試して分かったAI開発の意外な落とし穴、動作環境構築に難題

Linuxなら「DQN」や「Universe」など、著名な人工知能（AI）のほとんどが動く――。日経Linux2017年3月号の特集「誰でもできる人工知能30」では、多くのAIソフトを導入して実際に動作させてみた（写真1）。AIソフトのインストール手順をうまくまとめられたので目標は達成できたが、作業を進める中でAI開発に対する課題を見つけた。 AI開発環境の導入が難しい Linuxで動作する一般的なフリーソフトの多くは開発元のWebサイトを読むと、すんなりとインストールできる。しかし、AIソフトは開発元のWebページにある説明やマニュアルを読んでも手間取ることが多かった。 その原因は、AIのフレームワーク「Caffe」、ライブラリ「TensorFlow」、GPU（Graphics Processing Unit）の開発環境「CUDA」、Python環境「Anaconda」などのソフトが必要

[NOV1975]

これを「開発に対する課題」と思う人はプロの開発者は向いてないってだけだと思う／それとは別の話で、パッケージングするとかの動きはあって良いけどね。

[gayou]

落とし穴という表現はいかがなものか。

[karaage]

ここらへんのセットアップは、まだまだ初心者には地獄と思う

[oono_n]

一部、nVidiaが乗っていないと動かないものもあるって噂。