2025年以降の人工知能の未来（パート2）

前回の記事では、2025年以降の人工知能の未来についてお話ししました（パート1）。今日は、5G、6G、空飛ぶ車などのテクノロジーとアプリケーションの未来について引き続き探っていきます...

5Gの影響は拡大

サラ・レイ氏は、「5Gは2028年までにメディアとエンターテイメントに数兆ドルの利益をもたらす可能性がある」と題した記事の中で、この期間中に5Gの展開が続き、より大きな影響を与えるだろうと指摘しました。インテルの委託を受けオーバムが実施した新しいレポートによると、5Gを活用したメディアとエンターテインメントの「体験」は、2028年までに最大1.3兆ドルの収益を生み出すと予想されている。

報告書は、2025年がエンターテインメントとメディアにおける5Gの「転換点」になると示唆している。その時までに、世界のワイヤレス収益の約 57% が 5G ネットワークとデバイスの機能によって推進されるとレポートは予測しています。インテルとオーバムは、2028年までにその数字が80%に上昇すると予想している。

ホログラフィック技術は、ビジネス、エンターテイメント、友人や家族との個人的なコミュニケーションに広く使用されることが期待されています。おそらく、ビジネス会議はホログラフィックフォンを介して行われ、将来的には出張の必要性が減るでしょう。

「5GとAIの融合：ベンチャーキャピタリストの視点」と題された記事の中で、ベン・ユー氏は5Gは単なる「4Gより優れている」ものではないと指摘しました。新しいスペクトルを活用して、革新的なビジネスチャンスとユースケースを推進します。たとえば、28 GHz 帯と 39 GHz 帯 (「ミリ波帯」とも呼ばれる) では、膨大な量の新しい帯域幅によって、私たちが知っている通信事業者の状況が一変し、エンドユーザーのモバイルエクスペリエンスがさらに向上する可能性があります。

「AIと5Gが融合したら、その名前はAVになるでしょう。自律走行車は、基本的に車輪の付いたデータセンターです。よく見ると、複数の4G LTEモデムが搭載されているのがわかります。デバイスに頭脳が搭載されているため、エッジにインテリジェンスが必要なためです。これには、5Gが独自に提供できる、豊富で高速なデータ移動が必要です。」

5G に接続された小売業とフィンテック (決済) による自律的な旅に関する DLS の見解:

クレディ・スイスは、自動運転とライドシェアリングが組み合わさることで、個人の自動車所有の動向が根本的に変化するだろうと述べた。さらに、クレディ・スイスは、世界のカーシェアリングおよびライドプーリング市場が2015年の170億ドルから2030年には810億ドルに成長すると予測しています。

この環境で成功する自動車メーカーは、若い世代が自動車の所有から離れ、シェアリングや相乗りへと移行する中で、通勤者間で車両を共有することに適応した企業となるだろう。さらに、高齢化社会では、自動運転車（より優れた移動手段を提供）や自律型配送車両（例えば、車輪の付いた衣料品ショールームや食品配送センターを想像してください）の需要が高まります。

IHS Markitは、2040年までに自動運転車の年間販売台数が3,300万台を超え、新車販売台数の26%以上を自動運転車が占めると予測している。

6G

一部のアナリストは、6G が 2030 年代に到来すると予測しています。より高速な速度、より大きな容量、より低いレイテンシを実現します。

スティーブ・マッカスキル氏は、「6G モバイルネットワークに備えよう: 1Tbps の速度、マイクロ秒の遅延、AI 最適化」の中で、「初期の 6G ネットワークは主に 5G インフラストラクチャに基づいて構築され、各世代が前の世代から要素を「借用」していることが認識されているため、5G によってもたらされる無線数の増加と分散型ネットワークアーキテクチャの恩恵を受けることになる」と述べています。

「速度の面では、6Gネットワークは1THz未満のスペクトルを使用して1Tbpsを可能にし、数十億のモバイルデバイスではなく数兆のオブジェクトの接続に重点を置きます。遅延は、人工知能を使用して「デバイスから基地局、およびネットワーク全体にデータを送信する最適な方法」を決定することで決定されます。」モバイル業界以外の組織が標準化においてより大きな役割を果たすことが予測されており、標準化は各組織のニーズに合わせて調整できるようになります。 ”

自律飛行車

多くの市場アナリストは、2030年代には自律飛行車へと移行すると予測しています。

モルガン・スタンレーは、空飛ぶ車が20年以内に1兆5000億～3000億ドル規模のビジネスになると予測しており、これはライドシェアリング用の自動運転空飛ぶタクシー群の開発競争が始まることを意味する。ボーイングの試作機は今年初めに初飛行を行った。

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一例として、Next Future Transportation社が挙げられます。同社は空中衝突回避のための人工知能を開発したと主張しており、2025年までにASKAハイブリッド車を販売する予定です。

人々がそれを車と呼ぶかドローンと呼ぶかはともかく、エッジコンピューティングと組み合わせた人工知能は、今後 20 年間にわたって永続的な交通革命をもたらすと考えられています。

自動運転車やインテリジェントIoTを搭載した5G技術の登場と拡大は、社会全体と私たちの日常生活に大きな変化をもたらすでしょう。変化の規模が大きすぎて 1 つの記事で扱うことはできないため、ヘルスケア、スマートシティ、金融サービス、気候変動、倫理、小売などの分野を検討する一連の記事を掲載する予定です。

