最近はニュースをボーっと眺めているだけで、人工知能（AI）関連ニュースが日々、流れてきます。
本当にすごい時代が近づいてきているな、と感じます。
いきなり余談ですが、人工知能を考える上で、面白かった本がこちら。
学者らしく論理的・冷静な分析で、楽しく読むことができました。
で、今日はそんな人工知能と人間の比較をエネルギー効率から考えてみました。
アルファ碁のハードウェアと消費電力
囲碁で人間のトップ棋士と対戦して勝利したGoogleの人工知能、アルファ碁。
この人工知能はGoogleのクラウドであるGCP（Google Cloud Platform）を使って動いている、と公式に発表されています。
（AlphaGo: using machine learning to master the ancient game of Go）
ハードウェア構成は、CPUが1,202個、GPUが176個とのことです。
これをGCPの利用料金に換算すると、年間約29億円だとか（驚）
人工知能（ディープラーニング）を世界最先端レベルで開発するには、圧倒的な資金力が必要なことが分かりますね。
気になる消費電力は、CPUを100ワットとすると、約12万ワット。
GPUは200～300ワットとすると、5万ワットくらいになります。
さらに周辺機器などもありますから、合計で、ザックリと20万ワットくらいでしょうか。
（※2017年7月27日追記：日本経済新聞の記事で「25万ワット」との記述がありました）
アルファ碁、あんた、「どこかの街」くらい、電気食ってますな・・
人間と比較してみると
一方で、人間の大人は、起きている間は、20ワットくらいの電力消費だそうです。
（※2017年7月27日追記：日本経済新聞の記事で「21ワット」との記述がありました）
一般家庭で使う電球が40ワットとか60ワットですから、「かなり薄暗い電球程度」と言えます。
つまり昨年の「人間 vs 人工知能」を消費エネルギーで比較すると、「21ワット vs 25万ワット」だったと。
で、人間に換算すると、
「１人 vs １万２千人」だったのか！！
・・何だか人間のチャンピオンが負けてしまったのは、仕方ないような気もします。
「薄暗い電球 vs 街」ですし。
人工知能を使える物理的な場所
Googleはクラウド上で、アルファ碁をぶん回しています。
現時点ではクラウドくらいハードウェア（リソース）が潤沢なところでないと、世界最高レベルの人工知能は扱えない状態です。
世界最高レベルではないにせよ、やや簡易的な人工知能でも、それなりにリソースを消費することが推測されます。
つまり、人工知能はまだまだ、使う場所を選ぶんですね。
スマホで動かしたら、一瞬で電池がなくなります。
電気自動車でも同様です。
（スマホ上で動くように見えるSiriなどは、裏でクラウドが動いています）
現時点においては、
- 人工知能はクラウド上で動かす
- その人工知能を使うためにネットワークを使って通信する
という環境が必要です。となると、
ネットワークを経由して、人工知能の判断を待っていられるくらいの環境でしか使えない、とも言えそうです。
逆に言うと、瞬時の判断をするためには、まだ使えない、と。
何らかの形で、
- もっと消費電力が少なくて済むアルゴリズムが開発されたり
- CPUやGPUの効率が飛躍的に改善されたり
することによって、スマホや自動車など、クラウドの外側に人工知能を持ってこられるようにする。
それが実現すれば、人工知能が物理的な場所の制約から解放されることになります。
ついつい、人工知能がどこでも使える時代が来るのを、楽しみにしてしまうところがありますが、
このようにエネルギーの問題があることが分かりました。
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【編集後記】
今日は月に１度の終日セミナーに参加です。
今日も素晴らしい１日になります。感謝！！
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