「ウエストワールド」が本当にやってくる！科学者たちはAIに人間の脳を搭載しようとしています。
最新の進捗は米国の国立研究所が主導しています。科学者たちは、わずか2平方メートルの敷地に収まり、人間の大脳皮質に匹敵するニューロン数を持つスーパーコンピューターを構築することで、SFを現実のものにしようとしています。
さらに驚くべきことに、計算によると、このニューロモルフィックコンピューターは、生物学的脳よりも25万〜100万倍高速に動作する可能性があり、消費電力はわずか10キロワット（家庭用エアコンの消費電力よりわずかに多い程度）です。これは間違いなく、現在のAI開発が直面している困難に対する強力な刺激剤となるでしょう。
現在、人工知能は「エネルギー危機」に直面しています。大規模言語モデルなどの技術の爆発的な発展に伴い、その驚異的な電力消費量は無視できない重い負担となっています。
予測によると、2027年までにこれらのモデルを運用するだけの電気代が、なんと25兆ドルに達する可能性があり、これはその年の米国のGDPを超えるかもしれません。
しかし、対照的に、自然界で最も強力な知能体である人間の脳は、1日あたり約20ワットしか消費せず、これは家庭用LED電球の消費電力に相当します。科学者たちはこう問いかけずにはいられません。「AIも人間のような脳のように効率的にできるのだろうか？」
答えは「ニューロモルフィックコンピューティング」です。
この人間の脳の構造と動作を模倣することを目的とした最先端技術は、次世代AIの重要な方向性として見なされており、その主要な目標の一つは、「電球レベル」の消費電力で強力な知能を駆動することです。
ニューロモルフィックコンピューティング：脳から学ぶ
人間の脳には、約860億個の複雑なニューロンが相互に働き、100兆個のシナプスを通じて巨大な信号伝達ネットワークを構築しています。
ニューロモルフィックコンピューティングは、その構造と機能に触発され、生物学的ニューラルネットワークを模倣した省エネルギーな電子および光子ネットワーク、すなわちスパイクニューラルネットワーク（SNN）を採用しており、記憶、処理、学習を統一された設計に統合することを目指しています。
主な特徴は次のとおりです。
1. イベント駆動型通信：ピーク時およびイベント駆動時のみ必要な回路をアクティブにし、消費電力を削減します。
2. インメモリコンピューティング：データ処理がストレージ位置で行われるため、転送遅延が減少します。
3. 適応性：システムは時間の経過とともに自己学習・進化し、一元的な更新を必要としません。
4. スケーラビリティ：ニューロモルフィックシステムのアーキテクチャは容易な拡張を可能にし、リソース要件を大幅に増やすことなく、より広範で複雑なネットワークに対応できます。
現在のバイナリスーパーコンピューターに依存する人工知能モデルとは異なり、ニューロモルフィックコンピューティングは世界に対する認識に基づいて動的に調整でき、より賢く、より柔軟で、干渉を受けにくいです。
例を挙げると、テスターが停止標識が印刷されたTシャツを着て自動運転車の前を歩いた際、従来のAIに制御された車は文脈を識別できず、停止反応を示しました。対照的に、ニューロモルフィックコンピューターはフィードバックループと文脈に基づいた検証を通じて情報を処理するため、停止標識がTシャツ上にあることを明確に判断し、車を走行させ続けることができます。
この違いは驚くべきことではありません。なぜなら、ニューロモルフィックコンピューティングは、自然界で最も効率的で強力な推論および予測エンジンをシミュレートしているからです。そのため、科学者たちは、人工知能の次の技術的ブレイクスルーは、物理学と神経科学の融合であると確信しています。
新たな技術革命の展望
現在、関連研究は急速に進展しています。既存のニューロモルフィックコンピューターは、10億以上のニューロンと1000億以上のシナプスで接続されており、人間の脳の複雑さに比べればまだごく一部に過ぎませんが、この技術が脳規模の拡張を完全に実現できることを合理的に証明しています。
米国国立標準技術研究所のジェフ・シャインライン氏は次のように述べています。「商業的なファウンドリでネットワーク作成の全プロセスを実現できれば、非常に大規模なシステムへと急速に拡張できます。1つのニューロンを作ることができれば、100万のニューロンを作るのは非常に簡単です。」
IBMやIntelなどのテクノロジー企業は、この技術革命の最前線にいます。IBMが2014年に開発したTrueNorthチップや、Intelが2018年に発表したLoihiチップは、いずれも脳神経活動を模倣することを目的としたハードウェア製品であり、その後の新しいAIモデルへの道を切り開きました。
さらに、ニューロモルフィックコンピューティングに特化した新興企業も台頭し始めています。例えば、BrainChipは低消費電力ながら強力なエッジAI向けに設計されたAkidaニューロモルフィックプロセッサを発売しており、常時接続型のスマートホーム、工場、都市センサーなどに幅広く応用できます。
また、The Business Research Companyの予測によると、2025年までに世界のニューロモルフィックコンピューティング市場規模は指数関数的に成長し、18.1億ドルに達し、年間複合成長率は25.7%にもなります。
さらに長期的な視点で見ると、科学者たちはニューロモルフィックコンピューティングが人工知能の伝統的な境界を超え、人間の知能的な推論パターンに近づき、次世代のインテリジェントシステム、さらにはAGIに新たな技術的ブレイクスルーをもたらすことを期待しています。
参考文献：
[1]https://www.lanl.gov/media/publications/1663/1269-neuromorphic-computing
[2]https://news.ycombinator.com/item?id=44194469
[3]https://www.linkedin.com/pulse/neuromorphic-computing-end-quantum-computingor-even-human-yjhac/
[4]https://www.prodigitalweb.com/neuromorphic-computing-brain-inspired-ai/