長してますよね？安い電気がクラウドに必要だからですか？
ポール：そうやね。山の景色を見渡してるところやけど、私たちはたくさんの山に恵まれてる。その山々がたくさんの雪を集めて、その雪がたくさんの川を作ってるんや。
だから、私たちの州内でエネルギーを供給してる水力プロジェクト、ダムやその他のものが約、まあ20個ほどやないけど、最後に確認した時は17個くらいあったと思う。私たちの電気料金は工業レベルでは全国平均のほぼ半分の電気代なんや。
だから、ルイさん、あなたの直感は完全に正しいで。私たちの窓からちょうど地平線を見渡すと、今現在ほぼ10億ドルのMetaデータセンターが建設中や。それがこの谷のフラッグシップやろうけど、アイダホ州全体でデータセンターが改修、更新されてるか、すべてはエネルギーについてやからね。
安いエネルギー源を持たなあかん。そして、Metaのような会社にとって、安いエネルギーだけやなくて、彼らは実際にアイダホの再生可能エネルギーを気に入ってるんや。それがいい緑のポケットにはまるんやね。
だから、安くて再生可能、それがアイダホを私たちの州で建設されてるデータセンター運営の観点から成長し続ける可能性の高い州にしてると思うで。
Tesla Optimusロボットの未来
もう少しSF的な話をしようか。でも、そんなに長くないかも。イーロン・マスクがTeslaダイナーをちらつかせたところで、Optimusロボットが食べ物をサーブするかもしれへん。ポールさん、消費者がOptimUsロボットを購入できるのはいつ頃だと思いますか？
ポール：その質問、大好きやで。Optimusは間違いなく最前線にいる。決して一人やないけどね。
再び個人的な見解やけど、私たちは5年から10年のどこかにいると思う。必ずしも安くはないやろう。安い車スケール、安い車スケールタイプの投資、最初はそんな感じやろうけど、私が見てきたものと、AIがどこに向かってるかの内部的な見方、そして最終的にはAGI、汎用人工知能に基づいて、OptimUsや他の人型ロボットを消費者の手に届ける5年から10年の道のりにいると思う。
Grok AIとAI業界の戦争
ポール：ルイさん、Grok AIがイーロン・マスクによって推進されてる。Chat GPTや他のAIソフトウェアアプリケーションにとって脅威になるんでしょうか？
ルイさん、それは本当にいい質問やね。私たちの上の天では、タイタンたちの衝突が起こってるんや。イーロンとGrok AIはもちろんやけど、ザッカーバーグもいるし、サム・アルトマンもいる。そして、今まさに本格的な大規模戦争が起こってるんや。
一方では、彼らがやってることには共通の類似点があるけど、みんなそれぞれ独自の見解を持ってる。そして、Grok AIには他の人たちにはそれほどアクセスしやすくないものがあるんや。
彼らが持ってるのはXや。それが意味するのは、感情への、と言ってもいいかもしれん、リアルタイムストリームを持ってるということや。すべてのXトラフィックから推測できる限りでね。そして、彼らはそれを活用してるんや。
だから、その次元では、それを最新と考えることができるかもしれへん。Grok AIにはいくつかの利点があるんや。もちろん、Googleも見過ごすことはできへん。なぜなら、彼らも同様の種類の情報へのアクセスを持ってるからや。
だから、これらの会社のそれぞれが、少しずつ異なる見解や資産を持ってて、それを活用してるんや。
実際、Grok AIはいい仕事をしてると思う。それはもしかしたら、イーロンが最初から持ってた戦略についてのアイデアを与えてくれるかもしれへん。これはすべて大きな計画の一部やったんか？個人的には分からんけど、Twitterの買収は、善意ある理由でなされたんか、それとも本当の動機は、イーロンが世界最高のAIシステムになることを望んでるものを訓練するのに必要な情報を提供することやったんか。
どちらが先かは分からんけど、彼は今、自分が持ってるものを活用して、すべてをまとめて素晴らしいことをしようとする素晴らしい仕事をしてると思うで。
ロボタクシー競争とLiDAR技術
その流れで、ロボタクシー競争で誰が勝つと思いますか？
ポール：いい質問やね。Waymoはめっちゃ楽しいで。そして、またイーロンの登場や。彼は自分のイニシアチブを持ってて、他の人たちも見ることになるやろう。
これは少し、まず第一に、それらは動作せなあかん。これらのものには本当に、言うなればエラーの余地がないんや。それがロボタクシーゲーム、とでも言うべきゲームへの前提条件、参加費なんや。本当に、本当に動作せなあかん。
そして私が疑問に思うのは、車両の完全自律技術についての決定や。クリスタルさんやルイさんがゴルフをするか分からんけど、多分してると思うけど、どこかのゴルファーの有名な言葉があるんや。誰か忘れたけど、「ティーボックスに来た時、ルールではボールをティーアップすることが許されてる。でも、ティーボックスで芝から打つゴルファーをたくさん見る。なぜティーアップの利点を放棄するんや？」と言ったんや。
