🐱欧州大戦争：戦術的成功 ― 2024年05月16日 00:25
欧州大戦争：戦術的成功
（国境都市周辺から撤退 ロシア、南部集落も制圧―ウクライナ軍）
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024051500331&g=int
「北東部ハリコフ州ボルチャンスク市周辺から撤退」
うーん、戦況マップでは確認されていない。
「より有利な位置に移動した」（ウクライナ軍参謀本部）
「軍人の命を救い、損失を回避するためだ」
結構な話だ。
「参謀本部は１３日時点で、ボルチャンスクを巡る戦いでロシア軍が「戦術的成功」を収めているとの見方を示していた。」
この記事における浮沈子的関心は、そっちじゃない。
「ザポロジエ州では、ウクライナ軍が反転攻勢で昨年８月に奪還したロボティネを再び制圧した。」
ロシア軍の発表だけだから、何とも言えない。
が、事実だとすれば、なかなか味わい深いものがある。
２０２３年の反転攻勢の象徴、短期間でロシアの第一防衛線を突破して、アゾフ海に向かう進軍の最初の占領地となったロボティネだからな。
以前からちょこちょこ攻撃されていて、一進一退だったけど、とうとう支えきれなくなったのかもしれない。
別記事では、ドニエプル川左岸のクリンキでもロシア軍の前進を許したとある。
ここは、戦線が膠着状態ではなく、反転攻勢が続いているという宣伝に使われ、多くの犠牲者を出したところだ。
が、もう、そんなことに構ってはいられない。
（ウクライナ大統領が外遊予定中止、ロシア軍攻勢で総司令官は現地入り）
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-05-15/SDIWGYT0AFB400
「ハルキウ州で2022年以来となる大規模な攻勢を開始したことを受け、ゼレンスキー大統領は向こう数日間の外遊予定を全て中止した。シルスキー総司令官は前線の状況を個人的に監督するため同州を訪問」
「全ての決定は包括的な状況に基づいて下される」（ニキフォロフ大統領報道官）
もう、現場の司令官には任せておけない・・・。
ウクライナ軍の防衛については、いささか気になる話もある。
（ロシア軍がボルチャンスク市内に侵入、ブフルヴァトカを占領した可能性）
https://grandfleet.info/war-situation-in-ukraine/possibility-that-russian-troops-invaded-bolchansk-and-occupied-bukhruvatka/
「ハルキウ方面の要塞建設に使用されるはずだったコンクリート製構造物（龍の歯）がリプシ周辺の道端に放置されている。この構造物について兵士らは2023年夏以降から放置されぱなしだと証言している」（DEEP STATEやウクライナ人ジャーナリストのブトゥソフ氏）
やれやれ・・・。
まあ、想定の範囲内（そうなのかあ？）ではあるけど、存在自体が疑われている第一防衛線（地雷原など）と併せて、ロシア軍にウェルカムな状況なことは確かだ。
今後の展開は不明だが、大統領の外交日程に影響を与えていることと言い、総司令官自らが現地（ハルキウ市？）入りしていることと言い、事態が深刻な状況であることは間違いない。
ウクライナ国防省情報総局のブダノフ中将が、予備兵力を使い切ったと暴露したり、もう、ハチャメチャ・・・。
米国からの支援が届くころには、どうなっていることやら。
エイタクムス撃ちまくって、撃退することが出来るんだろうか？。
＜以下追加＞ーーーーーーーーーー
（ロシア領攻撃を容認 「ウクライナが最終決断」―米国務長官）
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024051501455&g=int
「米国製兵器を使ったロシア領内への攻撃について、「この戦争をどう遂行するかは最終的にはウクライナが決断することだ」と述べ、容認する姿勢を示した。」
ヤバいな・・・。
ヤバ過ぎ！。
とうとう、越境攻撃を認めちまったか・・・。
F-16がロシア領内を空爆することも間違いない。
欧州大戦争への最後のタガが外れた。
いや、ロシアと米国との直接対決への道が開かれたと言ってもいいだろう。
世界は、新たなステージに入った。
寝る前に読む記事じゃないな・・・。
＜以下追加＞ーーーーーーーーーー
（ハルキウ住民に「偽の避難指示」 ウクライナ当局が注意呼びかけ）
https://www.asahi.com/articles/ASS5H6S7NS5HUHBI002M.html?iref=comtop_International_01
「市民の間にパニックを広げることを目的としたロシアのフェイクだ」（ウクライナ非常事態庁）
たぶん、そのことは間違いないんだろうが、浮沈子的には釈然としないものが残る。
だって、フェイク記事だってすぐに分かっちまうだろうに。
ひょっとすると、バレることを承知で流しているかも知れない。
「市民に避難の必要はない」（テレホウ市長）
「ウクライナ軍や治安部隊が、状況を部分的に安定させた」（ゼレンスキー大統領）
「偽情報対策センター」は15日、「敵にまどわされてはいけない。検証された情報源だけを信じるようにしてほしい」（ウクライナの政府機関）
当局の発表も、現時点で避難の必要はないという点で一貫している。
ボルチャンスクやリプシなどからの避難も、ハルキウ市内で受け入れている。
「ハルキウ市中心部は戦闘地域から35キロ離れ、現時点のロシアの兵力では到達できないとみられる」
侵入は逐次増員で拡大し、ウクライナ側の対応の遅れや不十分な対応を誘発する高度で掟破りなアプローチを取り、取り返しのつかない結果をもたらすと妄想している浮沈子からみれば、カウンターパンチのようなフェイクニュースだ。
当局に強く否定されることで、逆に混乱を生じさせる狙いがあるのではないか。
まあいい。
陽動作戦や緩衝地帯の創出に留まり、ハルキウ市が占領されるようなことが回避されるに越したことはないが、既に滑空弾による市内の被害は生じ始めている。
