ゲームのための部品では留まらない。グラフィックボードによる機械学習

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ゲームのための部品では留まらない。グラフィックボードによる機械学習

totokoです。

さて、今回からTECHPLAYの方でも書かせていただくことになりました。

僕はめちゃくちゃ詳しい技術的なことは書けませんので、僕の方では概念的な話とかわりかし一般向けに書いた内容になると思います。

記念すべき、第一回はグラフィックボード。

これはPCのみならずゲームで遊ぶ場合においてユーザーにも開発者にもついて回る要素ですね。

ざっくりいうと、これが高性能だとより高画質でゲームが遊べるという部品です。

さて、このグラフィックボードなのですが、今や「高画質で描画する」ための部品であるという考え方は正しいようで間違っているみたいです。

正確には「ちょっと古い」と言ったほうがいいかもしれませんね。

それはグラフィックボード(以下GPU)を用いた機械学習なのです。

機械学習というのは言ってしまえば「人間が普段やってるような学習をコンピュータにもやらせよう!」というものです。

言葉だけだとなんだかSFチックですよね。

似たような言葉に深層学習(AI)というのがありますが、これとは別物です。

両者ともに「ビッグデータから法則やルールを見つける」というところは共通ですが、

・機械学習:人が何を学習するのかを予め決める
・深層学習:学習することも自分で決める

この違いがあります。機械学習の分かりやすい例だと「迷惑メールの判断の自動化」というところでしょうか。

どちらにせよ、これらの学習を行うとしたら、非常に性能のよいマシンが必要となります。

なんたってたくさんのそれこそ何万、何千万、もしかしたら何億もののビッグデータを捌く必要があるのですから。

もたもたして「学習終わりました!」ってマシンが答えるのが数十年後とかでは、話になりませんからね。

さて、この機械学習の計算処理に必要なものといえばなんでしょうか?
高性能なCPU?
めちゃちゃな数のメモリ?
それらを安定して稼働させる電源?
そもそもお金?
それもこれも大切ですが、ここ数年で、機械学習の世界を飛躍的に進歩させたのは、他でもなくGPUなのです。

GPUは、より短時間でかつ低負荷で機械学習をすることができます。

それだけではなく、クラウドを使った機械学習にでも用いられます。より低電力で行えるというわけですね。 ざっくりと言うと省エネです。

普段からPCに興味がある人ならば、ここ数年でのPC性能向上に驚いていると思います。

PCではないですが、分かりやすいものだとスマートフォンでしょうか?

あんな小さな端末でより高性能のゲームやアプリを扱うことができています。

スマホでもそうなのですから、PCでだとよりそれが顕著になるのは火を見るより明らかです。

特にグラフィックという部分に注目すると、VRコンテンツや超高画質の映像技術。

これらも全てGPUの進化によるものです。

特にここ数年はCPUとGPUではCPUの進化よりも、GPUの性能向上の方が明らかによくなっています。

それこそ、日々進化日々成長と言っても過言ではないぐらいです。

そう考えると、GPUがこの調子で進化していくと、ますます機械学習やAIによってより、複雑なかつ大量の計算が行えるはずです。

昨今話題になっている「AI」に仕事を奪われるとかの話は、このGPUの進化から来ているわけですね。

人間の進化よりも、同じように人間が作っているGPU等の機械の方が、進んでしまっているというのは、どこか皮肉めいた話ですね。

だからこそ人間側はその力をうまくコントロールしていくことが必要なのかもしれません。

機械と人間の共存社会なんて、表現は最早SF映画の常套句ではなくなってきているのかもしれません。

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