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人々はクラウドコンピューティングを遠く離れた抽象的なものと考えていますが、それはヴォーゲルスが言うように、行われるすべてのコンピューティングアクションに浸透しています。
アマゾンのAWSの普及、そして一般的なクラウドコンピューティングは、クラウドコンピューティングがもはや遠い存在ではなく、常にコンピューティングに組み込まれている機能であることを意味しますと、アマゾンのCTOヴェルナー・ヴォーゲルスは述べています。「それはすぐそこにあります」と、AWSのローカルゾーンのキャリアポイントオブプレゼンスにいる5G電話を使っている場合は文字通りです。
「最近、クラウドはすぐそこにあります」とアマゾンの最高技術責任者であるヴェルナー・ヴォーゲルスは、水曜日にアマゾンのChimeビデオプログラムを通じてZDNetとのインタビューで述べました。
クラウド大手のチーフテクノロジストとして17年以上の経験を持つフォーゲルズは、クラウドコンピューティング技術の構築、特に2007年にパブリッククラウドを先駆けたアマゾンのAWSが、すべてのコンピュータ使用においてクラウドコンピューティングをより深く結びつけるようになったことを振り返っていました。
一般の人々は、フォーゲルスが「クラウドはどこかにあるいくつかのものだ」という認識をまだ持っていると言いました。「そして、AWSの最初の2つのリージョンを立ち上げた初期の頃は、確かにそうだったかもしれません。」
「しかし今、世界中に24の地域、84のアベイラビリティゾーン、数百のポイントオブプレゼンスがあり、5Gアクセスポイントでエッジに向かって推進され、宇宙にまで広がっています。つまり、クラウドはすべての個人にますます近づいています」と、AWSインフラストラクチャの全体的な範囲について言及しながらボーゲルスは述べました。
クラウドは文字通りすぐそこにあります。歩いたり、話したり、テキストを送ったり、アプリを使ったりしているとき、そこにはAWSがあります。
"5G電話をお持ちであれば、キャリアのAWSサービスにアクセスしているのではないかと思います。実際、あなたの近くにあるAWSアクセスポイントで稼働しているのです。"
AWSのローカルゾーンは、各人により近づくという概念を最も象徴しているかもしれません。これは、コンピューティング、ストレージ、その他のサービスが大規模な人口集中地の近くに展開されるオプションです。
「ストリーミングやゲームを行う人々で、顧客に対して本当に低遅延を求める場合、彼らはAWSの主要地域ではなく、ローカルゾーンでそれを運用します。そうすることで、より近くに行くことができ、非常に成功した製品となっています。」
実際、AWSはビジネスとしてアマゾンに貢献し続けています。木曜日の夜、同社はサービスの急成長の別の四半期を発表し、収益は前年比33%増の約200億ドルに達しました。アマゾンは、AWSの収益が12ヶ月でほぼ800億ドルの「ランレート」にあると述べました。同社は、AWSを強化するために、今年はインフラ商品とサービスへの支出を増やす計画です。
クラウドがますます近づいてきており、興味深い形で現れています。建物の周囲に埋め込まれた技術、スマート技術、センサーを取り入れてください。
「私が見ていることの一つは、デジタルと物理的、またはアナログの明確な区別が消えたということです」とフォーゲルスは言いました。「デジタルセンサーの環境配置とそれとの相互作用の全体的な概念は確実に増加しています。」
デジタルネイティブに関しては明らかかもしれませんが、彼はアマゾンのアレクサデバイスが一種のブレークスルーであると指摘しています。「私が気づいていることの一つは、アレクサに本当に熱心な人々は高齢者であるということです」とフォーゲルスは言いました。「彼らにiPadを渡すと、孫の写真に使うかもしれませんが、それが限界です。」
「しかし、彼らが話すことができるなら、これは彼らが何年もやってきたことです。」と、彼は観察しています。いくつかの古いユーザーはアレクサを「彼らの救世主」と表現しています。
おそらくそこには教訓があります。高齢化する世界の人口において、フォーゲルは、誰がケアを必要とし、誰が助けられるかという緊張が、ある程度、スマートテクノロジーに依存し、セルフケアを医療の重要な要素にする可能性があると述べています。
