人工知能ブームの背景にある産業チェーンのレイアウト分析

「新世代人工知能発展計画」の発表に伴い、国務院は我が国の人工知能発展計画を全体的に展開し始めました。

2017年7月8日、国務院は「新世代人工知能発展計画」を発表し、我が国の人工知能発展計画を全体的に展開し始め、2030年までに我が国の新型人工知能の発展に向けた全体的な理念、戦略目標、主要任務、保証措置を体系的に計画し展開しました。これは主に、インテリジェント製品、インテリジェント製造を可能にするツールとシステム、インテリジェント製造クラウドサービスプラットフォームの研究開発の加速、インテリジェント製造標準システムの確立、ライフサイクル全体にわたる製造活動のインテリジェント化の推進に反映されています。

国家戦略の観点から見ると、人工知能と製造業の組み合わせは、今後、インテリジェント製造業を推進する主な手段となるでしょう。業界の発展状況から判断すると、人工知能産業のアーキテクチャは、主に基礎サポート層、技術駆動層、シナリオ応用層で構成されており、著者は主にこの3つのレベルから人工知能産業チェーンを整理し、分析します。

図 人工知能産業チェーンの3層構造

基礎サポート層：国際的なIT大手が長い間定着しており、中国の新興企業が参入するのは困難である。

人工知能の分野では、従来のチップコンピューティングアーキテクチャでは、ディープラーニングなどの大規模並列コンピューティングのニーズをサポートできなくなり、データをより適切に保存し、コンピューティングプロセスを加速するための新しい基盤ハードウェアが必要になります。基本レイヤーは主にハードウェアに基づいており、パフォーマンス加速のための GPU/FPGA、ニューラル ネットワーク チップ、センサー、ミドルウェアなどのハードウェアが含まれており、これらは人工知能アプリケーションをサポートするための前提条件です。これらのハードウェアは、人工知能の運用全体に計算能力を提供するもので、現在は主に国際的な IT 大手企業によって供給されています。

現在、GPU分野では、NVIDIAは産業グレードの超大規模ディープネットワークアクセラレーションに注力しており、最近、100TFlopsを超える速度を持つVoltaベースの最初のプロセッサであるTeslaをリリースしました。Intelは主にFPGAを中心に産業を構築しており、人間の脳を模倣した人工知能チップをリリースしています。 Google は、オープンソースの TensorFlow フレームワークにチップサポートを提供するために、第 2 世代の TPU チップもリリースしました。前述の業界大手に加え、Vimicro、Cambricon、Xijing Technologyなど、この分野には多くの新興企業もありますが、産業レイアウト能力と研究開発力の面でこれらの大手企業に対抗することはできません。

テクノロジー主導層: アルゴリズムとコンピューティングパワーが主な原動力であり、オープンソースがトレンドとなっている

技術層は人工知能の発展の中核であり、応用層の製品の知能化の程度に決定的な役割を果たします。この開発プロセスでは、アルゴリズムと計算能力がAIの発展を促進する上で重要な役割を果たします。技術層は主に基本層のコンピューティング プラットフォームとデータ リソースに依存して、大規模な認識トレーニングと機械学習モデリングを実行するほか、知覚インテリジェンスと認知インテリジェンスの 2 つの段階を含むさまざまな分野のアプリケーション テクノロジを開発します。このうち、知覚知能段階では、センサー、検索エンジン、ヒューマン・コンピュータ・インタラクションを通じて人と情報とのつながりを実現し、音声認識、画像認識、自然音声処理、生体認証など、モデリングに必要なデータを取得します。認知知能段階では、取得したデータに対してモデリング操作を実行し、機械学習、予測API、人工知能プラットフォームなど、ディープラーニングなどの人間のような思考機能を使用して結果を取得します。これを基に、人工知能は「見る」「聞く」という基本的な情報入力・処理能力を習得し、ユーザーにとってより応用指向の製品へと進化します。

現在、国内の人工知能技術プラットフォームは、主にアプリケーションレベルでコンピュータービジョン、音声認識、言語技術処理の分野に焦点を当てています。国内テクノロジー企業の開発勢いも急速です。代表的な企業には、iFlytek、DeepGlint、Jetcom Huasheng（Lingyun）、Horizo​​n Robotics、SenseTime、Yonghong Technology、Megvii Technology、Unisoundなどがあります。

シナリオ応用層：AIはシナリオと深く統合されており、さまざまな分野での応用がより広範囲にわたります。

アプリケーション層は、主に基本層と技術層に基づく従来の産業との統合に基づいており、さまざまなシナリオでのアプリケーションを実現します。音声、セマンティクス、コンピュータービジョンなどの分野で人工知能が達成した技術的進歩により、さまざまな産業シナリオへの応用が加速されます。

アプリケーション層は、異なるオブジェクトに応じて、消費者レベルの端末アプリケーションと業界シナリオアプリケーションの 2 つの部分に分けられます。

コンシューマーグレードの端末には、スマートロボット、スマートドローン、スマートハードウェアの3つの方向が含まれます。シナリオアプリケーションは、主にさまざまな外部業界のAIアプリケーションシナリオへの接続に重点を置いています。近年、国内企業は、小愛ロボットや智歯顧客サービスなどのインテリジェントカスタマーサービス、「Mobvoi」や「DuMi」などのバーチャルアシスタント、産業用ロボットやサービスロボットなど、アプリケーションレベルの製品やサービスを次々と発売しており、アプリケーションレベルの製品やサービスが徐々に実装されつつあります。

その中で、IBMは人工知能をいち早く導入し、「万能のワトソン」が多くの業界に変革を促しました。百度は「百度ブレイン」計画を打ち出し、自動運転車の設計に注力しています。グーグルの人工知能事業はより複雑で、AlphaGo、自動運転車、インテリジェント手術ロボットなど、多くの分野で開花しています。マイクロソフトは言語意味認識、コンピュータービジョンなどの分野でリードを保っています。さらに、家電業界も人工知能ブームを巻き起こしており、多くの家電企業が人工知能に目を向け、AI技術の研究開発に専念し、家電製品に応用しています。今年初めから、長虹、美的、格力、ギャランツなどの企業は、インテリジェント製造業への変革を進めており、「スマートホーム」を基盤として、人工知能とスマートホームをより密接に融合させようとしている。

結論: 弱いAIは浸透を加速させており、強いAIもそう遠くない

著者は、人工知能の分野は産業爆発の新たな時代を迎えているものの、全体としては、特定の応用分野においては依然として弱い人工知能が人工知能を支配していると考えています。現在、ディープラーニングニューラルネットワークや機械知能を含むほとんどのシステムは、まだ考えることができません。今後も強い人工知能へと登りつめるには、コンピュータの認知能力が必要であり、これは現在人工知能が突破しようとしているポイントでもあります。 AI はテクノロジーから始まり、シナリオで終わります。人工知能が真に実装されるためには、最終的には産業シナリオと深く統合される必要があります。