西村 祥一 氏
株式会社オルツ -CTO
南カリフォルニア大学理学修士（計算分子生物学）。日本オラクル株式会社出身。機械学習、IoT、FinTechなどに精通。数々の世界的ハッカソンでの受賞歴あり。直近ではBlockchain Hackathon Tokyo 2016 MVPやGlobal Blockchain Summit in 上海 Best Innovation賞受賞。また、高IQ集団MENSA会員。 2017年11月に株式会社オルツ入社、CTOに就任。
オルツは、デジタルクローン（自身の意思をデジタル化しあらゆる作業の代行を目的としたA.I.）の実現を目指す企業です。 【al+ stack】 デジタルクローンの実現に不可欠な膨大な個人データを、暗号技術とブロックチェーン技術により機密性と改竄不可能性を保ちながら永続化するための仕組み。 【al+ emeth】 分散コンピューティング技術とニューラルネットワーク技術を組み合わせ、人工知能の学習に必要な大規模な演算処理能力を確保するプラットフォーム。
Al+ Stack & Emeth分散型個人情報ネットワークと分散コンピューティング
ひとつ前の彼は、時差で寝ているかもしれないし、ビーチでくつろいでいるかもしれない。
今日、私の家族は遊園地に行っている。
私のコピーがもしいたら、家族と遊園地に行って、ここでコピーが発表していることができればいいな、ということを考えながらものを作っているのが株式会社オルツです
パーソナライズされたAI
変わりに身になって行動を始める。メールの返信をしたり。
（寝てる間に、AI同士が買ってにメールに応答して、「あら、珍しいわね、起きてたの？」なんて言いながら（持ち主はもちろん寝ているのだが）勝手に日程調整している）
もともと弊社の代表が何社も会社を経営していて、社員が同じことを聞いてくる。仕事を変わりにこなしてくれるロボットを作りたいと思ったところから始まった。
いまのPVは5年前のもの。ここを目指して開発を進めてきた。
どういうところまで来たか。
情報を与えると記憶データができる。
自然言語で自分のプロフィールを教えてくと、次から同じ質問には自動で答える。
人間からのあらゆるアウトプット、Slack、メール、録音した声、写真などからAIが形成される。
あとで、ブロックチェーン比率は少なめだが、仕組みのうちでどのようにブロックチェーンを使っているか説明する。
情報を蓄積し、
人格のモデルを作り
学習というが、機械学習やディープラーニングを使って学習する
これを支える技術としてSTACKとEMETH
われわれの目標は、全人類1人1AIクローンを作る。
生まれたときから自分と同じように行動できるAI
膨大なサーバーパワーが必要。
このためにSTACKとEMETHを使う
STACKの仕組み
暗号化した技術を分散ストレージに保管。ブロックチェーンにハッシュを保管。
自分の書き込んだ個人情報を改ざんされないようにハッシュ値をブロックチェーンに書き込む。
暗号を複合するキーを誰かに受け継いでいくことで、データへのアクセスはその鍵によって可能。
溜め込んだデータをチャットのログを見れても面白くないので、そのログを会話できる形で復元するのが最初にお見せした技術。
個人情報を打ち込んだものとか、チャットの機能がついているので、チャットでやり取りしたメッセージも分散ストレージに暗号化して書き込む
ブロックチェーンの使いみちとしては改ざんされていないことを担保することと、どこにどのデータが有るかの台帳として利用している。
ブロックチェーン上にデータの在り処が書いてあるので、実際に分散ストレージ上のデータを取得しにいく。
メッセンジャー型コミュニケーションデータを蓄積できるアプリを作ってデータを溜め込む。まだリリースしていないが。
STACKの仕組みはそのような形。
学習をする部分
GPUを大量に使いながら学習を回す必要がある。
ここを70億人分どう確保するか。
世界中に散らばる遊休計算リソースを束ねて計算させるということを試みた。
足し算できればいいとか掛け算できればいいとかではなく、学習処理ができる必要がある。GPUがつながって協調する必要がある。
ブロックチェーン上で計算以来が認識されるとノードが計算を開始する
実際どういう動きをしているかを説明します
会話をする。会話のデータはプライバシーデータなので暗号化する。
暗号化したものをネットワークに放流する。
暗号化された状態で学習処理が進む
結果を束ねると学習モデルができる。対話モデルは実際のプライバシーデータは何も載っていない状態で完成している。
出来上がった私のクローンに話しかけられると、内容を暗号化する。暗号化したままモデルに投げると、暗号化された形で答えが帰ってくる。
複合すると答えられる。
プライバシーデータを渡すことなく学習処理ができている。
計算リソースを提供したコンピューターには計算のために支払ったGasが分配される
実社会で行おうとしているプロジェクトがある。
2020年か2021年にこんな事をしようとしている。
自我を得たロボットが、電源が切れると自我を失うので、たくさんのゲーム機を購入してきて自分のデータを記録する。
みんなが自分をコピーしたAIを持てるようにしたい。
