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サイバーセキュリティの内部について

🔍目次

1. 導入
2. AIストラテジーとは
3. AIの普及範囲
4. AIの重要性
5. AIにおけるシステムアプローチとは？
6. AIのハードウェア要件
7. AIのソフトウェア要件
8. AIのデプロイメントモデル
9. AIの将来展望
10. AIの社会的責任

📰記事

🔍1. 導入

こんにちは、「サイバーセキュリティの内部」へようこそ！私たちは、今回のエピソードでインテルのAI戦略および実行の副社長であるカヴィタ・プラサド氏を迎えました。カヴィタ氏は、AIがインテルにおけるあらゆるデバイスおよびクラウドの展開において、重要な役割を果たしています。

🔍2. AIストラテジーとは

AIストラテジーは、インテルのような大企業にとって非常に重要です。AIは、すべての人々の生活に浸透しており、インテルはその実現に向けて必要なすべての要素を備えています。AIを効果的に展開するためには、方向性を統一し、インテルの目標に沿って実行することが重要です。

🔍3. AIの普及範囲

AIは、コンピューティングが存在する場所ならばどこでも利用できる非常に普及しているワークロードです。インテルのビルドするクライアントデバイスからエッジデバイス、クラウドまで、あらゆる場所でAIが利用されています。AIは、私たちの手の中のスマートフォンからクラウドまで、すべての人々の生活に広がっており、インテルはそれを実現するためのソフトウェアエコシステムなど、すべての要素を持っています。

🔍4. AIの重要性

AIは単なる深層学習ではありません。AIには深層学習の他にもさまざまな要素があり、リアルワールドのアプリケーションでは複数のセンサーやデータソースからのデータを活用することがあります。データの前処理やデータマイニングの他にも、センサーフュージョンやディープラーニングのトレーニング、ディープラーニングの展開など、さまざまな手法が存在します。そして、AIの適用後にもアクションを起こす必要があります。AIは、深層学習だけではない多様な要素を持つワークロードです。

🔍5. AIにおけるシステムアプローチとは？

AIはシステムレベルのアプリケーションです。アプリケーションの設計や展開にはさまざまな制約があります。それぞれのアプリケーションに合わせて、レイテンシーの要件、サーマル制約、電力制約などが考慮されます。また、ハードウェアシステムやエコシステムレベルでも、ソフトウェア開発やデプロイメントが重要です。ソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって、AIシステムの効果的な機能が実現されます。

🔍6. AIのハードウェア要件

AIのハードウェア要件には、メモリ管理とデータ移動の最適化が重要です。これらは、AIの性能に直結する課題であり、AIが意味のあるパフォーマンスを発揮するためには解決する必要があります。また、ユーザーの視点からは、レイテンシーやスループット、消費電力などの指標が重要です。

🔍7. AIのソフトウェア要件

AIのソフトウェア要件は、開発からデプロイメントまでの時間を考慮する必要があります。AIの加速装置が開発されても、使いやすく性能を引き出せなければ意味がありません。開発者の使いやすさが重要であり、ツールチェーンを適切に利用することが成功の鍵です。ハードウェアの性能だけでなく、ソフトウェアのツールチェーンから得られるパフォーマンスが重要です。

🔍8. AIのデプロイメントモデル

AIのデプロイメントは、データが生成される位置からクラウドまでのパイプライン全体を考慮する必要があります。データの転送には膨大なコストがかかるため、エッジデバイスやネットワーク環境などを利用して、効果的なコンピューティングを実現する必要があります。また、セキュリティやプライバシーの観点からも、適切なデプロイメントモデルを設計する必要があります。

🔍9. AIの将来展望

AIの将来展望は非常に広範であり、マルチモーダルなデータの統合やコンポジットAI、人工一般知能（AGI）の台頭、説明可能なAIなどが予測されています。AIは社会において責任を持ち、透明性や公正性を重視する必要があります。また、認知AIも進歩しつつあり、問題解決や人間の行動に関する知識を持ったAIが実現されるでしょう。

🔍10. AIの社会的責任

人工知能の発展に伴い、AIの社会的責任がますます重要になります。AIの決定プロセスやその結果を説明することが求められます。AIの正当性、透明性、公正性、安全性などを保証することが重要です。AIを社会のために良い方向に使うためには、倫理的な観点からの考慮が必要です。

【エンド】

以上が「サイバーセキュリティの内部」の内容でした。ご視聴ありがとうございました！