米国が、供与兵器によるロシア本土への攻撃を容認する姿勢を見せているからと言って、その効果が表れるのは夏以降と見られる（本格的な支援はその頃と報じられている）。
また、越境攻撃を始めたからと言って、実際の戦闘にどの程度の影響を与えるかは未知数だ。
ロシアが３月から使い始めたD3は、地上発射も可能な滑空弾だからな。
地対空ミサイルだけでは対応できない。
後手後手に回るウクライナ側と、支援のタイムラグを避けられない米国。
やれやれ・・・。
ハルキウ市からの避難は、フェイクに関わらず、早急に行うのが正解だろう。
（国境都市周辺から撤退 ロシア、南部集落も制圧―ウクライナ軍）
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024051500331&g=int
「北東部ハリコフ州ボルチャンスク市周辺から撤退」
うーん、戦況マップでは確認されていない。
「より有利な位置に移動した」（ウクライナ軍参謀本部）
「軍人の命を救い、損失を回避するためだ」
結構な話だ。
「参謀本部は１３日時点で、ボルチャンスクを巡る戦いでロシア軍が「戦術的成功」を収めているとの見方を示していた。」
この記事における浮沈子的関心は、そっちじゃない。
「ザポロジエ州では、ウクライナ軍が反転攻勢で昨年８月に奪還したロボティネを再び制圧した。」
ロシア軍の発表だけだから、何とも言えない。
が、事実だとすれば、なかなか味わい深いものがある。
２０２３年の反転攻勢の象徴、短期間でロシアの第一防衛線を突破して、アゾフ海に向かう進軍の最初の占領地となったロボティネだからな。
以前からちょこちょこ攻撃されていて、一進一退だったけど、とうとう支えきれなくなったのかもしれない。
別記事では、ドニエプル川左岸のクリンキでもロシア軍の前進を許したとある。
ここは、戦線が膠着状態ではなく、反転攻勢が続いているという宣伝に使われ、多くの犠牲者を出したところだ。
が、もう、そんなことに構ってはいられない。
（ウクライナ大統領が外遊予定中止、ロシア軍攻勢で総司令官は現地入り）
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-05-15/SDIWGYT0AFB400
「ハルキウ州で2022年以来となる大規模な攻勢を開始したことを受け、ゼレンスキー大統領は向こう数日間の外遊予定を全て中止した。シルスキー総司令官は前線の状況を個人的に監督するため同州を訪問」
「全ての決定は包括的な状況に基づいて下される」（ニキフォロフ大統領報道官）
もう、現場の司令官には任せておけない・・・。
ウクライナ軍の防衛については、いささか気になる話もある。
（ロシア軍がボルチャンスク市内に侵入、ブフルヴァトカを占領した可能性）
https://grandfleet.info/war-situation-in-ukraine/possibility-that-russian-troops-invaded-bolchansk-and-occupied-bukhruvatka/
「ハルキウ方面の要塞建設に使用されるはずだったコンクリート製構造物（龍の歯）がリプシ周辺の道端に放置されている。この構造物について兵士らは2023年夏以降から放置されぱなしだと証言している」（DEEP STATEやウクライナ人ジャーナリストのブトゥソフ氏）
やれやれ・・・。
まあ、想定の範囲内（そうなのかあ？）ではあるけど、存在自体が疑われている第一防衛線（地雷原など）と併せて、ロシア軍にウェルカムな状況なことは確かだ。
今後の展開は不明だが、大統領の外交日程に影響を与えていることと言い、総司令官自らが現地（ハルキウ市？）入りしていることと言い、事態が深刻な状況であることは間違いない。
ウクライナ国防省情報総局のブダノフ中将が、予備兵力を使い切ったと暴露したり、もう、ハチャメチャ・・・。
米国からの支援が届くころには、どうなっていることやら。
エイタクムス撃ちまくって、撃退することが出来るんだろうか？。
＜以下追加＞ーーーーーーーーーー
（ロシア領攻撃を容認 「ウクライナが最終決断」―米国務長官）
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024051501455&g=int
「米国製兵器を使ったロシア領内への攻撃について、「この戦争をどう遂行するかは最終的にはウクライナが決断することだ」と述べ、容認する姿勢を示した。」
ヤバいな・・・。
ヤバ過ぎ！。
とうとう、越境攻撃を認めちまったか・・・。
F-16がロシア領内を空爆することも間違いない。
欧州大戦争への最後のタガが外れた。
いや、ロシアと米国との直接対決への道が開かれたと言ってもいいだろう。
世界は、新たなステージに入った。
寝る前に読む記事じゃないな・・・。
＜以下追加＞ーーーーーーーーーー
（ハルキウ住民に「偽の避難指示」 ウクライナ当局が注意呼びかけ）
https://www.asahi.com/articles/ASS5H6S7NS5HUHBI002M.html?iref=comtop_International_01
「市民の間にパニックを広げることを目的としたロシアのフェイクだ」（ウクライナ非常事態庁）
たぶん、そのことは間違いないんだろうが、浮沈子的には釈然としないものが残る。
だって、フェイク記事だってすぐに分かっちまうだろうに。
ひょっとすると、バレることを承知で流しているかも知れない。
「市民に避難の必要はない」（テレホウ市長）
「ウクライナ軍や治安部隊が、状況を部分的に安定させた」（ゼレンスキー大統領）
「偽情報対策センター」は15日、「敵にまどわされてはいけない。検証された情報源だけを信じるようにしてほしい」（ウクライナの政府機関）
当局の発表も、現時点で避難の必要はないという点で一貫している。
ボルチャンスクやリプシなどからの避難も、ハルキウ市内で受け入れている。
「ハルキウ市中心部は戦闘地域から35キロ離れ、現時点のロシアの兵力では到達できないとみられる」
