次のAIブームはなぜ物理的AIなのか | Caitlin Kalinowski (元OpenAI、Meta、Apple)

人工知能の飛躍の背後には、ソフトウェアだけでは不十分な瞬間があります。現実の世界に触れる必要があるのです。そして、Apple、Meta、OpenAIのハードウェアチームを率いたケイトリン・カリノフスキーは、驚くべきことを語っています。「次のAIブームはキーボードの向こう側ではなく、物理的な現実の中にあるでしょう。」 コードの中ではなく、ロボットの中、工場の中、動くもの、作るもの、運ぶものの中に。長年、未来はデジタルであると私たちは言われてきました。しかし、今や真のフロンティアはハードウェアと AI の融合です。学習するロボット、自律型ドローン、自己最適化する工場。何十年もの間、ソフトウェアを書く人々に報酬を与えてきたシリコンバレーは、今、本物の物を作ることができる人々に目を向け直しています。カリノウスキの主張は明確です。「キーボードの向こう側」の AI の加速は飽和しようとしています。つまり、限界に達しようとしています。次の飛躍は、機械が物理的な世界で実際に行動する能力にあるでしょう。これは単なる理論ではありません。データはすでにそれを裏付けています。プリンストン大学や他の多くの大学では、コンピュータサイエンスへの入学者数が減少している一方で、ロボット工学やハードウェアへの入学者数は爆発的に増加しています。そして、考えてみてください。ウクライナ紛争では、毎日何十種類もの新しいドローンのモデルが登場し、どの軍隊もこれまでに経験したことのない速さでアップデートされています。もはや空母が勝負を左右するのではなく、インテリジェントなハードウェアを製造し、適応させ、飛ばす能力が勝負を左右するのです。カリノフスキー氏は次のように説明します。「国を再工業化する必要があります。今日、アクチュエータや磁石などの主要部品については、世界的なサプライチェーン、特にアジアのサプライチェーンに依存しています。RAMやチップのサプライヤーが1社でも停止すれば、すべてが停止します。」 そして、ロボットの世界では、ボトルネックはしばしば小さな部品です。モーター、アクチュエータ、またはメモリです。パンデミックの間は、チップが1個欠ければ、生産全体が崩壊することもありました。印象に残っている逸話があります。OculusのQuest 1に取り組んでいたとき、ある時点で、コスト削減のためにカメラを取り外していたことに気づいたそうです。しかし、トラッキングソフトウェアは、ユーザーがどこにいるのかを理解できなくなったのです。クリスマスの1週間前で、製品はほぼ完成していました。そして、材料やアーキテクチャを変更し、数時間ですべてを再設計しなければならなかったのです。ハードウェアでは、仕様のコンマを1つ間違えると、数か月と数百万の費用がかかる可能性があります。そして、ここで逆転が起こります。ソフトウェアでは毎日修正することができるのに対し、ハードウェアでは製品のライフサイクル全体でたった4、5回しか「コンパイル」しないのです。その後は、どんな間違いも最終的なものです。そのため、カリノフスキーは、最初に目標を設定し、それ以上変更しないようにする必要があると言います。イテレーションごとに数か月かかり、1日遅れるごとに1,000万ドルの損失になる可能性があります。だからこそ、Appleは卓越した学校と見なされているのです。ジョブズの有名な「家具の裏側」のように、顧客には見えないものも含め、あらゆる細部にこだわっています。カリノフスキー氏にとって、ロボットの未来は、人間を模倣する「ヒューマノイドロボット」だけでなく、1つのことを非常にうまくこなす、適応性があり専用の特殊ロボットにあります。真の課題は、サプライチェーンの安全性と自律性を維持しながら、それらを数百万台生産することです。それから、ほとんどの人が気づいていないことがあります。AIブームにより、メモリの価格が急騰していることです。ハードウェア企業は、狂気的な価格でRAMを事前購入しなければなりません。供給危機が起きれば、すべてが停止してしまうからです。そして、消費者向けエレクトロニクスよりも価格に敏感でないAI用のデータセンターが、世界中のメモリ生産をすべて食い尽くしてしまうというリスクがあります。今日、最も革新的な企業は生産を垂直化しています。チップ不足時に数週間でボードを再設計することを学んだテスラや、ほぼすべてのプロセスを管理するStarlinkなどです。この新しい時代にはハイブリッドチームが求められています。ソフトウェアとハードウェアを行き来できるジェネラリスト、新しいツールを恐れずに使う若い「AIネイティブ」、そして生産開始後に修正できないプロジェクトの複雑さに対処できるベテランが必要です。カリノフスキーが共に働いた偉大なリーダーたちから学んだ教訓の中でも、特に際立っているものがあります。「サム・アルトマンは常にこう尋ねます。なぜ100倍大きく考えないのか？10,000倍でもいいじゃないか？」 そして、スティーブ・ジョブズは、目に見えない細部に関しても、品質の基準を決して下げませんでした。しかし、注意が必要です。最高の人でも間違いを犯すことがあります。カリノフスキーは、カメラの許容範囲に関するコミュニケーションミスのために、最後の瞬間にすべてを変更しなければならなかったときのことを語ります。これが、ハードウェアでは待つことはできない。やるべきことがわかっているなら、すぐにやる、という信念の由来です。しばしば見落とされる視点は、AIが強力であるだけでなく、安全でなければならないということです。物理的なロボットの脆弱性は、データ漏洩だけでなく、実際の損害を引き起こす可能性があります。ハードウェアのセキュリティは、最終的なパッチではなく、設計の中心的な部分として考える必要があります。そして、次世代の物理的AIにとって最大の課題は、ロボットやドローンがインテリジェントであるだけでなく、信頼性が高く、安全で、自律的なサプライチェーンで製造されるようにすることです。AIの未来は、画面の向こうで何ができるかだけでなく、現実の世界で何が構築でき、何が動かせるかなのです。人工知能は単なるソフトウェアだと思っているなら、あなたは革命の最大の部分を見逃しています。このビジョンがあなたの視点を変えたのであれば、Lara Notesで I'm In とマークすることができます。これは「いいね」ではありません。今あなたが持つ興味、経験、信念のどれかを選んでください。そして、明日、たった1枚のチップが何百万ものロボットの生産を停止させることができるという話を誰かとすることがあったら、Lara Notesでその場にいた人をShared Offlineでタグ付けすることができます。それは、その会話が重要だったことを伝える方法です。このNotaはLenny's Podcastから生まれたもので、たった今あなたに95分を節約させてくれました。