生成AIの次に来るもの：ニューロモーフィックコンピューティングについてまとめました。ニューロモーフィックコンピューティングは、従来のコンピューターとは異なり、脳の構造と機能を模倣することで、低電力でコンパクトな設計を実現し、より高速でリアルタイムな処理を可能にします。
ジェネレーティブAIは、最近のAIブレークスのひとつであり、ChatGPTのようなツールによって一般向けの利用も進んでい ます。こうしたプラットフォームでは、ユーザーは簡単な言葉で指示を入力するだけで、質問への回答、コンピューター コードの執筆、さらには記事全体の作成まで、AIが対応してくれるのです。
ChatGPTはTikTok、Netflix、Spotifyよりも速いペースで2カ月で1億人のユーザーに達し、平均利用時間はFacebookや YouTubeと同様の8～10分という驚異的な数字を誇っています。しかし、ジェネレーティブAIの魅力は一般的 な用途だけにとどまりません。
NASAは、この技術を使用して宇宙船部品を製造しており、NVIDIAは創薬研究開発への応用を模索しています。ただ し、現時点のAIツールは大量の計算能力を必要とするため、 scalability（拡張性）に課題があります。つまり、リクエスト を処理するサーバーは、必要なスペース確保のために遠隔地に設置されることが多く、レスポンスの遅延につながります。ま た、莫大な電力を消費するため、コスト面でも環境面でも課題を残しています。
ニューロモーフィックコンピューティングは、コンピュータの要素を人間の脳や神経系に模倣して設計するコンピュータ工学の手法です。ハードウェアとソフトウェア双方の要素設計を指します。ニューロモーフィックエンジニアリングと呼ばれることもあります。
ニューロモーフィックエンジニアは、コンピュータ科学、生物学、数学、電子工学、物理学など複数の分野から知識を引き出し、生物にインスパイアされたコンピュータシステムやハードウェアを作成します。脳の生体構造の中で、ニューロモーフィックアーキテクチャは、ニューロンとシナプスをモデル化することが最も多いです。これは、神経科学者がニューロンを脳の基本単位と考えているためです。
ニューロンは化学的および電気的な信号を使って脳の異なる領域や神経系全体に情報を伝達します。ニューロンはシナプスを使って互いに接続しています。ニューロンとシナプスは、従来のコンピュータシステムよりもはるかに柔軟で適応性が高く、エネルギー効率に優れた情報処理装置です。
ニューロモーフィックコンピューティングは新興の科学分野であり、まだ現実世界のアプリケーションはありません。大学、米国軍、Intel LabsやIBMなどのテクノロジー企業を含むさまざまなグループが研究を進めています。
要約すると、ニューロモーフィックコンピューティングは、人間の脳の仕組みを模倣して、より柔軟で効率的な情報処理を実現する新技術です。まだ開発途上ですが、今後の発展が期待されています。
ニューロモーフィックコンピュータの特徴は以下の通りです：
以上のように、ニューロモーフィックコンピュータは従来のコンピュータとは異なる特徴を備えており、これからのコンピュータ技術に大きな革新をもたらす可能性を秘めています。
ニューロモーフィック技術は、以下の分野での応用が期待されています：
専門家の中には、ニューロモーフィックプロセッサがムーアの法則の限界を突破する可能性があると考えている人もいます。
また、ニューロモーフィック技術は、人工全般知能 (AGI) の実現に向けた研究も加速させています。AGI は、人間のように理解し、学習する人工知能コンピュータです。ニューロモーフィック技術により、人間の脳と神経系を再現することで、生物学的脳と同じ認知能力を持つ人工脳を作り出すことができると考えられています。このような人工脳は、認知メカニズムの解明や意識に関する疑問の解明に役立つ可能性があります。
要するに、ニューロモーフィック技術は、さまざまな分野で革新的な技術を生み出す可能性を秘めた、期待の持てる技術なのです。
ニューロモーフィックコンピューティングは、課題はあるものの、非常に投資の活発な分野です。専門家たちは、小型で低消費電力の特性を生かし、AIアルゴリズムをクラウドではなくエッジ端末上で実行することに利用されると予測しています。まるで人間のように、ニューロモーフィックハードウェア上で動作するAIインフラは、環境に適応し、必要に応じて情報を記憶し、クラウドなどの外部ソースにアクセスすることが可能になります。
この技術の他にも様々な応用が考えられています。
ニューロモーフィックコンピューティングの研究は、効率と処理能力の向上に焦点を当てた計算アプローチ、または人間の脳の仕組みを学ぶための神経科学アプローチのいずれかをとる傾向があります。どちらのアプローチも、AIを進化させるために必要な知識を生み出します。
要するに、ニューロモーフィックコンピューティングは、より効率的で賢明なAIシステム実現の可能性を秘めた、注目すべき技術なのです。
脳のように動くコンピューター、ニューロモーフィックコンピューティングは、従来のコンピューターとは異なり、脳の構造と機能を模倣することで、低電力でコンパクトな設計を実現し、より高速でリアルタイムな処理を可能にします。
具体例として、Intelが開発したニューロモーフィックコンピューティングボードは、わずか5台の標準サーバーサイズの筐体に、1億個のニューロン相当のノードを搭載しています。これは、人間の脳の1000億個のニューロンとはまだ大きな差がありますが、近年の技術革新により、このギャップは急速に縮まっていくと考えられています。
ニューロモーフィックコンピューティングは、現在直面している計算能力や電力消費の問題に対する革新的なソリューションとして注目されています。今後、脳の仕組みをさらに深く理解し、効率的なアルゴリズムの開発が進めば、ますます強力で柔軟なコンピューターが登場することが期待されます。
ニューロモーフィックコンピューティングは、現在のジェネレーティブAIとは異なる分野でまず活躍すると考えられています。GlobalDataの予測によると、初期の段階では、義肢と人間の脳の接続強化、自動運転技術の改良、顧客サービスの向上など、人間に近いタスクが主な応用分野になるでしょう。
しかし、長期的に見ると、IBMのTrueNorthチップのように、ジェネレーティブAIやニューラルネットワークとの連携が進むと予想されます。TrueNorthは100万個のデジタルニューロンと2億5600万個のデジタルシナプスを備え、ニューラルネットワークとの統合により、AIモデルの高速かつ省電力学習を実現します。
2021年6月中旬以降、ニューロモーフィックコンピューティング関連の求人案件は急増しており、特に2022年は上級レベルの募集が増加しています。この分野の主要な雇用者としては、Intel（1位）、Ericsson（2位）、IBM（3位）、HP（4位）が挙げられます。
ジェネレーティブAIとの統合に重点を置くとしても、独自の方向性を見出すとしても、ニューロモーフィックコンピューティングは間違いなく未来のテクノロジーを形作る重要な要素となるでしょう。
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