「自己ケアを行う人々の分野で新しい革新が確実に起こっているのを見ています」とフォーゲルスは述べました。
「私が非常に重要だと思う分野の一つは高齢者ケアです。私たちは皆年を取っています。」彼は、社会にとっての一つの課題は「まず第一に、人々が老後に施設に行かずに自宅に長く留まることを確実にするために、どのような革新が必要か」ということだと述べました。
センサーや自動アラームなどを通じて、「特に高齢者ケアや一般的な健康管理に関して多くの革新があり、利便性の大幅な向上が見られるでしょう」とフォーゲルスは述べました。
アマゾンは先週、緊急医療施設の運営会社である1Life Healthcareの買収を発表しました。普及している技術との関連について尋ねられたヴォーゲルズは、進行中の取引やアマゾン内部の他のスタッフが扱っている取引について推測することを控えました。
医学は、63歳のフォーゲルズにとって非常に大切なテーマであり、彼は技術者になる前に放射線学で初期のキャリアを積んでいました。フォーゲルズは今月初めにアマゾンのニューヨークAWSサミットで基調講演を行う予定でしたが、最後の瞬間にマーティン・ビービーにバトンを渡さなければなりませんでした。彼は「マーティンは素晴らしい仕事をした」と述べました。
講演を行っていたら強調したかったことを尋ねられたボーゲルスは、ZDNet<&47;em>に対し、アーカイブ放射線学の保存の悪い昔について聴衆に伝えたかったと述べました。
「40年前、30年前のことですが、デジタルストレージのコストは病院が支払うには高すぎたため、医療記録のニーズに応えるために、「すべてのMRIデータをデジタル形式で取得する代わりに、基本的にフィルムに印刷し、従来のX線と同じ方法でアーカイブしていました。」
ヴォーゲル氏は、金庫に保管されたフィルムの煩雑なアーカイブシステムの結果として、「患者が戻ってきたとき、デジタル情報を比較することができず、実際にフィルムで見ることになる」と述べました。熱心にフィルムを見つめる放射線科医にとって、「彼らの視力は夜間は午前9時ほど良くなかった」と彼は指摘しました。
最近では、「純粋なデジタルデータ、例えばクラウドやアマゾンのS3ストレージを操作するためのあらゆる助け」が、彼らにとって画像を学ぶことがはるかに機敏になることを意味する、と彼は言った。
技術の変化が実践をどのように形作るかの多くの詳細の一つとして、デジタル形式の情報へのアクセスが増えることで、放射線科医の業務を強化するためにAIとMLが求められるようになると、ヴォーゲルスは述べました。
AIや他の技術における倫理は「非常に敏感なトピック」であるとヴォーゲルスは指摘しています。「ある国では非常に適用可能な技術も、他の国では画像認識や他のツールの使用が適切でない場合があります。」ヴォーゲルスは、ロンドンが監視用の閉回路カメラで満ちている例を挙げました。「アムステルダムでそれを行ったら、革命が起こるでしょう。」
「AIや機械学習が仕事を奪うと信じている人はまだたくさんいます」とヴォーゲルスは述べました。「しかし、放射線科医と話すと、彼らはこれに非常に興奮しています。」
デジタルでは、「その比較は非常に微視的になります」とフォーゲルスは言い、腫瘍のようなものを見ることを意味しています。「あなたの目はそれには十分ではありませんが、AIと機械学習はこの種のパターンを発見し、放射線科医がより深く見るべき領域に導くことができます。」
本質的に、彼ら（放射線科医）は医療におけるAIを自分たちの補完と見なし、夜に早く帰るチャンスかもしれないと考えています。
放射線科の例は、機械学習の能力とデータを保持できることによって、医療において大きな変化が起こっているという一例に過ぎないとボーゲルスは述べました。
「最近では、彼らは腫瘍の成長をセンチメートルではなく、ほぼ顕微鏡レベルで測定しようとしています」とフォーゲルスは説明しました。「それは大きな変化です。」彼は、機械学習によって腫瘍で初めて見ることができる顕微鏡的な違いが大きな違いである可能性があると述べました。
「特にMRIスキャンでは、悪性腫瘍と良性腫瘍の違いを顕微鏡レベルで見ることができる特定のパターンがあります」とフォーゲルスは述べました。放射線科医が最終的な判断を下しますが、彼は機械学習が以前は得られなかった「情報を浮き彫りにする」ことができると述べました。
