人工知能2.0の時代、機械にスマートな脳を搭載する方法

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「クラブアップルの木は、その赤みがかった色にもかかわらず、霧雨の中にひとりぼっちで立っています。」

この詩が知能ロボットに読み上げられ、人間と機械の両方が画像データベースを検索して詩に最も一致するシーンを探すとしたらどうなるでしょうか。結果はどうなるでしょうか。

7月14日、2021年中国寧波新世代人工知能学術サミット（以下、「学術サミット」）で、中国工程院院士で西安交通大学人工知能・ロボット研究所教授の鄭南寧氏は、このシナリオでは、ロボットがルールに従ってデータベースからクラブアップルの写真を見つけ、クラブアップルの葉に雨粒が垂れている可能性があると述べた。この比較実験では、人によって選択は異なります。考えられる結果の 1 つは、霧雨が降る中、野原の静かな小道を歩く優雅な少女を選ぶ人がいることです。

この実験は科学者たちに「人工知能はシナリオに知識をどのように結び付けるかという課題に直面している」ことを思い出させると鄭南寧氏は説明した。

2015年以来、中国工程院は「中国の人工知能2.0発展戦略の研究」という主要なコンサルティングプロジェクトの立ち上げを承認しており、潘雲和院士をはじめとする学者らが代表する科学者らが「人工知能2.0計画」の実施を開始している。

「これまでの人工知能1.0は言語知識のみを研究し、視覚知識は研究していなかった。人工知能2.0以降、ディープラーニングは多くの視覚問題を解決した」。学術サミットで、中国工程院院士で浙江大学教授の潘雲和氏は、人工知能1.0の夢は知的な言語を画像に変換することであり、将来的には視覚知識などのコアテクノロジーを通じて実現できると述べた。

学術サミットで、鄭南寧氏は2006年にドイツの心理学者が行った児童心理学の実験を紹介した。

実験では、大人が両手に本を持ち、本棚に入れようとしましたが、手を自由にできず、キャビネットを開けることができませんでした。部屋の別の隅では、母親が1歳半の子供を抱いて座っていました。このとき、大人は子供に何も指示を出していませんでしたが、子供が走ってきてキャビネットのドアを開け、大人は本を入れました。

「この心理学実験は、私たちの人工知能研究にとって重大な課題を提起しています。つまり、どうすれば知能システムに子どものような協力的な行動をさせることができるのかということです。」鄭南寧氏は、この一見普通の心理学実験によって、科学者は1歳半の子どもの脳が何を考えているのかを理解することで、ロボットに知的で柔軟かつ協力的な行動をさせることができるかどうかを考えることができると説明した。

人工知能2.0の時代では、「ロボット脳」にさらに人間的な期待が寄せられています。中国工程院とドイツ国立工学科学アカデミーの院士である呉志強氏は、インテリジェントな都市生活の様子を説明した。

スマートシティでは、80歳の子育てが終わった高齢者は、どうすれば老後を楽しめるのでしょうか？一方で、人工知能システムは、高齢者の特別な病気のケア、心臓血管や癌の特別な監視など、健康モジュールを監視する必要があります。他方では、ケータリングのカロリー供給、生命を脅かす状況のアラーム、排泄物の監視など、基本的な生活条件を制御する必要があります。さらに、「賢い脳」は、古い友人との交流のサポートや興味のあるモジュールの学習など、感情的なニーズも満たす必要があります。また、住宅設備やメンテナンス、セキュリティアラーム、防災などのサービスを提供するために、システムを外部に拡張し、建物やコミュニティに接続する必要がある。

「スマートマシンは、独自の反復、サービス、メンテナンスを実現できます。」呉志強氏の見解では、さまざまなモジュールの組み合わせにより、全体論的な思考を持つ人工知能の「頭脳」が形成されます。

「現在、人工知能は一般的な問題への対処には非常に成功しているが、より大規模で複雑な問題への対処となると、複雑なシステムを解き明かす賢い鍵は見つかっていない」。中国科学院院士で北京航空航天大学の教授である鄭志明氏は、中国青年報と中国青年ネットワークのインタビューで、この鍵とは、複雑なシステムの形成における非線形ランダム性の役割を理解することを指していると語った。

「人工知能は説明不可能なことなど、大きなボトルネックの課題に直面しており、非線形性が主な根本原因です。」鄭志明氏は非線形性を山に例えた。現在の人工知能研究の中には、線形性に線形性を重ねることで山を越え、現在のディープニューラルネットワークのような非線形性を実現できると一方的に信じているものもある。「これは実際には疑似非線形性です。」

応用分野では、人工知能の実装についてもいくつかの誤解が生じています。中国工程院院士で浙江大学求是特別教授の譚建栄氏は、ビッグデータや人工知能などの技術が製造業でインテリジェント製造を形成するために使用されていると述べた。

彼は、スマート製造とは、インテリジェント技術と製造技術を統合し、インテリジェント技術を使用して製造上の問題を解決することだと考えています。

しかし、「インテリジェント製造は、無人工場や暗い工場と同じではありません。」タン・ジアンロン氏は、一部の企業が工場内の照明を暗くして無人工場の目標を達成するために、工場の外に白い照明を置いているという業界の状況があり、コストが高くなっていると指摘した。

近年、中国の人工知能2.0と新世代情報技術の指導の下、人間とコンピュータの相互接続、複合現実、ビッグデータ、人工知能などの新興技術分野と情報産業が出現し、新世代情報技術が製造業の発展を牽引してきました。譚建栄氏は「人工知能とビッグデータ技術の推進により、製造業に大きな影響を与え、実体経済の変革と向上を促進した」と述べた。

科学者はAI 2.0時代の課題にどのように取り組むのでしょうか?潘雲和氏は、AI 1.0 の言語知識研究とは異なり、AI 2.0 は視覚知識の研究に移行するべきだと考えています。

その背景には、視覚的知識表現、視覚的認識、視覚イメージ思考シミュレーション、視覚的知識学習、多重知識表現という 5 つの重要な課題があります。潘雲和氏は、視覚イメージ思考シミュレーションを例に挙げ、人工知能2.0は1.0では実現できないシナリオ、つまり知能言語に基づいた画像生成を実現できると述べた。

「ここは、大北方荒野の不毛だが肥沃な一角だ。我々はこの土地を開発し、この無人地帯を探検し、占領しなければならない」と潘雲和氏は語った。