Microsoftは、Windows 10の次期メジャーバージョンで人工知能（AI）と機械学習（ML）をサポートすると発表しました。しかし、市場の誇大宣伝はさておき、MicrosoftはAIと機械学習の真の担い手はクラウド上のオープンソースソフトウェアにあることを認識しています。これは、カリフォルニア州ソノマで開催されたLinux FoundationのOpen Source Leadership Summit（OSLS）で、Microsoft Azureの最高技術責任者（CTO）であるマーク・ルシノビッチ氏が伝えたメッセージです。

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ルシノビッチ氏は冒頭で明確にこう述べた。

人工知能技術は再び注目を集めています。オープンソース技術、コミュニティライブラリ、フレームワークが、独学で機械学習を学ぶ開発者の成長を牽引しています。クラウドのコンピューティングパワーは、大規模データセットの処理をコスト効率良く、かつユビキタスなものにしました。コミュニティ全体で研究が進み、共有されるにつれて、あらゆる処理プラットフォームを網羅する多様なオープンソース技術を採用したインテリジェントアプリケーションがますます増えていくでしょう。

具体的には、マイクロソフトがクラウドコンピューティングとオープンソースソフトウェアを活用して顧客のソリューション提供を支援している2つの例を挙げました。1つ目は、ロールス・ロイス社が機械学習を活用して航空機エンジンの摩耗を追跡している例です。このデータは、人工知能（AI）と組み合わせることで、エンジンの予防的なメンテナンスに活用されています。

マイクロソフトは、クラウドコンピューティングとオープンソースソフトウェアの約半分を、ベータプログラムであるDiagnosticX Intelligent Disease Predictive Architectureのサポートに活用しました。このアーキテクチャの主な目的は、米国国立衛生研究所（NIH）のX線データベースに保存されているX線画像を解析することです。このデータは、Visual Studio for AIとAzure Machine Learningを使用して、Core ML、Google TensorFlow、ONNXなどのオープンソースの機械学習およびAI分析プログラムに入力されます。最終結果はWebインターフェースからアクセスでき、肺炎の診断に利用できます。

なぜこれらの技術を使うのでしょうか？それは、X線装置の数が放射線科医の数をはるかに上回っているからです。米国だけでも5万人の小児が肺炎で亡くなっており、この致命的な病気を早期に発見し、適切な治療につなげられるツールがあれば、それは勝利と言えるでしょう。

ルシノビッチ氏は、「これらのプログラムを可能にするものは何でしょうか？それはクラウドコンピューティングです。これまで大きな進歩が見られなかったのは、AIや機械学習の開発者が常に求めてきたもの、つまり、ほぼ無制限のストレージとNvidiaのTesla K80やP100などの高速GPUプロセッサを備えた、低コストでオンデマンドかつスケーラブルなコンピューティングパワーをクラウドコンピューティングが提供し始めたからです」と述べました。

これらを総合すると、AIと機械学習の開発者は、これまで実験に必要だったリソースを手に入れることができます。ルシノビッチ氏は、「AIと機械学習は芸術であり、実験が必要なのです」と述べています。

ルシノビッチ氏によると、この目標を達成するためのツール、プログラム、フレームワークはほぼすべてオープンソースです。「MySQL、PostgreSQL、Hadoop、Cassandra、NoSQLデータベースなど、すべて完全にオープンソースです。分析と予測にはRand Sparkを使用できます。そして、最も人気のあるディープラーニングライブラリであるTensorFlow、Keras、Caffeもオープンソースです。」

ルシノビッチ氏は続けて、「2007年当時、機械学習の専門家はオープンソースこそが人工知能と機械学習にとって最適なアプローチだと信じていました。今ではどちらもオープンソースに基づいています」と述べた。

ルシノビッチ氏は、オープンソースとクラウドコンピューティングの間で、人工知能と機械学習があらゆる業界を変革したと信じており、これは単なるマーケティングの誇大宣伝ではない。