AI は今大流行していますが、それは Google の AI に焦点を当てた Tensor チップセットにどのような影響を与える可能性がありますか?
最近では、AI がユーザー エクスペリエンスに不可欠な多くの機能の中心となっており、多くの企業が開発中の新機能に AI の力を活用しようとしています。 音声認識の向上から ぼやけた写真を修正する そしてその中間にあるものでも、今日私たちが当たり前だと思っている機能の多くは AI を中心に構築されています。 しかし、これらの企業の中で、Google ほど AI の能力に頼る傾向にある企業はないのは間違いありません。 多くの人は、Google の AI への依存度の増大を示す最初の指標として、Google の社内 Tensor SoC を指摘するでしょう。 実際には、それは Tensor SoC が誕生するずっと前に遡ります。 そしてGoogleはAIに大きく依存する意向を発表した で 今年の Google I/O、その統合はますます重要になるでしょう。
アンビエント コンピューティング: Google の最終目標
2019 年に遡ると、Google のデバイスおよびサービス担当上級副社長である Rick Osterloh は、「アンビエント コンピューティング」という用語を初めて一般大衆に向けて発表しました。 Made by Google '19 イベント. 聴衆を当惑させたのは、オスターロー氏がアンビエント コンピューティングを、携帯電話やエンド ユーザーが所有するその他のデバイスではなく、エンド ユーザーをシステムの中心に置く概念であると定義したことです。 「助けはあなたが望むところならどこにでもあり、それは流動的です」と彼は言いました。 「テクノロジーは、必要がなければ背景に消えていくだけです。」
基本的に Google の目標は、侵入を最小限に抑えながら、ユーザーのクエリをできるだけ効果的に簡単かつシームレスに処理するシステムを開発することです。 億万長者のスーパーヒーローではなく、一般ユーザーを対象としている点を除けば、アイアンマンのジャービスのようなものだと考えてください。 同様に、音声アシスタント (私たちの場合は Google アシスタント) がこの野心的なビジョンの中心となるでしょう。 現時点では、Google のいわゆるアンビエント コンピューティングは、すべてのデバイスに Google アシスタントを搭載し、もう終わりだと解釈する人も多いでしょう。
Tensor SoC をデビューさせる前から、Google はユーザー エクスペリエンスを向上させるために AI に多額の投資を行っていました。
早送りしてください Google I/O 2022そしてアンビエント コンピューティングが再び注目を集め、オスターロー氏はこう繰り返しました。「マルチデバイスの世界では、人々は大騒ぎして人生を過ごしたくありません。 テクノロジーを使って。」 基調講演が進むにつれ、同氏は、Google の Pixel デバイスに関する取り組みが、アンビエント コンピューティングをどのように念頭に置いて構築されているかを強調しました。 Google のアンビエント コンピューティングのビジョンの基礎となるのは、もちろん Tensor SoC です。 最高の馬力を誇るわけではありませんが、最大の強みは Google の TPU です。 AI に関して Google の専門知識を活用する統合機械学習エンジン 機能強化。
基本的に、TPU は大規模な行列演算を処理するために特別に設計されたハードウェアであり、通常はニューラル ネットワークのワークロードをより高速に実行するために使用されます。 これらのニューラル ネットワーク ワークロードは、基本的に AI ベースのアプリケーションの中核を表します。 通常、これらは他のチップセット上の CPU または GPU によって処理されます。 これらのプロセスはいずれも大きな問題なく処理されますが、どちらも TPU ほど迅速にこれらのタスクを処理することはできません。
Pixel 7a の音声入力の動作
主に、TPU が高速である理由は、CPU と GPU の両方が、タスクの処理中にメモリへのアクセスに程度の差はあれ依存しているためです。 計算速度と比較すると、メモリ アクセスは大幅に遅くなります (これを von と呼びます)。 Neumann ボトルネック)、これらのマトリックスを実行するときに CPU と GPU のスループットを妨げる可能性があります。 オペレーション。 ただし、この点では GPU が CPU よりもかなり高速であることに注意する必要があります。 TPU の設計方法により、これらの行列演算の処理中にメモリ アクセスが必要ないため、どちらの演算よりもはるかに高いスループットが得られます。 唯一の欠点は、TPU がこの目的にのみ適していることです。つまり、それぞれのタスクに関して CPU または GPU を置き換えることはできません。
Tensor SoC の重要性を考えると、Google の Pixel 6a (その年の Google のミッドレンジ スマートフォン) が登場したことはそれほど驚くべきことではありませんでした。 – たとえそれがより高いリフレッシュレートと同じくらい重要なものを犠牲にしたとしても、その主力兄弟と同じTensor SoCを維持します 画面。 むしろ、これは Tensor SoC が Google の最終目標にとっていかに重要であるかを示しています。 以前は単なる思いつき、あるいは過度に野心的なプロジェクトのように聞こえたかもしれませんが、今ではもっとそう聞こえます。 特に世界をリードする生成 AI および自然言語処理 (NLP) エンジンにより、これまで以上に信頼性が高まります。 嵐。
Google Bard: AI が主導権を握る
出典: Google
最先端の AI 研究で自他ともに認める有名な企業ですが、AI 駆動型アプリケーションの最新の波を始めたのは Google ではありません。 ChatGPT のような AI ベースのチャットボットの人気が急上昇しているため、Google は独自のバージョンをリリースすることは必然でした。 の中に 最も印象に残らないファッション, Googleはついに、生成AIに対する独自の解釈であるBardを発表した。
ChatGPT と同様、Bard も AI 主導のチャットボットで、言語モデルを利用して自然な会話形式でエンド ユーザーのクエリに応答します。 競合他社と異なるのは、トレーニングに使用されるモデルです。 これはほとんどの人が考えているよりも大幅です.
