理系学部の選択肢

> むしろAI処理などではGPUの演算能力がシステム性能を大きく左右します。CPUだけでは成立しない処理をGPUが担っています。

CPUがGPUに処理を任せられる能力をもっているから、GPUが効果的に働くのであって、CPUが非力だったらGPUに任せられないだろ。手足を使いこなすにはそれだけの頭脳がいることくらいわからない？

そして、ここでもう一つ重要なのがエッジAIです。

ジレンマさんは「AIの頭脳を米中に握られる」という前提で話をしていますが、フィジカルAIの「頭脳」は、データセンターにある巨大な基盤モデルだけではありません。

ロボットが現実世界で動くには、カメラや触覚などのセンサーから得た情報をその場で処理し、状況に応じてモーターやアクチュエータ、手の把持力などを低遅延で制御する必要があります。

つまり、
基盤モデル／VLM・VLA
↓
エッジAI
↓
センサー・制御
↓
アクチュエータ・マニピュレーション
↓
現実世界
↓
実機データ
AIへ
という循環で考える必要があります。

「AIの頭脳を米中が握れば、日本の手足は振り回されるだけ」という単純な構図ではありません。

クラウド側のAI、エッジAI、センサー、制御、アクチュエータ、マニピュレーション、そして実機データをどう統合するか。

ここまで踏み込まなければ、フィジカルAIの産業構造は見えてこないのでしょう。

単純過ぎて…はぁ…

そもそも「頭脳＝米中の巨大AI」と決めつけているところから、単純化しすぎです。

現場でセンサー情報を受け取り、低遅延で認識・判断・制御するエッジAIも、フィジカルAIの重要な知能層です。

クラウドの巨大モデルだけが「頭脳」ではありません。

そして、ここでもう一つ重要なのがエッジAIです。

ジレンマさんは「AIの頭脳を米中に握られる」という前提で話をしていますが、フィジカルAIの「頭脳」は、データセンターにある巨大な基盤モデルだけではありません。

ロボットが現実世界で動くには、カメラや触覚などのセンサーから得た情報をその場で処理し、状況に応じてモーターやアクチュエータ、手の把持力などを低遅延で制御する必要があります。

つまり、
基盤モデル／VLM・VLA
↓
エッジAI
↓
センサー・制御
↓
アクチュエータ・マニピュレーション
↓
現実世界
↓
実機データ
AIへ
という循環で考える必要があります。

「AIの頭脳を米中が握れば、日本の手足は振り回されるだけ」という単純な構図ではありません。

クラウド側のAI、エッジAI、センサー、制御、アクチュエータ、マニピュレーション、そして実機データをどう統合するか。
ここまで踏み込まなければ、フィジカルAIの産業構造は見えてこないです。

> マニピュレーションとエッジAIの話まで踏み込まないと

それも所詮パーツだよ。エッジAIもパソコンでいえばGPUのようなもので、一部の処理をコアAIから任せられているにすぎない。

会社組織に例えれば簡単に理解できるのだが、職位が低い人が多いのだろうな。

「所詮パーツ」「職位が低い人」という会社組織の上下関係でフィジカルAIを説明してしまうところに、むしろ文系者の反論限界が出ていますね。

フィジカルAIは会社組織ではなく、物理システムです。

エッジAIが必要なのは、「コアAIから仕事を任される職位の低いAI」だからではありません。現実世界では、センサーから入った情報を低遅延で処理し、その場で制御しなければロボットは動かせないからです。

「コアAIが上、エッジAIが下」という職位の話に置き換えてしまうと、なぜエッジAIが必要なのかという物理的・工学的な理由そのものが見えなくなります。

「職位が低い人」という例えが出てくるあたり、フィジカルAIを会社組織の上下関係でしか理解できていないようですね。

物理未履修の文系者には、イメージできない世界なのでしょう。

違うと思いますよ。
評価軸を条件にしたら、自国に有利な評価軸を与えたら、順位は自由に変えられますよね。
評価軸自体をAIに与える事で、バイアスはAIの基準のみになります。

評価軸付与=命令者のバイアス+AIのバイアス
評価軸なし=AIのバイアス

「AIに評価軸を丸投げすればバイアスが消える」という発想自体が、かなり危ういですよ。評価軸がなければ順位を付けられないし、AIが勝手に採用した評価軸なら、その選択根拠すら検証できません。

問題は『誰が評価軸を決めたか』だけではなく、『なぜその評価軸なのか』『他の軸では結果がどう変わるのか』を検証可能にすることです。

AIに丸投げしたら客観的になる、というのは、AIを「中立な神様」か何かと勘違いしていますよね。