私は自動運転をその方法で見てるんや。LiDARシステムが追加の情報を与えてくれることは疑いない。そして、より多くの情報があれば、おそらくより良い選択ができるはずや。それは複雑な概念やない。
だから、様々な理由で、Tesla、イーロン、何でもいいけど、LiDARが提供できる追加情報なしに完全自律車両を追求することを決めたんや。
今、陪審員がそれが十分かどうかを最終的に結論づけたとは思わんけど、取り込める最大の情報から始めて、時間と信頼とともに、もしそれが本当に利点を提供してないなら、その一部をゆっくりと削っていくアプローチを支持すると思う。それが私がそういう問題にアプローチする工学的な見方やね。
でも、Teslaとその自律タクシーについては、彼らは、まあ、ティーを使ってない。芝から打ってて、それが今彼らにいくつかの結果をもたらしてると思うで。
クリスタル：それは非常にいい例えですね。私たちはRenoの外の丘にあるSierraに家を持ってて、動物を轢くのを本当に恐れてるんです。私たちが運転する車にはLiDARがついてて、動物を見たいんです。
実際、先週、私の車道で熊を見せてました。長い話やけど、果物の木が咲いてるから、熊が忙しく果物を食べてるんです。
でも残念ながら、鹿が赤ちゃんを数匹産んで、私たちの近所で車が彼らを轢いてしまった。近所ではそんなに速く走らないんやけど、LiDARがあればそれを止められたやろうし、そういうことが心配なんです。
特に夜間と、私たちが持ってるセンサーのことも。Uberシステム、VW Buzzになる予定のものは、雪、みぞれ、雨、そういったものにうまく対処するためにセンサーを屋根に置いてるんです。だから、私もそれを心配してます。だから、うまくいけばイーロンがLiDARを後付けできるといいんやけど。
私たちのLiDAR株はHSAIです。中国の会社やけど、素晴らしい株で、かなり安く作ってるから、安いなら追加した方がいいですよね。
ポール：そうやね。ルイさん、私はLiDARの専門家やないけど、LiDARがコストカーブを下がってきてるのは想像できる。もしかしたら、イーロンの懸念はその時のLiDARの高コストやったかもしれへん。その時は彼が正しかったかもしれんけど、LiDARがコストカーブを下がり続ける将来では間違ってるかもしれへん。
クリスタル：正解です。正解です。そして、あなたがいるところには、アイダホにはエルクがいます。エルクを轢きたくないでしょう。
ポール：そりゃ、みんなにとって悪い結果になるやろうね。
クリスタル：そうです。だから、LiDARがあなたがいるところで命を救うんです。
ポール：その通りや。
自然知能の学習システム
とても興味深いことの一つは、あなたのAIが自然システムのように振る舞うことです。自然知能は、ペットのように、もしかしたら人間を条件づける犬のように学習し適応すると言えますか？
ポール：そうやね。一つの見方では、古典的AIという用語を使わせてもらうけど。それをニューラルネットとNvidiaスタイルのAIと考えることができる。
それは信じられないほど複雑なシステムで、10億パラメータ、1兆パラメータという用語を聞くやろ。その数は増加してて、聴衆のために説明すると、パラメータは数値以外の何物でもないんや。そして、AIシステムを訓練するプロセスは、システムが一貫した正確な出力を得られるようにそれらの数値を変更するプロセスなんや。
だから、今や相互接続された1兆のパラメータを訓練しようとしてるんや。非常に、非常に、非常に複雑なパズルを組み立てるようなもんや。実際、それが動作するのは驚くべきことやけど、動作するんや。
でも、それはあなたの頭の中で起こってる学習とは非常に異なるんや。あなたのすべてのニューロンが常に一緒に接続されてるわけやない。私たちは脳のほんの一部しか使ってないと言われるのを聞いたことがあるかもしれへん。まあ、それは実際に真実なんや。私たちは脳のほんの一部しか使ってない。
いつでも、私たちのニューロンのほんの一部だけが実際に発火して、決定や思考に参加してるんや。私たちのシステムもそうや。
なぜ私たちはエネルギーを節約するんか？なぜ私たちのシステムが古典的AIシステムの1000分の1のエネルギーで動作するんか？人間らしい学習を採用してるからや。私たちのチップのほんの一部だけが、いつでも実際にアクティブになってるんや。
それは古典的AIとは非常に異なる。古典的AIでは、システムが電源を入れられてる間、すべてが1000ワットのスポットライトのように燃え続けるんや。
それがその一部や。でも、もう一つの部分があって、ここで自分たちをテストしてみてや。古典的AIが新しいことを学ぶためには、一般的に言って、ゼロから再訓練せなあかん。人間の感覚でそれを考えてみてや。
今日の私たちの議論を取り上げてみよう。もしかしたら、あなたは今日私があなたと共有してることから何か新しいことを学んでるかもしれへん。それを学ぶためにリセットされなあかんと想像してみてや。リセットされる必要はない。人間として、あなたは環境で活動しながらリアルタイムで新しいことを学ぶことが完全にできるんや。古典的AIはそれができない。