他の進展には、世界の医療ノートのデジタル化が進行中であることが含まれますが、そのほとんどはまだ手書きの形式です。それらの記録をデジタルデータに変換することで、AIがすべてを整理し、分析することが可能になります。「パターンや交差点の分析が可能になり、5年前には全く不可能だったことが今では可能になりました。」
フォーゲルズは、MRIの腫瘍分析のような技術には、深層学習などの最先端のAIの革新が必要だと述べました。「データをただ掘り下げるだけや、SQLクエリを書いてデータから結果を得られると思うのは違います」と彼は言いました。「本当にパターンマッチングと深層学習です」と、「これらのモデルの多くはまだ進化している」と述べ、使用されるAIモデルを意味しました。
より平凡なレベルで、AIの行く先を尋ねられたヴォーゲルスは、その技術がアマゾンが小売業務で20年間にわたって持っていたような革新をほとんどの取り組みにもたらす機会を提供すると答えました。パーソナライズのようなものです。
「私たちは、実際に役立つシステムを構築できる段階に達しており、アマゾン内では、実際にこれを20年間行ってきました。」
「アマゾンが行っている多くのこと、推薦やパーソナライズを見てみると、私たちは1億通りの異なるホームページを提供しています。これはすべて機械学習技術に基づいて行われています。」
「そして、アマゾンは過去の数十億件の注文を保持しており、どの注文が詐欺であったかを正確に把握しています。それを基にモデルを作成し、新しい注文が入ると、X%の確率でこれが詐欺の注文であることがわかります。」
「これらは、アマゾンが常に他の企業よりも5年から10年先を行っている種類のものです」と彼は言った。「そして、これらは私たちがどこでも見るべき種類のものであり、誰もが自分のパターンに基づいて過去の注文や予測サービスに関する情報を利用できるべきです。」
彼は、機械学習がコード開発において「非常に重要な役割」を果たし始めていると述べ、アマゾンのCode Whisperer技術のようなものを挙げて「単調な作業を取り除く」と言いました。彼は、それがITにおけるコーディングタレントへの信じられないほどのプレッシャーを軽減するかもしれないと指摘しました。
機械学習は、エネルギーなどの規制された産業に利益をもたらすだろうとフォーゲルスは述べた。オーストラリアの液化プロパンガス産業では、予知保全に移行しているという。過去には、施設は何か問題が発生した場合にのみ巨大冷蔵庫にアラームが鳴るようになっていたが、「彼らは新しいセンサーを使用して予知保全を行っており、災害に直面するのではなく、それを防ぐことができる。」
それは重要です。
製造業は機械学習から大きな恩恵を受けることが期待されています。彼は「アメリカでは、典型的な製造設備は26年前のものです」と指摘しました。「それは機械学習以前のことであり、製造環境を近代化し、それらから得られるデータを安全性やセキュリティ、予防保守に利用することができる多くの異なる分野があります。」
AIにおける倫理のより深い問題についてはどうでしょうか？「考えるべきことがたくさんあります」とフォーゲルスは言いました。
彼が示唆したのは、物を作る人々がある意味で自己監視的であるべきだということについて考えられる部分です。
「一方で、私たちは技術を見て、これらのモデルが実際に何であるかを理解するために何ができるかを考えるべきです。私は、規制要件もその方向に向かうと期待しています。」
同時に、彼は「倫理は難しいテーマであり、非常に社会的に駆動されている」と述べました。
「ある国で非常に適用可能な技術が、他の国では画像認識やその他のツールの利用が適切でない場合もあります。」
フォーゲルズは、ロンドンが監視用の閉回路カメラで満ちている例を挙げた。「アムステルダムでそれをやったら、革命が起こるだろう」と彼は述べた。
「非常に敏感なトピック」とボーゲルスは言い、技術の責任ある使用を理解することは根本的な事実に到達することを意味すると述べました。「一方で、技術は善のために使用されることがあり、他のケースでは技術が倫理的でない使用をサポートすることもあることを私たちは見てきました。」
「それは、規制当局が技術を作る人々と協力して下す決定です。」