OpenAI の GPT の代わりに、Bard は Google 独自の言語モデル、つまり非公開で開発された LaMDA を利用します。 吟遊詩人の前では、垣間見ただけだった Google I/O 2021 に戻ります. もちろん、その発表には大きなことが期待されていたが、Google が約束したことを達成できなかったと主張するのは難しい。 問題は、Google が この空間に一人ではない. ここ数年で初めて、Google が特定のイノベーションの最初のアーキテクトではなくなりました。
実際、OpenAI は ChatGPT で軌道に乗りました。 ChatGPT は、最初に一般にリリースされたこととは別に、この比較的短期間ですでにいくつかの重要なアップグレードが行われています。 OpenAI の最新 GPT-4 言語モデル. さらに懸念されたのは、Microsoft がこのテクノロジーを組み込むことで Bing にどのように新しい命を吹き込んだかということでした。 AI テクノロジーの脚光を浴びることで Google が十分に心配しなかったとしても、検索エンジン市場シェアにおける Google の圧倒的な地位を脅かせば、Google は確実に警戒することになるでしょう。 これは、Google が Bard のラップを急いで剥がした瞬間から明らかでした。 基本的な質問に答えるのに苦労することがありました 一年の月の名前を付けたり、サービスがすでにシャットダウンしていることを冗談めかして示唆したりするなどです。
ただし、Bard はまだ初期段階にあり、特にこのようなテクノロジーの大きな期待を考えると、成長痛が起こるのは避けられないことに注意する必要があります。 また、最初に一線を越えたからといって必ずしも成功が保証されるわけではないことも注目に値します。 OpenAI も順風満帆だったわけではなく、ChatGPT が時折軌道から外れることがありました。 実際、Google には OpenAI のチャットボットに追いつくだけでなく、打ち負かす相手として確固たる地位を取り戻す絶好のチャンスがまだあります。 今年の Google I/O で、同社は たくさんの新機能と改善点を発表しました その間 それがいかに「責任がある」かを宣伝した。
Bard はどのように Google デバイスに統合できますか?
Bard は、Pixel と幅広い Google Android エクスペリエンスのさまざまな側面を活用できます。 1 つは、Bard は、Pixel デバイス内の Tensor SoC の独自の機能も活用することです。
GoogleがAIに依存した機能にコミットするのを見るのはこれが初めてではない。 Tensor SoC をデビューさせる前から、Google はユーザー エクスペリエンスを向上させるために AI に多額の投資を行っていました。 Pixel デバイスのハイライトの 1 つである Now Playing は、 2018年にデビュー. Pixel エクスペリエンスのもう 1 つの基礎である Google の優れた HDR+ 処理は、Google が独自の SoC を開発するというアイデアを検討するずっと前に登場しました。 もちろん、 Googleは後に独自のPixel Visual Coreチップを統合しました 洗練された HDR+ 後処理を支援します。 しかし、多くのテクノロジー愛好家の注目を集めたのは、Google の後処理アルゴリズムでした。 Android 開発者コミュニティの一部は、Google の Gcam アプリを他のデバイスに移植することだけに興味を持っています。 写真の品質を大幅に向上させる. かなり後になってリリースされた機能である Magic Eraser でさえ、すぐにリリースされました。 すべての Pixel デバイスと Google One メンバーに提供.