侵入は逐次増員で拡大し、ウクライナ側の対応の遅れや不十分な対応を誘発する高度で掟破りなアプローチを取り、取り返しのつかない結果をもたらすと妄想している浮沈子からみれば、カウンターパンチのようなフェイクニュースだ。
当局に強く否定されることで、逆に混乱を生じさせる狙いがあるのではないか。
まあいい。
陽動作戦や緩衝地帯の創出に留まり、ハルキウ市が占領されるようなことが回避されるに越したことはないが、既に滑空弾による市内の被害は生じ始めている。
米国が、供与兵器によるロシア本土への攻撃を容認する姿勢を見せているからと言って、その効果が表れるのは夏以降と見られる（本格的な支援はその頃と報じられている）。
また、越境攻撃を始めたからと言って、実際の戦闘にどの程度の影響を与えるかは未知数だ。
ロシアが３月から使い始めたD3は、地上発射も可能な滑空弾だからな。
地対空ミサイルだけでは対応できない。
後手後手に回るウクライナ側と、支援のタイムラグを避けられない米国。
やれやれ・・・。
ハルキウ市からの避難は、フェイクに関わらず、早急に行うのが正解だろう。
🤗ＡＩ：クロームでもAI ― 2024年05月16日 01:21
ＡＩ：クロームでもAI
（ChromeがGoogleのAI「Gemini Nano」内蔵へ、2024年6月リリースのバージョン126から）
https://gigazine.net/news/20240515-google-chrome-gemini-nano-built-in/
「Googleが「Gemini Nano」モデルをChromeデスクトップクライアントに直接組み込むことを明らかにしました。」
おおっ、マックユーザーじゃない浮沈子でも、エッジサイドのAIの恩恵を享受できるようになると言うことか。
「製品レビューやSNS投稿といった短い文章を作成できる」
うーん、あんま関係ないけどなあ・・・。
「現地時間2024年5月14日に開催された「Google I/O 2024」において、Googleが同社のAIモデルの中で最小の「Gemini Nano」をChrome 126からChromeデスクトップクライアントに直接組み込むと発表」
「ユーザーはGoogleのサーバーに接続することなく生成AIに素早くアクセスできるようになります。」
「プレビュープログラムとして配布されている「Help me write」といった機能が強化される」
「記事作成時点では、アメリカ向けの英語専用機能として利用できます。」
日本語対応してもらいたいもんだな。
「翻訳と字幕付け、文字起こしなどの機能もブラウザ上で利用可能になる予定」
自動翻訳の改善が進めば、それに越したことはない。
「他のブラウザでもGoogleのAI機能を使えるようにするため、ベンダーと協議を進めている」（GoogleのChrome製品管理担当ディレクターであるジョン・ダールケ氏）
「Gemini Nanoを組み込むChrome 126の安定版は2024年6月5日以降に配布される予定」
「Gemini Nanoにはまもなくマルチモーダル機能が追加され、テキストや音、画像など複数の情報を同時に処理できるようになります。」
エッジサイド＋マルチモーダルは、AIのトレンドになりつつある。
今日も、例によってAI先生に訊いてみよう。
（CohereForAI/c4ai-command-r-plus）
https://huggingface.co/spaces/CohereForAI/c4ai-command-r-plus
「Ｑ.AIにおいて、エッジサイドとクラウドサイドの関係について解説してください。」
「Ａ.エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングは、AIアプリケーションの展開において補完的な役割を果たします。これらのアプローチの関係と相互作用を理解することは、AIワークロードの効率的な管理と最適化にとって重要です。
**エッジサイド コンピューティング**
エッジサイド コンピューティングは、AIコンピューティングをデバイスのローカルまたはエッジ サーバーに近づけることを意味します。これには次のような利点があります。
1. **低遅延**: エッジコンピューティングにより、AIアルゴリズムはデータソースに近い場所で実行されるため、特にリアルタイム アプリケーションや時間に敏感なアプリケーションで重要な遅延時間が短縮されます。たとえば、自動運転車や工場のロボット アームでは、即時の意思決定のためにエッジでの AI 処理が必要になる場合があります。
2. **帯域幅の削減**: エッジでデータを処理することで、クラウドに送信する必要があるデータ量が削減されます。これにより、特に大量のデータを生成するアプリケーション（高解像度カメラや IoT デバイスなど）で帯域幅要件が軽減されます。
3. **プライバシーとセキュリティ**: エッジサイド処理により、機密データをローカルに保持し、クラウドへの送信を避けることができます。これは、医療や金融などの業界で重要であり、データのプライバシーとセキュリティを強化します。
4. **堅牢性**: エッジコンピューティングにより、AI システムはクラウド接続が中断された場合でも機能し続けることができます。これは、信頼性の低いネットワーク接続環境やリモート ロケーションでの運用に不可欠です。
**クラウドサイド コンピューティング**
一方、クラウドサイド コンピューティングは、AI ワークロードをリモート クラウド サーバーまたはデータセンターにオフロードすることを含みます。
1. **大規模なコンピューティング能力**: クラウド プラットフォームは、大規模なコンピューティング能力とほぼ無制限のストレージを提供できます。これは、AI トレーニングなどの大規模な計算リソースを必要とするタスクに最適です。分散コンピューティング機能により、クラウドは大規模な AI モデルを並行して処理およびトレーニングできます。
