とても面白い記事をWIREDが出していました。
グーグルは、なぜAIエンジンをオープンソース化したのか？
この記事の要点は、
「企業はデータ重視型になると、ソフトウェアをオープンソース化する傾向があります。自分たちが、他のどの企業もアクセスすることができない独自データを所有しているということを知っているのです」
「興味深いのは、企業が大量のデータを買い込むのと同時にアルゴリズムをオープンソース化しているということです」と彼は言う。「機械学習のために何が必要かという見方をすれば、これらの企業がいったい何に“はっている”のか、いかにも明白です」
とあるように、人工知能で強みを発揮するためには、データが重要でデータ自体をクローズし保有しつつも、アルゴリズムをオープンソース化することによってエコシステムを構築することが目的であると述べています。
これは人工知能研究で有名な東大の松尾豊准教授も、
「人工知能って、そんなことまでできるんですか？」 (中経出版)という書籍の10章(ビッグデータは誰のもの?)で、
データを保持してそれをPDCAで回すことは非常に強い力であるがゆえに、競争上、ビッグデータを持つところが有利になる可能性はあります。と話していたとおり、データ保有が企業の競争優位になるという話がありました。
確かに、アルゴリズムの点ではディプラーニングの実用化以降は、盛んに改良は行われて来ましたが、 目覚ましい展開があったわけではありません。
(ニューラルネットワークではRNNなどや、幾何学を利用したトポロジカルデータアナリシスなどは生まれていますが)
しかも科学や技術は公共性を有するため、オープンにされる傾向にあり、技術的優位を築いてもその優位性を維持できるのも数年程度ですが、企業が有するデータは永続的に自社内で保持できるためこの方針を取るのもうなずけます。
最近のAmazon、Microsoft、Google、Facebookによる機械学習やAIソフトウェアのオープン化によって、これらのソフトウェアを開発する企業は相当に冷や汗をかいていると思います。
そういう意味では、クラウドによって大量のデータを保持できる技術や、データベースの設計により良質なデータを保持できるオペレーションを有する企業などが今後の人工知能の競争に有利に働くのかもしれません。
以上
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