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CGへの扉 Vol.54：SIGGRAPH 2023基調講演における注目のAIトピック
2023.9.20アート
SIGGRAPH 2023 基調講演に注目
2023年8月6日から10日の5日間、コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術に関する学会・展示会であるSIGGRAPH 2023が開催されました。前回の記事、「CGへの扉 Vol.53：CGの祭典SIGGRAPH50周年にみるAIの台頭」に続いて、SIGGRAPHのキーノートセッション（基調講演）より、AI関連の話題を紹介します。
コンピュータグラフィックスの話題が中心となるSIGGRAPHのキーノートでは、毎年CGとは直接関係のないテーマでありつつも、CG業界の将来に示唆をもたらすような人物を招待し講演が行われています。今年のSIGGRAPHが着目したテーマは量子コンピューティング。まだまだCG/VFXの現場からすると量子コンピューティングは無縁の世界ですが、だからこそ最先端のテクノロジーから何か今後のヒントを得ようとしているのです。
注目のキーノートですが、過去にはSF作家のコリー・ドクトロウ、ゲーム作家のウィル・ライト、テクノロジーを活用したマジシャンのマルコ・テンペストなど、大変興味深い講演が行われてきました。またSIGGRAPHのキーノートは、基調講演として１人の講演で終わらずに、大口のスポンサー枠の講演をふくめ、複数のキーノートプレゼンテーションが用意されているのも特徴です。
キーノートその1：量子コンピューティングの次は何か？（IBM ダリオ・ヒル氏）
IBM Researchでは現在、世界各地に量子コンピュータ研究の拠点を設けています。半導体の性能は18か月で倍になるというムーアの法則に基づいた0と1のビットコンピューティングの考えとは異なる新たなコンピュータ技術として量子コンピュータの研究、実用化が進んでいます。
量子コンピュータは物質の元となっている原子や電子などの「量子」の性質を利用し、量子力学の原理を計算に応用した従来のコンピュータとは異なるものです。古典的なコンピューティングの単なる進化ではなく、まったく新しいパラダイムとのこと。
量子コンピュータは従来型のコンピュータで解くには複雑すぎる問題を確率的に解くことができることから注目されています。最近のAIの目覚ましい進化、実用性をもたらしたLLM（大規模言語モデル）は、言語モデルの構築にも、その利用においても私たちが想像している以上に膨大なコンピューティングパワーを要します。
量子コンピュータが得意とする暗号解析のほか、AIや気象予測や自然界のシミュレーションなど
その課題を解くために従来型のコンピュータでは膨大な時間とコストがかかる用途においては量子コンピュータによるアプローチが功を奏する部分も期待されます。
従来型のコンピュータはデータや演算を0と1のビットで扱いますが、量子ビット（qubit：キュビット）は、バイナリ表現の0と1の間の状態の重ね合わせを持つことができる新しい情報の表現形式です。初期の量子コンピュータのエラー率は数パーセントでしたが、現在は1,000回の操作ごとに1回程度のエラー率となり、実用レベルになっているとのこと。
量子コンピュータを利用するには、数百のキュビットのスケール、低いエラー率、エラーの軽減技術が必要であり、それがアドバンテージにつながるため研究が進んでいます。量子マシンの課題は、エラーの取り扱いと、量子コンピュータ外部との結合により量子上の情報が失われるデコヒーレンスであり、現在はまだ根本的な解決には至っておらず、今後の研究成果に期待が持たれています。
いまのところ高品質な大規模量子コンピュータを利用し、金融、材料、高エネルギー物理、健康、科学技術などの分野での研究が進められています。今後の方向性としては、古典的コンピューティングと量子コンピューティングの組み合わせ、並列化、規模の拡大に焦点を当て、指数関数的な計算を必要とする問題を解決することが重要と考えているとのこと。
講演の最後に2023年11月に運用が開始されるIBM Quantum System 2が紹介されています。このシステムは自己完結型の量子コンピュータであり、今後の量子コンピューティングの道筋を示しています。複数の量子プロセッサが協調して動作し、今後はさらに大規模なシステムの構築が期待されています。これらの取り組みの詳細は、次の論文で紹介されており、今後の量子コンピューティングの発展に期待してほしいとのこと。
キーノートその2：創造の未来を切り拓く – 北野宏明とともに、テクノロジーが創造に与える影響について考える（SONY 北野宏明氏）
SONYのCTO北野宏明氏は、学会等で講演を行うことも多いですが、SIGGRAPHでの講演は今回が初めてとのこと。講演の内容と、約7分にまとめられたダイジェスト映像が一般公開されています。
