IBM Data and AI

AIロードマップ

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2024年09月25日

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自己教師学習された大規模なニューラル・ネットワーク、つまり基盤モデルは、AIの生産性とマルチモーダル機能を倍増します。推論と常識的な知識をサポートする、より一般的な形式のAIが登場します。

2023
基盤モデルが、自然言語処理以外にも拡大	2023年には、エンタープライズ向け基盤モデルのユースケースが自然言語処理（NLP）以外にまで適用されるようになり、100Bを超えるパラメーター・モデルは、対象を絞ったユースケースに合わせて運用可能となり、より広範な企業で導入への扉が開かれるようになりました。
お客様と世界にとって重要な理由	AI基盤モデルの発展により、参入障壁が低くなり、ユースケースが拡大します。これによりトレーニングに必要なラベル付けが10～100分の1に削減され、複数ユースケース全体でのモデルの再利用による効率の向上が実現します。
これを可能にするテクノロジーとイノベーション	事前に構築されたモデル、ワークフロー、ツールチェーン、マルチモーダル・ニューラル・アーキテクチャーは、コードやIT、セキュリティー、地理空間、材料開発などの多様なドメイン固有のデータに対し、基盤モデルを活用します。OpenShiftベースのクラウドネイティブ・ミドルウェアで、基盤モデルのワークロードを数千のGPUにまで拡張できます。
これらの新テクノロジーがIBMのお客様とパートナーにどのように提供されるでしょうか	watsonxは、watsonx.data、watsonx.ai、watsonx.governanceの3つの要素で提供が開始されます。このインフラストラクチャーには、リソースとトポロジーを考慮したOpenShiftクラスター、ノードとノード内GPU間の高度なネットワーキングが含まれます。
2024
新しい企業アプリケーション向けのマルチモーダルなモジュール型トランスフォーマーを構築	より豊富な文脈を処理するトランスフォーマーと、生成AIをより適切に制御および監視できるようにする大規模言語モデル（LLM）指向のフレームワークを使用して、アシスタントとエンタープライズ向けアプリケーションを展開します。
お客様と世界にとって重要な理由	LLMアプリケーションによってミッションクリティカルなユースケースへの適用範囲が広がり、企業の中核システムとの統合がより容易になります。生成AIは、企業の生産性を大幅に向上させます。
これを可能にするテクノロジーとイノベーション	Transformer（トランスフォーマー）アーキテクチャーは、分離型メモリーを備え、マルチモーダルかつモジュール式になるように改善されます。より大きな（2000億以上の）モデルでは、より高品質かつ膨大なデータ・セットでトレーニングされます。IBMは、AI調整、信頼ガードレール、LLM固有のモニタリングとリスク評価のためのモジュールを備えた、LLM指向のオーケストレーションおよび構成フレームワークを開発します。
これらの新テクノロジーがIBMのお客様とパートナーにどのように提供されるでしょうか	watsonxは、AIアプリケーションの開発と展開を加速するために、より高度なモデル、新しいアプリケーション・イネーブルメント、ガバナンス機能を導入します。watsonxアシスタントにより、コードと言語をシームレスに統合し、すぐに使える生産性向上ツールを入手できます。
2025
トランスフォーマーを超えたニューラル・アーキテクチャーにより、生成AIのスケーリングを変更	生成AIのスケーリングを根本的に変えるために、専用のAIアクセラレーターと連携して最適化されたトランスフォーマーを含む、さまざまなニューラル・アーキテクチャーを使用します。
お客様と世界にとって重要な理由	トランジスターからニューロンに至るユースケース主導型のエンドツーエンドの最適化により、AIのエネルギー消費とコスト、AI導入フォーム・ファクターの広範囲にわたるトレードオフが可能になり、AIの可能性は前例のない規模で広がります。
これを可能にするテクノロジーとイノベーション	新しいニューラル構成要素は、トランスフォーマーの従来のアテンション機構を大幅に改善します。IBMのオープンな基盤モデル向けソフトウェア・スタックは、アクセラレーター固有のイノベーションを活用して、より効率的かつ高度なAIを実現します。ユーザーが指定した基準と制約に基づいて、LLMアプリケーションの構成と最適化を自動化します。
これらの新テクノロジーがIBMのお客様とパートナーにどのように提供されるでしょうか	watsonxアシスタントは、異なるデータ・モダリティーやタスクを対象とした複数のAIエージェントを組み込みます。watsonxはコスト効率の高いさまざまなデバイスの導入をサポートします。
2026
堅牢で戦略的な推論と、常識的な知識をAIにもたらします	より良い内省、振り返り、様々な形式の推論を通して、より高速な学習と説明性を提供する能力をサポートします。
お客様と世界にとって重要な理由	事実確認と内省的思考ができる、より堅牢で説明可能なAIは、学習と計画をより高速に実行し、そこで発揮される認知能力により、現実世界のあらゆる状況で信頼を獲得します。
これを可能にするテクノロジーとイノベーション	推論に重点を置いたアーキテクチャーの進歩は、長期記憶モジュールと統合されます。ニューラル・システムは世界に関する知識を推論や計画と組み合わせて、最終目標の実現に向けて戦略的に前進します。
これらの新テクノロジーがIBMのお客様とパートナーにどのように提供されるでしょうか	watsonxは認知機能により、システムへの高い信頼を必要とするシナリオにその展開を広げます。
2028
自律的で広範に知的なエージェントを開発	環境から確実かつ効率的に学習し、広範な汎用化を通してこれまでに見たことのない状況に対応する自律型 AI を構築します。これらの AI システムは、生物学的知性の側面を示すようになります。
お客様と世界にとって重要な理由	AI は、不確実性の中でも、世界がどのように機能しているかを効率的に継続的に学習し、効果的に運用することができます。
これを可能にするテクノロジーとイノベーション	ニューラル・ネットワークは、複数のメモリー・システム (ワーキングメモリ、エビソード記憶、意味記憶など) で拡張され、複数のニューラル・メカニズムが自律的に相互に対話します。ニューラル・モジュールは、保管されている情報および入力データ・ストリームを合理化して、マルチスケールの世界モデルを柔軟に改善します。
これらの新テクノロジーがIBMのお客様とパートナーにどのように提供されるでしょうか	watsonx は、コグニティブ・インテリジェンスと感情インテリジェンスの組み合わせの特性を示します。 watsonx は、適切な信頼ガードレールを使用して、自律型のインテリジェントなエージェントをサポートします。
2030+
適応性の高い汎用 AI を構築し、効果的な人間と機械のコラボレーションを可能に	IBM の AI モデルは、認識、記憶、感情、推論、行動など、さまざまな認知能力を持つモジュールで構成され、社会的相互作用や共感の理論のための行動規範を示すことができます。
お客様と世界にとって重要な理由	新しい状況や環境を予測し、行動し、計画し、適応できるようになることで、これらの統合ニューラル・アーキテクチャーは、効果的なヒューマン・マシン・コラボレーションを必要とするユースケースをさらに拡大します。
これを可能にするテクノロジーとイノベーション	知覚情報のさまざまなストリーム (例えば、視覚、嗅覚)、メモリー・エンコード、および合理化パスにより、AI は、目標を達成するために、報酬や脅威を評価し、正確な方法で世界と対話することができます。アルゴリズムはハードウェアと組み合わされ、ニューロンやニューラル接続における異質性をネイティブにサポートします。
これらの新テクノロジーがIBMのお客様とパートナーにどのように提供されるでしょうか	watsonx は、人間と機械、機械と機械との効果的なコラボレーションをサポートします。