AI分野への投資の学習パス

在土曜日のオンライン交流で、あるネットユーザーがAI分野でどんな本を読めばよいか、どの雑誌を購読すればよいか、どのように学べばよいかと質問しました。

私はAIの学習は私たちの目的に応じて決めるべきだと思います。

私にとって、AIを学ぶ目的は非常にシンプルです：この分野の専門家になるためでもなく、将来的にこの分野で生計を立てるためでもなく、単純にこの分野の発展を理解し、自分に合った投資機会を見つけるためです。

この目的に向かって学ぶ際、最も重要なのはAIの論理を理解し、将来のAI分野で新たに現れる事象について大まかな判断ができるようになることだと思います。

AIの論理を理解するためには、AIの基本原理を紹介するいくつかの本から始めると良いでしょう。

この分野では、オンラインでオススメされている本『これがChatGPTだ』（スティーブン・ウォルフラム著）があります。

この本は最もシンプルな基本概念から始まり、大規模言語モデルの数学的原理と動作方式を紹介しています。基本的な加減乗除ができれば、この本を読むことができます。

読む過程でどうしても難しいと感じた場合、最初の数章だけを読めば、後の章を見なくても大規模言語モデルの原理を大まかに理解することができます。

これらの原理を理解した後、なぜ大規模言語モデルの訓練にGPU、データ、アルゴリズムが必要なのか、そしてGPU、データ、アルゴリズムが大規模言語モデルの訓練過程でどのような役割を果たしているのかを知ることができます。

さらに考えを深めると、大規模言語モデルの訓練効率を向上させるためにNVIDIAがどのような最適化を行ったのか、なぜNVIDIAがその最適化のために歴史的にいくつかの小会社を買収したのか、そしてその買収された小会社が何をしていたのかを理解できるようになります。

この論理を追っていくと、現在市場に出回っている多くのいわゆる分散型コンピューティングが「偽プロジェクト」である理由がわかります。つまり、分散型コンピューティングという方向性が間違っているわけではなく、NVIDIAのフレームワークの下では理想的な分散型コンピューティングシステムを設計することが難しいということです。

このようなシステムを実現するためには、GPUの設計を再構築する必要があると思います。もしNVIDIAのフレームワークを使ってこのような分散型コンピューティングシステムを構築しなければならない場合、構築されたシステムはせいぜい実験品や展示品に過ぎず、真に集中型コンピューティングシステムの強力な競争相手になることは難しいでしょう。

AIの基本原理についての理解が得られた後は、数学的に深く掘り下げる必要はなく、次にAIの応用シーンや発展のトレンドに重点を置いていきます。この分野では、万維鋼著の『転換点：AIが世界を覆す前夜に立って』を読みました。

この本は非常に豊かな想像力を持ち、基本的な論理的支えがあり、私たちが理性的に未来のAIが広がる世界がどのようなものになるかを推測し、想像することができます。

これらの2冊の本以外には、特に他の本を読んだことはなく、残りはほとんどオンライン（例えば、WeChat公式アカウントやTwitter）でさまざまな記事を読み、さまざまな新しい動向をフォローしています。そして、これらの記事や動向の中で提供される新しい情報に基づいて、AIに対する理解を豊かにし、拡張しています。

例えば、現在のChatGPTは大規模言語モデルであり、主にAIの言語理解を訓練しています。しかし、人間の知能は多様です。私たちは言語以外にも多くの方法でこの世界を認識しています。AI分野の多くの記事では、行動モデルや空間モデルなど、他のカテゴリーのAIの発展についても紹介しています。

これらの知識は、AIの横断的理解を豊かにし、AIの発展が実はこれほど多くの分野にまたがっていることを知る手助けとなります。そして、これらの多くの分野の中には、現在研究段階にあるものもあれば、すでに喜ばしい兆しが見えているものもあり、今後数年でそれらも自分たちの「ChatGPT」を生み出す可能性があります。そして、これらの新しい「ChatGPT」が現れたとき、それらはどれだけのクラウド、どれだけのコンピューティングパワー、どれだけのGPUを必要とするのでしょうか？

これらは私たちのAI分野への投資理解と想像を大いに豊かにしてくれます。

さらに、皆さんには著名なベンチャーキャピタルがAI分野の発展についてのまとめや共有を多く読むことをお勧めします。

例えば、最近私はセコイアキャピタルのAI分野の発展に関する見解を読みました。その中で、将来的に現れる可能性のある「エージェント経済」、つまりAIエージェント間の相互作用が形成する経済体について言及されていました。

この経済体について話す際、セコイアキャピタルはそれが3つの要素を備えている必要があると強調しました：

第一は永続的なアイデンティティ；第二はシームレスな通信；第三は安全性です。

この3つの要素を見たとき、私はすぐにブロックチェーンを思い浮かべました。この3つの要素はまさにブロックチェーン技術の切り札ではありませんか？

暗号ウォレットはAIの永続的なアイデンティティであり、ブロックチェーンのスマートコントラクトに基づく相互作用は干渉を受けないシームレスな通信であり、分散型の検閲耐性の特性がAIエージェントの安全性を保証します。

これらが私自身がAIを学び、理解するためのいくつかの方法です。参考にしていただければ幸いです。