2. **高度な分析と機械学習**: クラウド プラットフォームは、AI サービス、機械学習アルゴリズム、分析ツールを提供できます。これらのサービスにより、複雑な AI モデルを構築および展開し、大規模なデータセットを処理して洞察を得ることができます。
3. **データの集約とコラボレーション**: クラウドは、さまざまなソースからの大量のデータを集約するのに役立ちます。これにより、AI アプリケーションはより多くのデータを利用できるようになり、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。さらに、クラウドベースのプラットフォームは、複数のユーザーやデバイス間のコラボレーションとデータ共有を容易にします。
4. **スケーラビリティと柔軟性**: クラウドコンピューティングは、AI アプリケーションの需要に応じてスケールアップまたはスケールダウンするのに役立ちます。これにより、組織はコンピューティング リソースの利用を最適化し、コストを管理できます。
**エッジとクラウドの統合**
エッジとクラウドのコンピューティングを効果的に使用するには、それらを統合する必要があります。
1. **ハイブリッド アプローチ**: 一部の処理をエッジで実行し、より複雑なタスクをクラウドにオフロードできます。たとえば、エッジ デバイスで初期データ処理とフィルタリングを実行し、より高度な分析とモデリングのためにクラウドに送信できます。
2. **モデル トレーニングと展開**: AI モデルをクラウドでトレーニングし、展開のためにエッジ デバイスに送信できます。これにより、モデルの開発と最適化にクラウドの処理能力を活用しながら、実際の推論と意思決定にエッジの利点を利用できます。
3. **データの階層化**: データを処理と保存の要件に基づいて階層化できます。リアルタイム アクションが必要なデータはエッジで処理および保存され、より長期的な分析と洞察のためにクラウドに送信されるデータもあります。
4. **相互接続性とオーケストレーション**: エッジ デバイスとクラウド プラットフォーム間のシームレスな通信とオーケストレーションを確保する必要があります。これには、標準化されたプロトコル、API、およびエッジとクラウド間のデータ交換を容易にするツールが含まれます。
エッジとクラウドのコンピューティングを組み合わせることで、AI アプリケーションの展開と管理に最適な環境が実現します。エッジコンピューティングにより、リアルタイムの低遅延コンピューティングとローカルデータ処理が可能になり、クラウドコンピューティングにより、大規模なコンピューティング能力、高度な分析、およびデータ集約型タスクが可能になります。これらの補完的なアプローチを慎重に統合することで、組織は AI ワークロードを効率的に処理し、AI 主導のソリューションのメリットを最大限に活用できるようになります。」
自信満々の長文の回答だが、マルチモーダルに関する言及はない。
「Ｑ.AIにおいて、エッジサイドコンピューティングとマルチモーダルについて解説してください。」
「Ａ.エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI は、AI アプリケーションの効率性と有効性を高めるために相互に強化し合う 2 つの概念です。これらの概念の相互作用と、AI システムの強化方法について説明します。
**エッジサイド コンピューティング**
エッジサイド コンピューティングは、AI 処理をデバイスのローカルまたはネットワークのエッジに近い場所に移すアプローチです。これには、エッジ デバイス、ゲートウェイ、またはエッジ サーバーでのコンピューティング タスクの実行が含まれます。エッジサイド コンピューティングの主な利点には次のようなものがあります。
1. **低遅延**: エッジコンピューティングにより、AI アルゴリズムはデータソースに近い場所で実行され、遅延時間が短縮されます。これは、リアルタイム応答または時間に敏感なアプリケーションに不可欠です。
2. **帯域幅の削減**: エッジでデータを処理することで、クラウドまたはリモート サーバーに送信する必要があるデータ量が削減され、帯域幅要件が軽減されます。
3. **オフライン機能**: エッジ デバイスは、クラウド接続が中断された場合でも機能できるため、信頼性の低い接続環境での AI アプリケーションの堅牢性が向上します。
4. **プライバシーとセキュリティ**: エッジサイド処理により、機密データをローカルに保持し、潜在的なセキュリティ リスクを軽減できます。
**マルチモーダル AI**
マルチモーダル AI は、複数の入力モードまたはセンサーからのデータを解釈して対話する AI システムです。視覚、音声、テキスト、触覚などの複数のモーダル入力を組み込むことができます。マルチモーダル AI の主な特徴には次のようなものがあります。
1. **コンテキストの理解**: マルチモーダル AI システムは、複数の入力チャネルからの情報を組み合わせることで、より豊かで正確な状況認識が可能になります。たとえば、音声コマンドを理解する音声アシスタントは、視覚的な手がかりも使用して、ユーザーの意図をより正確に解釈できます。
2. **自然な対話**: マルチモーダル アプローチにより、AI システムはより自然で人間に近い方法でユーザーと対話できるようになります。ジェスチャー、表情、音声トーンなどの非言語的な手がかりを組み込むことで、AI はより直感的で応答性の高いインターフェイスを提供できます。
3. **ロバスト性**: 複数の入力モードを使用することで、AI システムはノイズや不完全なデータの影響を受けにくくなります。1 つのモードで欠落または不明瞭な情報は、他のモードによって補完または明確にすることができます。