だから、私たちの自然AIを持つ自然知能では、私たちが適応AIと呼んでるものに本当に興奮してるんや。それは、放っておいても二度と再訓練する必要がないAIなんや。なぜなら、それは常に新しい情報を同化して、あなたが日常生活を送りながら新しいことを学ぶのとまったく同じ方法で学習してるからや。
このポッドキャストの制約の中では、これらのトピックを一定の深さレベルでしか扱えない。でも、非常に少ない例で新しいことを学び、高価な再訓練なしに毎日毎秒賢くなる能力、それが私たちの会社の本質なんや。
クリスタル：素晴らしいです。私はますます、自然知能が非常に効率的であるため、多くの機械学習に対して優位性を持たなければならないと確信してます。
CIAやNSAを常に批判的に見てたんやけど、彼らは9/11や10月7日を予測できなかった。あまりにも多くのデータを見てたか、あなたが言ったように、間違った道に進んだ時にいつもリセットして再起動しなければならなかったんやから、動物がどのように物事を保持し学習するかを私たち全員が理解できると思うし、もちろん、あなたはエネルギー効率的や。だから、それは非常に大きな、大きな利点やね。
ポール：そうやね、ルイさん、私たちもそう思ってる。そして言ったように、必ずしも従うのが最も簡単な道やないけど、結果はそれに値するやろう。だから、私たちは毎日、古典的AIを超えて進むこの道を追求し続けるで。それが私たちの人生であり、会社の情熱なんや。
だから、私たちは一生懸命取り組んでて、毎日近づいてるんや。
Palantirと軍事AI
クリスタル：私はPalantirの株も持ってて、彼らは防衛・諜報契約で話題になってます。軍事グレードのAIシステムで彼らが優位性を持ってると思いますか？
ポール：そう思うで。今日はそうや。そうやね。防衛技術は素晴らしいんや。なぜなら、防衛ほど必要性が深刻になることは本当にないからや。
エラーの余地は本当にない。そして、それを正しくやらなければ、AI優位性という用語があるんや。もしアメリカがAI優位性を失えば、他の国家とその執拗なAIへの追求を考えると、今日私たちがどれほど優位に立ってるかさえ疑問やからね。
でも、彼らはアメリカと私たちの同盟国が可能な限り最高の意思決定システムを持てるように、ほぼあらゆる金額を喜んで使うんや。
Palantirは多くの異なる方法で、この時点まで、その空白をうまく埋めてきた。彼らは間違いなく素晴らしい会社やと思う。そして、新しい破壊的AI革新が登場する中で、彼らが提供する役割と技術において進化していくやろうと確信してる。
私がPalantirについて知ってることから言えば、彼らは防衛技術業界とアメリカ国防総省に提供してるシステムを改善し続けるために、新しい技術を迅速に採用するやろうと期待してる。だから、彼らは今素晴らしいポジションにいるし、今後も防衛技術で支配的なポジションを維持すると期待してるで。
自然知能への投資機会
ポールさん、人々はあなたの会社についてどうやってもっと学べるんですか？
ポール：私たちのウェブサイトがあるで、natural intelligence.aiや。私たちの最も深く秘匿された秘密の一部は、もちろんウェブサイトには載せてない。だから、私はいつでも電話を歓迎してる。
私たちは今、ベータプロジェクトで取り組んでる多くの大企業があるんや。だから、もしあなたの視聴者が私たちの自然AIシステムを使用することに興味があれば、電話を歓迎するし、ウェブサイトの「もっと詳しく」ボタンをクリックしてもらえれば。
私が個人的に、よくやることやけど、それらの電話を直接受けることも喜んでするで。だから、ウェブサイトで気軽に連絡してもらえれば、可能な限り迅速に連絡を取り返すためにできることは何でもするで。
クリスタル：私たちの視聴者はほとんど投資家なので、あなたたちは今プライベートですよね？
ポール：私たちはプライベート会社や。今、資金調達モードにある。非常に質の高いベンチャー企業の多数と話をしてるし、私たちの技術と投資機会に興味を持ってる企業もある。だから、その種の電話も喜んで受けるで。
番組の終了
クリスタル：素晴らしいです。ポールさん、これは本当に魅力的な会話でした。再び参加してくださって、AIが本当にどこに向かってるのかを見せてくださって、本当にありがとうございました。自然知能とあなたが構築してるすべてのものを注意深く見守り続けます。
ポール：クリスタルさん、ルイさん、これは素晴らしい時間、素晴らしい議論でした。招待してくれてありがとう。
ルイ：ポールさん、あなたの洞察すべてに感謝してます。再びありがとうございました。
そして、視聴してる皆さん、このエピソードを楽しんだなら、「いいね」、チャンネル登録、そして次に何が来るか見逃さないようにベルを押すのを忘れずに。また、説明欄のリンクをチェックして、ポールさんの仕事と自然知能についてもっと学んでください。また、今週のボーナス動画もお楽しみに。でも、視聴してくれてありがとう、また次回お会いしましょう。
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