いまさらながらSoftware 2.0の記事をよく読んでみたのでメモ。
この記事では、ソフトウェア開発のパラダイムが従来のソフトウェア1.0から機械学習を中心としたソフトウェア2.0へと変化していることが論じられています。主なポイントは以下の通りです。
- ソフトウェア2.0の台頭：ニューラルネットワークは、プログラムをデータに基づいて訓練する新しい方法を提供します。これにより、開発者はコードを直接書くのではなく、データを通じて望ましい振る舞いを学習させるアプローチを取ります。
- 開発プロセスの変化：従来の開発では、プログラマーが明示的な指示を書きましたが、ソフトウェア2.0では、データセットとニューラルネットワークアーキテクチャが「ソースコード」の役割を果たします。この変化は、開発チームの役割分担にも影響を与えています。
- ソフトウェア2.0の利点と限界：ソフトウェア2.0は計算の均一性やシリコンへの組み込みやすさなど、多くの利点を提供しますが、ブラックボックス化や不可解な失敗モードなどの限界もあります。
この記事は、ソフトウェア開発の未来に関する深い洞察を提供し、ニューラルネットワークがただのツールではなく、根本的なシフトを表していることを強調しています。
うまくいかないケースが出てきたときに、従来だとアルゴリズムを改良してソースコードを追加するのですが、Software 2.0になるとうまくいかなかったデータセットを追加して、その部分を追加で学習させてうまくいくようにする、ということで、ソフトウエアの開発環境や開発ツールなども変わるだろうと論じられています。
特に感心したのは以下の部分で、ハードウエア化の容易性に言及されています。その後の発展を思い返すと正しかったのでしょう。
以下、上記リンクからの引用です。
Simple to bake into silicon. As a corollary, since the instruction set of a neural network is relatively small, it is significantly easier to implement these networks much closer to silicon, e.g. with custom ASICs, neuromorphic chips, and so on. The world will change when low-powered intelligence becomes pervasive around us. E.g., small, inexpensive chips could come with a pretrained ConvNet, a speech recognizer, and a WaveNet speech synthesis network all integrated in a small protobrain that you can attach to stuff.
要約：ニューラルネットワークの命令セットが小さいため、カスタムASICやニューロモルフィックチップなど、ハードウェアへの統合が容易になります。これにより、低電力でインテリジェンスを備えたチップが普及する未来が開かれます。
https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35
自動運転でもTeslaをはじめとして完全にカメラだけで人間と同じように周りの環境を認知するようなシステムの挑戦が続いていますし、他の分野でもこの動きは継続していくのでしょう。
