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更新日　2024年03月21日

  • 2023.04.14

    人工知能への道（7）～確率的論理の登場経緯

    集積回路は、CMOS技術を用いて、比較的入力本数の少ないANDやNORなどを基本回路とし、回路規模を積み上げる設計手法を当然として来たが、半導体技術が見いだされる前の段階では、「人工知能を構成するには、確率的論理を表現する演算子が必要」と考えられていた。

  • 2023.02.21

    人工知能への道（6）～生成AIブームの意味する所

    昨年来、生成AIに関する報道が活発化している（注1）。 ニューラルネットワークの大規模化によって、翻訳、文章生成、静止画、動画、音楽等のコンテンツ生成が人間並みになったとの評価が多いが、AIの能力がそのように高度となった背景には、深層ニューラルネットワーク技術とニューラルネットワーク探索技術、または進化的計算とのアイデア融合があると考えられる。 回路アーキテクチャの開発が自動化されることの社会や産業に及ぼすインパクトは計り知れないほど大きく、今後の動向には目が離せない。

  • 2022.01.28

    人工知能への道（5）：技術の収斂現象としての人工知能開発

    ロジック系集積回路の歴史は、技術と産業構造の収斂の歴史でもある。 その収斂は、市場の力を通じて産業界を垂直統合型から水平分業に変化させ、設計事業やソフトウエア事業、製造事業を独立させ、ネットワーク型ビジネスを築いて来た。 その変化に際する企業とアカデミズムの地道な努力（技術仕様の整備、認証作業の立ち上げ、ビジネスモデルの確立）や政府の政策対応の影響や効果は非常に大きかったことを、ここでは振り返る。 日系企業と日本政府の政策は、正にそれら地道な部分で「弱点」を持つと思えるからである。

  • 2021.10.07

    人工知能への道（4）：対話する構造

    人工知能の父と呼ばれたマービン・ミンスキー氏 (1927-2016）は、1961年に、脳内のModels（世界モデル、生成モデル）とMind（注目と制御を行う装置）の間の対話（内省）が知性（Intelligence）を発現させるという仮説を持っていた（参考資料1）。 また、数学者であるチューリング氏に始まる計算複雑性理論も、証明者と検証者からなる二つの計算機構の間の対話構造（Interactive Proof System）の証明能力の高さに注目して来ている（参考資料2）。 そこで、本稿では、両者に現れた「対話構造」の類似点と相違点をまとめてみる。 AIコンピューティングの装置が持つべき大構造を理解するためである。

  • 2021.08.27

    人工知能への道（3）：「対話する構造」の重要性

    人工知能の父と呼ばれるマービン・ミンスキー氏は、1961年の論文（参考資料1）の中で、「知性（Intelligence）は、外部情報との関係が強い脳内の世界モデルとマインドとの間の内省（Introspection）によって発現する」という複数の計算機構（マルチエージェント）間の対話モデルにて、人間の知的活動を説明しようとしていた（参考資料2）。 今回は、「複数の計算機構間の対話」が計算能力をステップアップさせる鍵となる方向でもあると数学的に証明されていることを紹介する。

  • 2021.07.28

    人工知能への道（2）：Intelligenceとは何か

    2016年の日本政府（総務省）の情報通信白書（参考資料1）では、人工知能の定義は、研究者によって異なっている状況にある。AIブームにありながら、「AI」という技術用語が何を意味しているのかについては、複数の専門家から「共通理解（Consensus）は明確ではない」との趣旨の論文が出され続けている（参考資料2-6）。そこで、筆者は、可能な範囲で、その人工知能とは何であり、何ができる機能であるべきなのか、について調べることとした。 今後、数回に分けて、その概要を報告してみようと思う。

  • 2021.06.29

    半導体戦略議論についての提案

    昨年末からの半導体の供給不足報道に続き、5月後半以降、政府や自民党における半導体戦略議論についてのニュースが多く伝えられた。「製造基盤の強化」が強調されている印象があるが、経済産業省の資料(図1)を見ると、エコシステム全体を面で捉えた競争力アップに取り組む姿勢も読み取れる。 半導体関係者の期待感は非常に大きい。 気になるのは、「政策投資を、どのようなプロジェクトで、どのように進めるのか」との点と思う。 そこで、20数年前、「ロジック半導体」が行き詰まった時に経験した問題（What to make）」を今一度振り返ってみたい。