宇宙と天文学における人工知能

また、宇宙探査、特に人工知能が重要な役割を果たす太陽系の探査においても大きな進歩を遂げるでしょう。

ヤン・フィッシャー氏は、「オープンソースと AI はどのようにして私たちを月、火星、そしてその先へ連れて行ってくれるのか」というタイトルの記事を書き、Spaceborn コンピューターのパフォーマンスについて考察しました。さらに、オリバー・ペッカムは「宇宙搭載コンピューターが地球に戻る中、HPE は AI で保護された Spaceborne 2 に注力」の中で、「Spaceborne 2 では、機械学習と人工知能を使用して、スーパーコンピューターのソフトウェア強化機能をさらにスマートにすることも目指す」と述べています。

たとえば、私たちは太陽系をより深く理解するために AI をますます活用するようになるでしょう。DisruptiveAsia は、ロッキードマーティンスペースの新規事業担当副社長であるカールマルチェット氏の言葉を引用しています。「AI は、軌道上と火星やそれ以降の有人ミッションを含む深宇宙ミッションの両方で、宇宙からの情報を利用する方法に革命を起こすことができます。」ロッキードマーティンの高度プログラム開発担当副社長である @joe_landon 氏は、ダボスで開催された世界経済フォーラムでの AI パネルディスカッションで、エッジ AI が宇宙探査にとっていかに重要であるかを明確に述べました。エッジ AI が将来の宇宙ミッションや、ロボットデバイスを使用して周囲の惑星をより深く理解するために不可欠な要素であることは明らかです。

さらに、NASA は「AI はロボットを未知の世界に対応させる」と述べています。オートノマス・スペース・システムズの上級研究科学者であるチエン氏は、人間が AI と協力することについて、次のように述べている。「AI の目標は、アセンブリコードでプログラムされるのではなく、科学者と協力するインテリジェントなアシスタントのような存在になることです。これにより、ロボット探査機が興味のある特徴を探している間に、科学者はデータの分析と解釈といった「考える」作業に集中できるようになります。」

人工知能は、NASA のような機関が他の起源の惑星を周回する深宇宙の太陽系外惑星などを発見することを可能にし続けるでしょう。

マーク・プロッサーとジョバン・デイビッド・レボレドは「AI が宇宙探査をハイパードライブに突入させる - その方法とは」の中で、AI が将来、私たちの未来の故郷をテラフォーミングすることで重要な役割を果たすだろうと示唆し、「さらに将来的には、火星のテラフォーミングのような月面着陸が待っている」と述べています。AI がなければ、他の惑星を地球のような環境に順応させるこれらのプロジェクトは不可能でしょう。 ”

人工知能と仕事

オックスフォード大学とイェール大学の研究者による研究では、AIが特定のタスクを引き継ぐまでにどれくらいの時間がかかるかを予測しています。この論文は BusinessInsider の記事で取り上げられ、DLS チームはそこからインスピレーションを得て、ここに示す独自のバージョンを作成しました。

「主任研究者のカティア・グレース氏とその同僚は、今後10年以内に自動化される可能性が最も高いタスクは、定型的な機械的なタスクであることを発見しました。言語翻訳は2024年までに人間のパフォーマンスを上回る可能性があり、回答はロボットが人間よりも高いレベルで論文を書ける可能性があることを示唆しています。」

「本を書いたり、高度な数学を解いたりといった、より複雑で創造的な作業には、より長い時間がかかります。最終的に研究者たちは、AI が 2051 年までに人間のすべての作業を自動化し、2136 年までに人間のすべての仕事を自動化できると結論付けました。」

こうした予測は、人類の将来や、将来人工知能がさらに強力になったときに私たちがどのような仕事をするのかについて不安を引き起こしている。現時点で AGI に執着するよりも、私たちが今日、そして生涯にわたって直面しなければならない、はるかに大きく現実的な脅威があると私は信じています。

なぜ私たちは AI を使い続けるのか、なぜ禁止しないのか、という疑問が湧く。これは潮流を止めようとするのと同じであり、クヌート王が示したように、全能であるはずの王の命令でも潮流を止めることはできない。今日、私たちはビッグデータが絶えず増加しているデジタル時代に生きています。人々はモバイルやソーシャルメディアを望んでいるため、データを理解するには機械学習テクノロジーが必要です。

ディーン・タカシ氏は、「Newzoo：スマートフォンユーザー数は2018年に30億人を突破、2021年までに38億人に達する」の中で、2018年末時点で世界人口の39%がスマートフォンを使用しており、2021年までに48%が使用するだろうと予測しています。

画像出典: Newzoo

インターネットが数分以内に生成するビッグデータの量:

画像ソース: VisualCapitalist 2019 年の 1 分間にインターネットで何が起こったのでしょうか?

「IDC の予測: 2025 年までに生成されるデータの約 30% がリアルタイムになる」という記事で、ステファニーコンドンは、この数字が 2017 年の 15% の 2 倍であると説明し、「IDC によると、2025 年に世界中で接続されるデバイスは 1,500 億台に上り、そのほとんどがリアルタイムデータを生成する。世界のデータ量は、2017 年の 23 ゼタバイト (ZB) から 2025 年までに 175 ZB に増加すると予想されている。1 ZB は 1 兆 GB に相当します」と述べています。

画像出典: IDC

データの量と速度は人間が分析するには多すぎて速すぎます。機械学習アルゴリズムを使用すると、この大量のデータを活用し、見逃してしまう可能性のあるパターンを検出できます。

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つづく