4. **豊富なデータ**: マルチモーダル システムにより、AI はより豊富で多様なデータセットを利用できるようになります。これにより、より複雑なタスクを実行し、より正確な推論を行うための学習能力が向上します。
**エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI の統合**
エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI は、次のように相互に強化し合うことができます。
1. **リアルタイムのマルチモーダル処理**: エッジでのマルチモーダル AI 処理により、リアルタイム応答が可能になります。たとえば、自律走行車では、カメラ、レーダー、LiDAR などの複数のセンサーからのデータを組み合わせて、周囲の環境をリアルタイムで理解し、対応することができます。
2. **帯域幅の最適化**: マルチモーダル データは帯域幅を大量に消費する可能性があります。エッジサイド処理により、データをローカルで処理および圧縮することで、クラウドに送信されるデータ量が削減されます。これにより、帯域幅の制限や遅延の問題が軽減されます。
3. **プライバシー保護**: マルチモーダル データには、個人を特定できる情報 (PII) や機密情報が含まれる場合があります。エッジサイド処理により、この機密データをローカルに保持し、クラウドに送信せずに分析できるため、プライバシーとセキュリティが強化されます。
4. **コンテキストに応じたインテリジェントなエッジ**: マルチモーダル入力を使用すると、エッジ デバイスは環境をよりよく理解し、コンテキストに応じたインテリジェントな意思決定を行うことができます。たとえば、スマート ホーム デバイスは、音声コマンドとジェスチャーを組み合わせて、ユーザーの意図をより正確に解釈し、応答できます。
5. **分散マルチモーダル処理**: エッジ デバイス間でマルチモーダル データを共有および処理することで、コラボレーティブなインテリジェンス ネットワークを作成できます。これにより、複数のデバイスがデータと計算リソースを共有し、より正確な分析と推論が可能になります。
エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI の統合により、AI システムはより応答性が高く、堅牢で、コンテキストを理解できるようになります。これは、スマート シティ、ヘルスケア、産業オートメーション、拡張現実などのアプリケーションに革命をもたらす可能性があります。エッジでのリアルタイム マルチモーダル処理により、AI アプリケーションはより人間に近づき、ユーザーと環境の間のより自然でシームレスな対話が可能になります。」
分散マルチモーダル処理というのは、初めて聞いた概念だな（あんま、具体なイメージが湧かないんだがな）。
マルチモーダルについては、入力オリエンテッドな認識で、人間とのコミュニケーション（自然な会話とか）の観点はない。
まあいい。
その辺りは、おいおい調べていくことにしよう。
先日には、オープンAIも、マルチモーダル系の製品を発表している。
（OpenAIが「GPT-4o」を発表、人間と同等の速さでテキスト・音声・カメラ入力を処理可能で「周囲を見渡して状況判断」「数学の解き方を教える」「AI同士で会話して作曲」など多様な操作を実行可能）
https://gigazine.net/news/20240514-openai-gpt-4o/
「GPT-4oは単一のモデルでテキスト、音声、視覚入力を非常に高速に処理可能で、リアルタイムに会話しながら「計算問題を解く」「画像の生成」「周囲の映像から状況を判断」といったタスクを実行可能」
「GPT-4oの「o」は「すべての」「全体の」などを意味する「omni」の略記」
GPT-4oが、どこまでをエッジで処理しているのかは知らない（未調査）。
アップルが、これらの流れの中にあることは間違いない。
リアルタイムな会話の翻訳など、活躍の場は様々だろう。
コンピューターは、ようやく人間に寄り添い、人間と共に生活できるようになってきたのかも知れない。
イメージとしては、人型ロボットだな。
鉄人２８号が、鉄腕アトムになってきた（古っ！）。
アトムの人工頭脳（死語？）には、天馬博士の息子のＤＮＡが埋め込まれている（どーやって？）。
ひょっとすると、未来のＡＩには、人間の脳みそがトッピングされるのかもしれないな（どーやって？）。
これが、ホントの合わせみそか・・・。
＜以下追加＞ーーーーーーーーーー
（モバイル環境のすべてが「Gemini」で一新される：グーグル幹部、AIが駆動するAndroidの進化を語る）
https://wired.jp/article/google-io-gemini-on-android-circle-to-search/
「スマートフォンに可能なことがらを刷新し、Androidのすべてを再考する一世代に一度の機会」（Androidのエコシステム担当プレジデントであるサミール・サマット）
うーん、記事を読んでみても、あんまピンとこないんだがな。
興奮しているのは、開発者側だけではないのか（そうなのかあ？）。
「かこって検索」
「ダイナミックな提案」
「Scam Detection（詐欺検知）」
「このような流れが続くと、わたしたちは新しい発見をすることでしょう。実際に社内で実施しているテストでも、特定の分野ではユーザーインターフェイス（UI）を根本から変えられる可能性が見えてきています。『これは本当に便利だ』と感じる段階から、『もっといいやり方があるはずだ』と考える段階へと移行できるのです。これこそが、いまの時代のおもしろくてわくわくするところだと思います。いまはこのテクノロジーに取り組むには最高のタイミングですよ」（サマット）
まあ、どうでもいいんですが。
AIがユーザーインターフェースを刷新するだろうということは察しが付く。
より賢く、フレンドリーで、ピンポイントだ。
求めるものを提示し、余計なノイズを排除する。
よりパーソナルなエージェント、ユーザーに寄り添う姿が見える。