  • 2021.05.26

    人工知能への道（1）：ニューラルネットワークとCAMの類似性

    筆者は、4月末に、1人で小さな会社を起こした。2019年末に40年近く勤めていた企業を退社して以来、名詞も所属もない状態の「不都合」を次々と実感し決断した。社名は、「情報統合技術研究合同会社」とした。設立目的は、「曖昧検索回路をスケールアップする技術」をまとめ、世に問うためである。本ブログでは、その技術にこだわりを持つに至った経緯を記載したい。

  • 2021.05.07

    半導体産業の“スーパーサイクル”を引き起こす技術の新潮流

    集積回路（Integration Circuit）は、信頼性が非常に高く、少ないメンテナンスで長期間にわたって無人で稼働する自動化資本財を構築し、世界の産業界に情報産業革命1を引き起こしてきた。本稿では、そのインフラ構築の歴史をファブレス半導体企業2に注目して振り返り、近年の日系のファブレス企業の動向と対比する。この10年は、AI（Artificial Intelligence）とHPC（High Performance Computing）が注目されている。AI技術にてデータセンターに溜まるデータを統合解析すれば、世の中の全体状況を俯瞰し行動するアルゴリズムを生成することも可能だ。「情報を統合する技術」は、競争を制する「力」ともみなされつつあり、現在、「その技術」への投資は、既存の大手企業や政府も交えた例を見ない規模となりつつある。

  • 2021.04.21

    Nvidiaの成功に学ぶ(その6)

    今回のブログでは、米Nvidia社の直近の市場認識と事業戦略に関する筆者の注目点をまとめる。同社は、2月24日(米国時間)に発表した2021年度期の決算概要にて、売上高が前年度比53%増（166億7,500万ドル）、営業利益が同59%増（45億3,200万ドル）、純利益が同55%増（45億3,200万ドル）と、大幅な増収増益を報告した（参考資料1）。 過去5年間に、売上額を急増（5年で3.55倍）させた最大の要因は、データセンター向けGPUと、ゲームや仮想通貨のデータマイニングの汎用GPUであるという（参考資料2、 3）。ウェーハファウンドリ企業からのウェーハ供給が滞っている状況でも、同社業績は驚異的に伸びている。

  • 2021.03.19

    Nvidiaの成功に学ぶ(その5)

    本ブログでは、先ず、GPU（Graphics Processing Unit）技術に取り組む企業が近年急増していることを示す。 GPU技術は、AIチップやNPU (Neural network Processing Unit) と共通項の多い技術であるが、それらを取り巻く技術の進化は、今後の集積回路技術に大きな影響を与えると思われる。 次いで、Computer Graphics (CG) 処理のアルゴリズムとGPU回路の違いを見てみる。「特定のアプリケーションが要求するアルゴリズム」と「そのアルゴリズムを実装する集積回路設計」の間の違いが際立つ好例であるからである。GPUの世界では、アルゴリズムをそのままロジック回路に置き換えたスタートアップが多かったが、画像処理の世界ではそれら企業の多くが姿を消した。。

  • 2021.02.25

    Nvidiaの成功に学ぶ(その4)

    本ブログでは、米国のNvidia社が、1993年の起業後の困難を乗り越え、1997年にPC向け3Dグラフィックボードの市場創造に成功し、更に、汎用並列処理プロセッサ（GPU）のHPC（高性能コンピューティング）や人工知能用途への期待から、Intel社を超える株式時価総額の評価を得るようになった経緯をまとめ、IT系ロジック集積回路を狙う半導体企業の在り方について考える。

  • 2021.01.20

    Nvidiaの成功に学ぶ(その3)

    本ブログでは、「並列演算回路」に取り組んだNvidia社の起業以来の足取りを振り返っている（参考資料1、2）。「IT（情報技術）分野のロジック系半導体市場」の再興を成すには、日系半導体企業の弱点を突き止め、次の『風』に備える必要があるからである。

  • 2020.12.23

    Nvidiaの成功に学ぶ(その2)

    今回は、Nvidia社の創業直後の6会計年度（1993年4月～1998年）の変遷を、2016年11月30日刊のForbes誌（参考資料1）と、2016年9月7日のPC Watch誌（参考資料2）および、1999年の上場に向けて提出したSEC-File（FORM S-1）から読み取ってみる。

  • 2020.11.20

    Nvidiaの成功に学ぶ(その1)

    今月から、セミコンポータルのブログのコーナーに登場させていただくことになった。私は、昨年末に約39年間勤めた国内の半導体企業を退社し、それから約1年間、主にニューロモーフィックスの現状を追いかけて来た。理由は、「集積回路がシリコン脳の実現にチャレンジする」という人類史のエポックとも云える時代に生きる幸運を実感したく思ったからである。

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