「現在、私たちは10～20分ごとに、過去100年間に生み出したのと同じ量のデータを生み出しています。今後10年で、その量をわずか5秒で生み出すことになるでしょう」と、ヘンリー・マークラム氏は世界経済フォーラム向けのこの動画で語っています。スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の神経科学教授であるマークラム氏は、ビッグデータの課題に対応するため進化しつつある、脳に着想を得たコンピューターサイエンスの新時代について説明します。
上の全編動画をご覧いただくか、以下の主な発言をご覧ください
データの課題について
「最大の課題の一つは、私たちが生み出すデータの量です。次の課題は、そのデータを処理する速度です。現在、私たちは10～20分ごとに、過去100年間に生み出したのと同じ量のデータを生み出しています。今後10年で、その量をわずか5秒で生み出すことになるでしょう。」
「ほぼすべての技術者にとって明らかなのは、私たち人間はもはやこの情報を読み、理解しきれないということです。私たちには本格的な支援が必要です。その不可欠な支援となるのがアルゴリズムです。基本的に、従来使っていたものを超えるアルゴリズムには3種類あります。非常に高度なアルゴリズムが必要であり、そうした高度なアルゴリズムの構築を機械に助けてもらう必要があります。」
「そうしたアルゴリズムはすでに存在し、エクサバイト規模のビッグデータに基づいてできるだけ速く意思決定できるよう、驚くほどの速さで進化しています。こうした膨大なデータ量に対して、意思決定の速度を高められるという期待は明らかにあります。」
ディープラーニングとコグニティブ・コンピューティングについて
「今日、非常に注目されているのがディープラーニングです。Googleが取り組んでおり、MicrosoftやFacebookも利用しています。ディープラーニングは、ニューロンまたはノードを連続した層に並べたものです。ノードの一つを訓練し、顔のさまざまな特徴や状態を認識させれば、顔検出ノードになります。そして十分な数の顔画像を見せれば、そのアルゴリズムを訓練し、発展させることができます。」
「これはクラウド上で動く強力なツールになります。何かを認識したいとき、何を見ているのか判断するために、このディープラーニング・アルゴリズムが実行されたことに気づかないでしょう。あらゆるものがデジタル化する傾向にあるため、これはますます重要になります。私たち自身がデジタル化し、健康もデジタル化しています。パターンを認識できることは、ますます重要になっていきます。」
「第二のアプローチは、脳に着想を得た設計です。脳に着想を得た設計は、より大規模な相互接続の集合体です。脳が何をしているのかという概念を考え、それを模倣しようとします。たとえば、IBMの『Watson』は、コグニティブ・コンピューティングの一種として優れた考え方です。脳を見てみると、感覚領域、推論領域、意思決定領域、報酬領域があることがわかります。それらを数学的に模倣し、機械に意思決定をさせようとします。たとえばWatsonは、ウィキペディアの数百万ページすべてを取り込み、脳のこの概念モデルに通して、それらについて判断を下すことができます。非常に強力で、とても有用です。」
脳のマッピングについて
第三の方向性は、現在登場しつつあるもので、脳についての、より具体的な情報に基づいています。脳由来の設計と考えることができます。40億年にわたる進化の産物である脳を、できる限り正確に模倣するのです。脳の設計に取り組むには、脳の構成やニューロンの構造など、脳についてさらに多くを理解する必要があります。
要点は、ニューロンがあり、そこには多数のケーブルがあるということです。脳にあるケーブルをつなぎ合わせると、月を何周もできるほどです。多くのケーブルが接続して、複雑なネットワークを形成しています。それらが実際に行っているのは、さまざまなネットワークを通じてアルゴリズムを実行することです。また、ニューロン同士を接続するシナプスもあります。針の頭ほどの大きさの脳の一片には、約3万個のニューロンに接続するシナプスが4000万個あります。シナプスは細胞間のメッセンジャーであり、このメッセンジャーを制御することで、アルゴリズムを制御できます。」
著者：ヘンリー・マークラム氏はイスラエル人で、スイスのローザンヌ連邦工科大学の教授であり、ブルー・ブレイン・プロジェクトとヒューマン・ブレイン・プロジェクトの両方のディレクターです
画像：研究室でニューロンの3Dモデリングに取り組む作業員。ロイター／Denis Balibouse。