まあ、グーグルは広告屋だから、全世界のアンドロイドユーザーに、個別のセールスマンを送り込みたいわけで（そうなのかあ？）、その対価を得て商売したいということだ。
「ただし、PDF機能は「Gemini Advanced」のユーザー、つまりグーグルのAIモデルの最先端の機能を利用するために月額20ドル（日本では2,900円）の利用料を払っているユーザーのみが利用できる点には注意が必要だ。」
広告収入が得られない機能では、しっかりと対価を要求する。
やれやれ・・・。
健全なビジネスモデルだな・・・。
（ChromeがGoogleのAI「Gemini Nano」内蔵へ、2024年6月リリースのバージョン126から）
https://gigazine.net/news/20240515-google-chrome-gemini-nano-built-in/
「Googleが「Gemini Nano」モデルをChromeデスクトップクライアントに直接組み込むことを明らかにしました。」
おおっ、マックユーザーじゃない浮沈子でも、エッジサイドのAIの恩恵を享受できるようになると言うことか。
「製品レビューやSNS投稿といった短い文章を作成できる」
うーん、あんま関係ないけどなあ・・・。
「現地時間2024年5月14日に開催された「Google I/O 2024」において、Googleが同社のAIモデルの中で最小の「Gemini Nano」をChrome 126からChromeデスクトップクライアントに直接組み込むと発表」
「ユーザーはGoogleのサーバーに接続することなく生成AIに素早くアクセスできるようになります。」
「プレビュープログラムとして配布されている「Help me write」といった機能が強化される」
「記事作成時点では、アメリカ向けの英語専用機能として利用できます。」
日本語対応してもらいたいもんだな。
「翻訳と字幕付け、文字起こしなどの機能もブラウザ上で利用可能になる予定」
自動翻訳の改善が進めば、それに越したことはない。
「他のブラウザでもGoogleのAI機能を使えるようにするため、ベンダーと協議を進めている」（GoogleのChrome製品管理担当ディレクターであるジョン・ダールケ氏）
「Gemini Nanoを組み込むChrome 126の安定版は2024年6月5日以降に配布される予定」
「Gemini Nanoにはまもなくマルチモーダル機能が追加され、テキストや音、画像など複数の情報を同時に処理できるようになります。」
エッジサイド＋マルチモーダルは、AIのトレンドになりつつある。
今日も、例によってAI先生に訊いてみよう。
（CohereForAI/c4ai-command-r-plus）
https://huggingface.co/spaces/CohereForAI/c4ai-command-r-plus
「Ｑ.AIにおいて、エッジサイドとクラウドサイドの関係について解説してください。」
「Ａ.エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングは、AIアプリケーションの展開において補完的な役割を果たします。これらのアプローチの関係と相互作用を理解することは、AIワークロードの効率的な管理と最適化にとって重要です。
**エッジサイド コンピューティング**
エッジサイド コンピューティングは、AIコンピューティングをデバイスのローカルまたはエッジ サーバーに近づけることを意味します。これには次のような利点があります。
1. **低遅延**: エッジコンピューティングにより、AIアルゴリズムはデータソースに近い場所で実行されるため、特にリアルタイム アプリケーションや時間に敏感なアプリケーションで重要な遅延時間が短縮されます。たとえば、自動運転車や工場のロボット アームでは、即時の意思決定のためにエッジでの AI 処理が必要になる場合があります。
2. **帯域幅の削減**: エッジでデータを処理することで、クラウドに送信する必要があるデータ量が削減されます。これにより、特に大量のデータを生成するアプリケーション（高解像度カメラや IoT デバイスなど）で帯域幅要件が軽減されます。
3. **プライバシーとセキュリティ**: エッジサイド処理により、機密データをローカルに保持し、クラウドへの送信を避けることができます。これは、医療や金融などの業界で重要であり、データのプライバシーとセキュリティを強化します。
4. **堅牢性**: エッジコンピューティングにより、AI システムはクラウド接続が中断された場合でも機能し続けることができます。これは、信頼性の低いネットワーク接続環境やリモート ロケーションでの運用に不可欠です。
**クラウドサイド コンピューティング**
一方、クラウドサイド コンピューティングは、AI ワークロードをリモート クラウド サーバーまたはデータセンターにオフロードすることを含みます。
1. **大規模なコンピューティング能力**: クラウド プラットフォームは、大規模なコンピューティング能力とほぼ無制限のストレージを提供できます。これは、AI トレーニングなどの大規模な計算リソースを必要とするタスクに最適です。分散コンピューティング機能により、クラウドは大規模な AI モデルを並行して処理およびトレーニングできます。
2. **高度な分析と機械学習**: クラウド プラットフォームは、AI サービス、機械学習アルゴリズム、分析ツールを提供できます。これらのサービスにより、複雑な AI モデルを構築および展開し、大規模なデータセットを処理して洞察を得ることができます。
3. **データの集約とコラボレーション**: クラウドは、さまざまなソースからの大量のデータを集約するのに役立ちます。これにより、AI アプリケーションはより多くのデータを利用できるようになり、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。さらに、クラウドベースのプラットフォームは、複数のユーザーやデバイス間のコラボレーションとデータ共有を容易にします。
