AIは進化するごとに必要な計算量増加、処理能力の限界で頭打ちか

2020年8月3日 08:43

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記事提供元:スラド

AIや機械学習を使った技術の発展は著しいが、あまりにも必要な処理能力が多すぎて、発展は頭打ちになるのではないかという予測があるようだ(WIRED)。

欧州のある大規模スーパーマーケットチェーンは、AIと顧客の購入する商品の傾向、天候や交通情報などのデータを使用して入荷する商品を選択し、在庫管理を行う手法をとっていた。結果、製品の廃棄率などを大幅に削減することに成功したという。

しかし、導入したアルゴリズムは計算量があまりに多く、システムの維持コストが増えすぎた結果、導入を中断したという。クラウドコンピューティングのコストが下がるか、アルゴリズムの効率が大幅に改善するかしない限りは導入はできないという決断になったようだ。同様の問題は、あちこちで指摘されるようになっており、AI研究者は計算リソース不足の影響を感じ始めているとしている。 

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※この記事はスラドから提供を受けて配信しています。

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