AI投資の学習経路

出典：dao said blockchain

土曜日のオンライン交流で、あるユーザーが「AI分野でどんな本を読み、どんな雑誌を購読し、どんな方法で学べばいいのか」というコメントを残した。

AIについて学ぶことは、目的次第だと思います。

私の場合、AIを学ぶ目的は単純で、この分野の専門家になるためでも、将来この分野で生計を立てるためでもなく、単にこの分野の発展を知ることで、この分野で適切な投資機会を見つけられるようにするためです。

そのために勉強するのであれば、AIのロジックを理解し、AIの分野で新しいことが起こる未来を大まかに判断できるようにすることが最も重要だと思います。

AIのロジックを理解するには、AIの基礎を紹介した本から始めるといいと思います。

この点に関して、アルトマンがインターネット上で推薦している「This is ChatGPT」（スティーブン・ウルフラム著）という本があります。

この本は最もシンプルな基本概念から始まり、大きな言語モデルの数学とその仕組みについて説明しています。基本的な足し算、引き算、掛け算、割り算を知っている人なら誰でもこの本を読むことができるでしょう。

読んでいて本当に圧倒されそうになったら、最初の数章を読むだけでもいいし、後の章を読まなくてもビッグ・ランゲージ・モデルの原理は理解できるだろう。

これらの原則を理解した上で、なぜGPU、データ、アルゴリズムが大規模言語モデルの学習に必要なのかを知ることができますし、実際にGPU、データ、アルゴリズムが大規模言語モデルの学習において、どこでどのような役割を果たすのかを知ることができます。

さらに考えていくと、大規模言語モデルのトレーニング効率を向上させるために、NVIDIAがGPUに対してどのような最適化を行ってきたのか、なぜNVIDIAは歴史的にその最適化のために小さな会社を買収してきたのか、そして、その買収した小さな会社が実際に何をしているのかがわかります。

また、このロジックに沿って、おそらく私は、市場にあるいわゆる分散型演算の多くが「疑似プロジェクト」である理由を理解しています。分散型演算が正しい方向ではないということではなく、NVIDIAのフレームワークの下で理想的な分散型演算システムを設計するのは非常に難しいということです。

そのようなシステムを本当に実装するには、GPUの設計をリファクタリングしなければならないと思います。もしそのような分散型演算システムがNVIDIAのそのようなフレームワークを使用して構築されなければならないのであれば、構築されたシステムはせいぜい実験かショーケースとみなされるだけで、本当に集中型演算システムの強力な候補となることは難しいでしょう。

AIの基本原理が理解できれば、数学的な探求を続ける必要はありません。その点で、万維剛の『変曲点：AIが世界を破壊する前夜に立つ』を読んだ。

この本の良いところは、非常に想像力豊かでありながら、それを支える基本的な論理があり、AIが巷に溢れる未来の世界を合理的に推測・想像できることです。

この2冊以外には、もう本は読んでおらず、あとは基本的にインターネット（WeChatやTwitterなど）の記事を読み、あらゆる新しい動きに注意を払う生活をしている。そして、これらの記事や開発で提供される新しい情報に基づいて、AIについての理解を深め、広げることができるのです。

例えば、ChatGPTは今や大きな言語モデルであり、主に言語を理解するためにAIを訓練していることは知っています。しかし、人間の知性はカラフルです。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の開発を紹介します。

こうした知識は、AIの水平的な理解を豊かにし、AIが非常に多くの領域にわたって進化してきたことを教えてくれます。これらの横断的な領域には、まだ研究段階のものもあれば、すでに有望な兆しを見せているものもあり、今後数年のうちに独自の「ChatGPT」が生まれる可能性があります。そして、これらの新しいChatGPTが出現したとき、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が必要になるのでしょうか？

これらはすべて、AIへの投資に関する私たちの理解と想像力を大いに豊かにするものです。

さらに、AI分野の発展について、有名なベンチャーキャピタリストたちの要約や共有も読むことをお勧めします。

例えば、私は最近、AIの発展に関するセコイア・キャピタルの洞察を読みましたが、その中で、将来「知的身体経済」が出現する可能性、つまり、AIエージェント間の相互作用によって形成される可能性のある経済について触れていました。

この経済について語る際、セコイア・キャピタルは3つの要素を持たなければならないと強調した。

1つ目は恒久的なアイデンティティ、2つ目はシームレスなコミュニケーション、3つ目はセキュリティである。

この3つの要素を読んで、私はすぐにブロックチェーンを思い浮かべた。この3つの要素こそ、ブロックチェーン技術のキラーアプリではないだろうか？

暗号化されたウォレットはAIの恒久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のないシームレスなコミュニケーションであり、分散型の検閲耐性機能はAIインテリジェンスのセキュリティを保証する。

以上、AIを学び、理解するための私なりの方法を紹介しましたので、参考にしてください。