Tensor はこれらの機能の基盤ではありませんでしたが、これらの機能が Tensor の専用 TPU ユニットのユニークな能力の恩恵を受けていないという議論は困難です。 これにより、既存の機能のパフォーマンスが向上するだけでなく、Google にとってもチャンスが広がる可能性があります。 AI を活用した機能をさらに追加するため、その機能の 1 つが Bard に他ならない可能性があります。 あい。 実際、次のようなことが報告されています。 Bard AI が独占機能として Pixel デバイスに登場する可能性がある すべての Android スマートフォンに展開される可能性がある前に。
おそらく Google は、最終的に Google アシスタントなどに統合する前に、Android 上で Bard をスタンドアロン実装することでまだテストを行っているところでしょう。 このようにして、Google は、Google アシスタントの洗練されたエクスペリエンスと、生成 AI エンジンとしての Bard の機能という両方の長所をもたらすことができます。
一般に、Google アシスタントは Bard を統合するのに最適な領域です。 まず、ほとんどの Android スマートフォンにはすでに Google アシスタントがプリインストールされているため、このような動きにより Bard の採用が急速に増加するでしょう。 より洗練された応答を量産する Bard の能力のおかげで、Google アシスタントも大幅に賢くなり、より便利になります。 Bard が Google アシスタントに関連付けられているため、Google アシスタントをサポートする他のスマート デバイスとの統合も容易になる可能性があります。 これにより、携帯電話だけでなく、すべてのスマート デバイスがよりスマートになります。 しかし不思議なことに、GoogleはI/Oでアシスタントについて一度も言及しなかった。
しかし、Google が Bard と Google Assistant を統合した場合、Tensor の可能性を活用することによってのみ Bard のパフォーマンスが向上する可能性があります。 Google が LaMDA を利用するように TPU をトレーニングできれば (または パルム2）、そのデバイスでは、これは大きなゲームチェンジャーとなる可能性があります。 これは、Pixel デバイスに有利な方向に天秤を傾けるだけでなく、今後のデバイスを設計する際に焦点の大きな変化を引き起こす可能性があります。 SoC は、生の CPU と GPU のパフォーマンスに対するますますの重点をさらに薄め、高機能な機能を持つことの重要性を強調します。 専用TPU。
競争の激しさを考えると、Google が慎重になりすぎて試行する余地は事実上ありません。
もちろん、Bard と Google アシスタントを連携させると、Google が取り組まなければならない独自の課題が生じることになります。 たとえば、Google は間違いなく、誤った情報の可能性を実質的にゼロにすることに取り組む必要があるでしょう。 これを怠ると、Google はおそらく仮想アシスタント分野における最大の強みである Google アシスタントの信頼性を損なうリスクを負う可能性がある。 賭け金は信じられないほど高いと言っても過言ではありません。 しかし、Google がこの点で誰よりも先を行っていることを考えると、その計画にコミットしないのはあまりにも良い機会であり、無駄にすることはできません。
Google にはすでに取り組むべき大規模な基盤があることがわかります。 Google アシスタントはほぼすべての Android スマートフォンに付属しており、市場の多くのスマート デバイスでサポートされています。 Google は現在、AI ベースのアプリケーションに焦点を当てた設計で構築された独自の Tensor チップセットを備えています。 これら 2 つの主要な分野は、Google がすでに Microsoft に先んじています。 競争の激しさを考えると、Google が慎重になりすぎて試行する余地は事実上ありません。
現時点ではマイクロソフトが有利です...
Googleが遅れをとっているように見えるのはこれが初めてだ。 常に最先端の AI 研究に誇りを持ってきた企業にとって、Google がこの特定の面で追い上げを図っているのを見るのは奇妙に感じます。 そして、競合他社の中で、Bing を復活させた OpenAI の最新 GPT-4 言語モデルの統合により、Microsoft がリードしています。 しかし、たとえ現時点で両社間にかなりの差があるとしても、Google が間もなく首位を取り戻すという必然性が依然として残っている。 どちらかといえば、Google はまだエースを引き出していないが、Microsoft はすでにその力を発揮している。
ただし、ゴールまで一直線ではありません。 Googleは、BardをPixelデバイスに統合することを決定した場合、最初にいくつかのコーナーをクリアする必要があります。 Google アシスタントの道は楽勝のように聞こえるかもしれないが、それでも Google が乗り越えなければならない独自の課題が存在する。 そうは言っても、Google はまだスタートラインから出ていないので、Microsoft にとってはまさに負け戦です。 今はそう見えるかもしれませんが、そう長くは続かないでしょう。
Google I/O を見ると、Google はパニックに陥っているものの、まだタオルを投げる準備ができていないように見えます。