4. **スケーラビリティと柔軟性**: クラウドコンピューティングは、AI アプリケーションの需要に応じてスケールアップまたはスケールダウンするのに役立ちます。これにより、組織はコンピューティング リソースの利用を最適化し、コストを管理できます。
**エッジとクラウドの統合**
エッジとクラウドのコンピューティングを効果的に使用するには、それらを統合する必要があります。
1. **ハイブリッド アプローチ**: 一部の処理をエッジで実行し、より複雑なタスクをクラウドにオフロードできます。たとえば、エッジ デバイスで初期データ処理とフィルタリングを実行し、より高度な分析とモデリングのためにクラウドに送信できます。
2. **モデル トレーニングと展開**: AI モデルをクラウドでトレーニングし、展開のためにエッジ デバイスに送信できます。これにより、モデルの開発と最適化にクラウドの処理能力を活用しながら、実際の推論と意思決定にエッジの利点を利用できます。
3. **データの階層化**: データを処理と保存の要件に基づいて階層化できます。リアルタイム アクションが必要なデータはエッジで処理および保存され、より長期的な分析と洞察のためにクラウドに送信されるデータもあります。
4. **相互接続性とオーケストレーション**: エッジ デバイスとクラウド プラットフォーム間のシームレスな通信とオーケストレーションを確保する必要があります。これには、標準化されたプロトコル、API、およびエッジとクラウド間のデータ交換を容易にするツールが含まれます。
エッジとクラウドのコンピューティングを組み合わせることで、AI アプリケーションの展開と管理に最適な環境が実現します。エッジコンピューティングにより、リアルタイムの低遅延コンピューティングとローカルデータ処理が可能になり、クラウドコンピューティングにより、大規模なコンピューティング能力、高度な分析、およびデータ集約型タスクが可能になります。これらの補完的なアプローチを慎重に統合することで、組織は AI ワークロードを効率的に処理し、AI 主導のソリューションのメリットを最大限に活用できるようになります。」
自信満々の長文の回答だが、マルチモーダルに関する言及はない。
「Ｑ.AIにおいて、エッジサイドコンピューティングとマルチモーダルについて解説してください。」
「Ａ.エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI は、AI アプリケーションの効率性と有効性を高めるために相互に強化し合う 2 つの概念です。これらの概念の相互作用と、AI システムの強化方法について説明します。
**エッジサイド コンピューティング**
エッジサイド コンピューティングは、AI 処理をデバイスのローカルまたはネットワークのエッジに近い場所に移すアプローチです。これには、エッジ デバイス、ゲートウェイ、またはエッジ サーバーでのコンピューティング タスクの実行が含まれます。エッジサイド コンピューティングの主な利点には次のようなものがあります。
1. **低遅延**: エッジコンピューティングにより、AI アルゴリズムはデータソースに近い場所で実行され、遅延時間が短縮されます。これは、リアルタイム応答または時間に敏感なアプリケーションに不可欠です。
2. **帯域幅の削減**: エッジでデータを処理することで、クラウドまたはリモート サーバーに送信する必要があるデータ量が削減され、帯域幅要件が軽減されます。
3. **オフライン機能**: エッジ デバイスは、クラウド接続が中断された場合でも機能できるため、信頼性の低い接続環境での AI アプリケーションの堅牢性が向上します。
4. **プライバシーとセキュリティ**: エッジサイド処理により、機密データをローカルに保持し、潜在的なセキュリティ リスクを軽減できます。
**マルチモーダル AI**
マルチモーダル AI は、複数の入力モードまたはセンサーからのデータを解釈して対話する AI システムです。視覚、音声、テキスト、触覚などの複数のモーダル入力を組み込むことができます。マルチモーダル AI の主な特徴には次のようなものがあります。
1. **コンテキストの理解**: マルチモーダル AI システムは、複数の入力チャネルからの情報を組み合わせることで、より豊かで正確な状況認識が可能になります。たとえば、音声コマンドを理解する音声アシスタントは、視覚的な手がかりも使用して、ユーザーの意図をより正確に解釈できます。
2. **自然な対話**: マルチモーダル アプローチにより、AI システムはより自然で人間に近い方法でユーザーと対話できるようになります。ジェスチャー、表情、音声トーンなどの非言語的な手がかりを組み込むことで、AI はより直感的で応答性の高いインターフェイスを提供できます。
3. **ロバスト性**: 複数の入力モードを使用することで、AI システムはノイズや不完全なデータの影響を受けにくくなります。1 つのモードで欠落または不明瞭な情報は、他のモードによって補完または明確にすることができます。
4. **豊富なデータ**: マルチモーダル システムにより、AI はより豊富で多様なデータセットを利用できるようになります。これにより、より複雑なタスクを実行し、より正確な推論を行うための学習能力が向上します。
**エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI の統合**
エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI は、次のように相互に強化し合うことができます。
1. **リアルタイムのマルチモーダル処理**: エッジでのマルチモーダル AI 処理により、リアルタイム応答が可能になります。たとえば、自律走行車では、カメラ、レーダー、LiDAR などの複数のセンサーからのデータを組み合わせて、周囲の環境をリアルタイムで理解し、対応することができます。