Keynote by Dr.Kitano: Pioneering the Future of Creation (with ASL) | Sony Official
CTO北野宏明による基調講演ハイライト（約7分のダイジェスト）：Pioneering the Future of Creation
講演の中で一貫して伝えていたのは、「SONYはクリエーターのためのモノづくりをしており、さまざまなテクノロジーをクリエータのために活かしている」という強いメッセージでした。SONYでは、映画、アニメーション、ゲームといったエンターテインメント全般での創造性とテクノロジーの交差点に焦点をあてており、新しい技術がクリエーターにどのような影響を与え、どういった新しいエンターテインメントが生まれてくるのかを追求してきました。北野宏明氏は、1999年に登場したロボット犬AIBOの開発に携わった4人の初期メンバーの一人であるとのこと。
当時、あらかじめ決まっていない開放的な環境で、ロボットに正確なタスクを実行させるのがとても難しく、遊ぶ、喜ぶといったエンターテインメントロボットという概念に着目することで、プロジェクトの道筋が見えてきたそう。最初に作られたAIBOのプロトタイプは6本足の昆虫のようなロボットで、その後4本足の子犬のようなロボットに進化しました。
AIBOでは、今ではあたり前となった、分散オペレーティングシステムや動作中に外したり付けたりできるホットプラグアンドプレイ、オープンアーキテクチャなどの先進的な考え方が取り入れられています。現在新しい世代のaibo（2018年より表記を小文字に変更）では、さらにSONYの各種センサー技術、ディープラーニング技術が採用されているそうです。
4年前に「SONY AI」という組織が立ち上げられました。この組織では戦略的に重要な先端技術を生み出すこと、その中で人の想像力と創造性を解き放す技術の研究に取り組んでいます。世界的に楽しまれている「グランツーリスモ」というレースゲームに着目すると、これはただのゲームというだけでなく、非常にリアルなドライビングシミュレーターでもあります。
この環境をベースにし、競技的に運転を学び、自動運転ができる知的エージェントの研究が進められました。はじめ、DeepMind社の囲碁AI、AlphaGoで使われているようなAIによる自己学習が有効かと思われましたが、自己学習で学んだAI運転エージェントは、人間のレースドライバーによる予想できない行動に対処できないことがわかりました。実際のレースでは乱暴な運転や、車両事故による予想外の動きなどが次々と起こりますが、AIの自己学習だけでは予期せぬ動きや心理的な駆け引きを完璧には予測できないからです。
また、いったん学ぶと特定の事象については完璧にこなすAI運転エージェントに比べ、人間のレースドライバーは思わぬミスを犯すこともあります。レースでは際どい条件での追い越しなど、心理面での駆け引きなども生じます。その一方、AIドライバーはある一定の高度な運転技術を持ちつつも、無理をしないマナーを守る運転者として学習が進むとのこと。
こういった研究から、AIドライバーの運転から人間のレースドライバーがテクニックを学び、さらにスキルが向上することもわかりました。AIドライバーの運転テクニックや運転のクセなどに触発され、迅速に運転技術を適用させ、向上させていくのです。また同じコースでもAIドライバーと、習熟した人間のドライバーでは作戦やアプローチが異なる経路を取るそうです。
この技術は一か月の期間限定で、一般のゲーマーに向けても公開され、AIと人間のゲーマーとのレース技術の競い合いは、ゲームをよりエキサイティングで創造力が刺激されるものとして受け入れられました。
SONYとしてはクリエイターとエンジニアが同じコミュニティ内で共に作業するとき、一番創造性が生まれると信じており、Sony Creators Conferenceを通じて、技術と創造性の交差点で働く人々のコミュニティを築きたいと考えているとのことです。
キーノートその3：NVIDIA Keynote at SIGGRAPH 2023（NVIDIA ジェン・スン・フアン氏）
黒の革ジャンがトレードマークのNVIDIAのCEO、ジェン・スン・フアン氏による講演。NVIDIAは昨今のAIブーム、生成系AIを牽引するのに必要不可欠なコンピューティングの要、GPU（Graphics Processing Unit）の世界的トップメーカーとしてその地位を築いています。もともとはコンピュータグラフィックスのための並列計算用として設計されたGPUも、その数値計算能力、並列計算の能力に着目され、いち早くAIや科学技術計算などの数値計算用途に力を入れたのがNVIDIAでした。
いまからさかのぼること5年前の2018年、コンピュータグラフィックスとAIの技術を結びつけたハードウェアとしてNVIDIA Turingシリーズが発表されました。現在のグラフィックスハードウェアでは一般には知られていないところで、すでにAIが活用されています。