2. **帯域幅の最適化**: マルチモーダル データは帯域幅を大量に消費する可能性があります。エッジサイド処理により、データをローカルで処理および圧縮することで、クラウドに送信されるデータ量が削減されます。これにより、帯域幅の制限や遅延の問題が軽減されます。
3. **プライバシー保護**: マルチモーダル データには、個人を特定できる情報 (PII) や機密情報が含まれる場合があります。エッジサイド処理により、この機密データをローカルに保持し、クラウドに送信せずに分析できるため、プライバシーとセキュリティが強化されます。
4. **コンテキストに応じたインテリジェントなエッジ**: マルチモーダル入力を使用すると、エッジ デバイスは環境をよりよく理解し、コンテキストに応じたインテリジェントな意思決定を行うことができます。たとえば、スマート ホーム デバイスは、音声コマンドとジェスチャーを組み合わせて、ユーザーの意図をより正確に解釈し、応答できます。
5. **分散マルチモーダル処理**: エッジ デバイス間でマルチモーダル データを共有および処理することで、コラボレーティブなインテリジェンス ネットワークを作成できます。これにより、複数のデバイスがデータと計算リソースを共有し、より正確な分析と推論が可能になります。
エッジサイド コンピューティングとマルチモーダル AI の統合により、AI システムはより応答性が高く、堅牢で、コンテキストを理解できるようになります。これは、スマート シティ、ヘルスケア、産業オートメーション、拡張現実などのアプリケーションに革命をもたらす可能性があります。エッジでのリアルタイム マルチモーダル処理により、AI アプリケーションはより人間に近づき、ユーザーと環境の間のより自然でシームレスな対話が可能になります。」
分散マルチモーダル処理というのは、初めて聞いた概念だな（あんま、具体なイメージが湧かないんだがな）。
マルチモーダルについては、入力オリエンテッドな認識で、人間とのコミュニケーション（自然な会話とか）の観点はない。
まあいい。
その辺りは、おいおい調べていくことにしよう。
先日には、オープンAIも、マルチモーダル系の製品を発表している。
（OpenAIが「GPT-4o」を発表、人間と同等の速さでテキスト・音声・カメラ入力を処理可能で「周囲を見渡して状況判断」「数学の解き方を教える」「AI同士で会話して作曲」など多様な操作を実行可能）
https://gigazine.net/news/20240514-openai-gpt-4o/
「GPT-4oは単一のモデルでテキスト、音声、視覚入力を非常に高速に処理可能で、リアルタイムに会話しながら「計算問題を解く」「画像の生成」「周囲の映像から状況を判断」といったタスクを実行可能」
「GPT-4oの「o」は「すべての」「全体の」などを意味する「omni」の略記」
GPT-4oが、どこまでをエッジで処理しているのかは知らない（未調査）。
アップルが、これらの流れの中にあることは間違いない。
リアルタイムな会話の翻訳など、活躍の場は様々だろう。
コンピューターは、ようやく人間に寄り添い、人間と共に生活できるようになってきたのかも知れない。
イメージとしては、人型ロボットだな。
鉄人２８号が、鉄腕アトムになってきた（古っ！）。
アトムの人工頭脳（死語？）には、天馬博士の息子のＤＮＡが埋め込まれている（どーやって？）。
ひょっとすると、未来のＡＩには、人間の脳みそがトッピングされるのかもしれないな（どーやって？）。
これが、ホントの合わせみそか・・・。
＜以下追加＞ーーーーーーーーーー
（モバイル環境のすべてが「Gemini」で一新される：グーグル幹部、AIが駆動するAndroidの進化を語る）
https://wired.jp/article/google-io-gemini-on-android-circle-to-search/
「スマートフォンに可能なことがらを刷新し、Androidのすべてを再考する一世代に一度の機会」（Androidのエコシステム担当プレジデントであるサミール・サマット）
うーん、記事を読んでみても、あんまピンとこないんだがな。
興奮しているのは、開発者側だけではないのか（そうなのかあ？）。
「かこって検索」
「ダイナミックな提案」
「Scam Detection（詐欺検知）」
「このような流れが続くと、わたしたちは新しい発見をすることでしょう。実際に社内で実施しているテストでも、特定の分野ではユーザーインターフェイス（UI）を根本から変えられる可能性が見えてきています。『これは本当に便利だ』と感じる段階から、『もっといいやり方があるはずだ』と考える段階へと移行できるのです。これこそが、いまの時代のおもしろくてわくわくするところだと思います。いまはこのテクノロジーに取り組むには最高のタイミングですよ」（サマット）
まあ、どうでもいいんですが。
AIがユーザーインターフェースを刷新するだろうということは察しが付く。
より賢く、フレンドリーで、ピンポイントだ。
求めるものを提示し、余計なノイズを排除する。
よりパーソナルなエージェント、ユーザーに寄り添う姿が見える。
まあ、グーグルは広告屋だから、全世界のアンドロイドユーザーに、個別のセールスマンを送り込みたいわけで（そうなのかあ？）、その対価を得て商売したいということだ。
「ただし、PDF機能は「Gemini Advanced」のユーザー、つまりグーグルのAIモデルの最先端の機能を利用するために月額20ドル（日本では2,900円）の利用料を払っているユーザーのみが利用できる点には注意が必要だ。」
広告収入が得られない機能では、しっかりと対価を要求する。
やれやれ・・・。
健全なビジネスモデルだな・・・。
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