高精細かつ超高解像度のグラフィックスを素早く生成するためにAIによる予測や補完をハードウェアレベルでうまく活用しているのです。ある事例では、画面上の8ピクセルのうち、実際にグラフィックス的な計算で求めているのは1ピクセルで、残りの7ピクセルはAIによる類推で描かれているものさえあります。
生成AIの登場で、構造を持つものであれば、すべて自然言語で生成できるようになりました。画像、音、文章、映像、3D形状、アニメーションなどあらゆるものです。ここ最近のAIの進化をジェン・スン・フアン氏は宇宙の登場になぞらえて「AIのビックバン」と呼んでいます。生成AIに関しては、ここ数年で数千件の論文が発表され、数十億ドルの資金が企業に投資されています。そして、ほぼすべての分野、業種で生成AIを利用するアイデアが模索されています。
生成AIに関するスタートアップは現在2,000社以上、あらゆる業界に存在します。これだけ広がっている理由としては、人間の言葉、つまりは自然言語が究極のプログラミング言語になったということが挙げられます。ChatGPTが大人気なのもそれが理由です。ChatGPTのような大規模言語モデルを用いるAIの場合、大量のコンピューティングリソースを要します。
従来型のIntelアーキテクチャx86 CPUを用いると膨大な費用と電力がかかるところをNVIDIAの大容量メモリを搭載した最新GPU Grace Hopper GH200で計算機環境を組み上げれば、性能面、電力消費面で約20倍のメリットがあるとのこと。
またNVIDIAが推進する仮想環境Omniverseの中では、AIが物理空間の重力や摩擦といった物理現象を認識するよう学習を進め、重工業分野の大規模シミュレーションや、3D空間や3Dデータベースの検索、3Dアセットの作成、管理に自然言語を用いるといったさまざまな可能性が開かれています。
今後AIは、さまざまなアプリケーションに組み込まれるでしょう。データセンターやエッジコンピューティング、そしてクラウドコンピューティングの中でも、AIの存在感は増していくと言われています。そのため、NVIDIAはAIの実行環境をクラウドの中だけに限定せず、実際にどこででも活用できることを重視しています。このビジョンを具体化するための一歩として、今回大きな発表がありました。
NVIDIAは、生成AIのモデルやデータセットを豊富に保有している、HuggingFaceというサービスと提携を果たしました。これにより、NVIDIAのGPUクラウド、AI専用のスーパーコンピュータでもあるNVIDIA DGX Cloudを直接実行環境として利用できるようになったのです。さらに、NVIDIA AI Workbenchを通じて、自身のクラウドやPCでAI関連のツールやライブラリを組み合わせることで、効率的にAI環境を構築できるようになりました。この技術を活用すれば、既存のサービスやソフトウェアに生成AIをスムーズに取り入れることが可能となります。
ここ数年、コンピューティングアーキテクチャが大きく変化してきました。NVIDIAはAI環境に適合するためGPUを再設計しました。ジェン・スン・フアン氏は「買えば買うほどお得になる」と冗談を交えながら今後もコンピューティングの発展と生成AIの発展に向けて引き続き熱心に取り組んでいく意向を示しています。
ここで紹介したIBM、SONY、NVIDIAのほか SIGGRAPH 2023では、生成AI向けに比較的安価にGPUクラウドを提供するVast、多方面に活用されている3DゲームエンジンUnityとCGプロダクションWeta、コンピュータ・プログラミングの歴史を振り返り、黎明期に活躍した先駆者たちを振り返るキーノートも行われました。
本連載の今後の予定：「CGへの扉」では、単なるAIの話題とは少し異なり、CG/VFX, アートの文脈から話題を切り取り紹介していきます。映像制作の現場におけるAI活用や、AIで価値が高まった先進的なツール、これからの可能性を感じさせるような話題、テクノロジーの話題にご期待ください。何か取り上げて欲しいテーマやご希望などがございましたら、ぜひ編集部までお知らせください。
Vol.53：CGの祭典SIGGRAPH50周年にみるAIの台頭
Vol.51：広告産業の事例が教えてくれる創造性を加速させるAIの活用法
Vol.50：脅威論がある一方で公式化する動きも。生成系AIに対する各界の反応
Vol.49：AI時代の勝者NVIDIA #GTC2023 レポート
Vol.46：AIを活用したCG論文紹介 #SIGGRAPHAsia2022 より
Vol.45：大規模言語モデルChatGPTは仲間？ライバル？
Vol.44：AdobeMAX2022開催。SneaksよりAI活用の方向性を知る
Contributor：安藤幸央
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