2022年、どのような技術トレンドが世界を変え続けるのでしょうか?以下は百度研究所の予測です。

あっという間に2021年が過ぎ去りました。今年、新型コロナウイルス感染症のパンデミックは世界経済と社会生活に多くの課題をもたらしましたが、同時に科学技術の力も発揮され続けました。技術進歩と産業発展のペースはさらに加速し、デジタル技術とインテリジェント技術は人々の生活にさらなる想像空間をもたらしました。

2022年のスタート地点に立って将来を見据えると、どのような技術トレンドが注目に値するのでしょうか?最近、百度研究所はAIコア技術、学際的・分野横断的研究、産業と社会的価値を含む10の主要な方向性を網羅した2022年の技術トレンド予測を正式に発表しました。急速に変化する未知の技術の世界において、私たちはより確かな価値観と方向性を求めています。

百度研究所は、人工知能の将来を見据えた基礎研究に常に注力し、最先端技術を探求してきました。その研究分野は、基礎から知覚・認知技術まで、AIのほぼすべての領域を網羅しています。 AI分野における長年の継続的な発展のおかげで、Baidu Research Instituteの技術動向レポートは強い「AI属性」を持ち、AI分野の実用的価値にさらに重点を置き、急速に変化するこの時代のすべての参加者にガイダンスを提供します。

2021年、Baiduはテクノロジーの探求とアプリケーションの実装の最前線に立ち続けました。彭城実験室と連携し、世界初の知識強化型1000億ドルモデル「彭城-百度文心」を発表。業界初のmRNAワクチン配列設計アルゴリズム「LinearDesign」を発表。10分以内に安定したワクチン配列を見つけられる。同時に、ディープラーニングフレームワークを中核とするオープンソースプラットフォーム「PaddlePaddle」は、AI技術の開発ハードルを下げ続けている。インクルーシブAIは、もはや膨大な数のAI実践者だけではなく、より幅広いAI技術受益者も対象としている。

来たる2022年、超大規模事前学習モデルの進化のトレンドはどうなるのでしょうか？どうすればより実用的になるのでしょうか? AI技術はどの分野にさらなる驚きをもたらすのでしょうか？実装の価値が際立つのはどの領域ですか?これらすべての質問に対する回答は、このレポートで述べられます。

序文

着実な進歩の時代においては、テクノロジーを使って世界の「未知」を探求し、不確実性に満ちた時代においては、テクノロジーを使って世界の「確実性」を固定します。

現時点では、私たちの使命は後者に傾いています。 2022年が到来した現在も、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは影響を及ぼし続けており、世界経済は多くの課題に直面しています。科学技術はイノベーションと発展をリードする重要な力となっています。総合的な技術発展の動向と産業価値の創造、人工知能は、コア技術の急速な進化、強化された分野間の接続性、ますます強固な産業基盤を備えており、まさにそのような科学技術の力です。

まず、AIコア技術は継続的に進歩と進化を遂げており、統合イノベーションの重要性はますます高まっています。事前学習済みの大規模モデルを例にとると、知識強化、クロスモダリティ、クロスランゲージなどの技術的な道筋は、大規模モデルの想像力の空間を活性化し、汎用人工知能への希望に火をつけました。

第二に、学際的かつ分野横断的な研究において、AI は科学研究と技術開発における普遍的な変数を構成します。量子、生物学、化学などの分野において、「+AI」は最もエキサイティングな研究方向の1つとなっています。

第三に、価値創造の面では、AIは自動運転、ロボット工学、航空宇宙、生命科学などの分野の発展を促進し、「デュアルカーボン」と科学技術の普遍的なアクセスの目標の達成に重要な役割を果たしています。

本日、百度研究所は2022年のテクノロジートレンド予測を皆様と共有します。この不確実な時代に、AIをランプとしてイノベーションの道を照らし、AIをパドルとして発展の船を漕ぐことができることを願っています。

——バイドゥCTO兼バイドゥ研究所所長 王海鋒氏

1. 超大規模事前学習モデルは、知識強化、クロスモーダル統合モデリング、複数の学習方法の共進化の傾向を示し、徐々に実用化されつつある。

大規模モデルは、膨大なデータに基づいて自己教師学習を実行し、統一されたモデルとパラダイムを使用してさまざまな AI タスクを解決し、従来のテクノロジの大規模なラベル付きデータへの依存を打ち破り、AI モデルの有効性、汎用性、一般化を大幅に向上させます。

2022年には、大規模モデルの研究開発の方向が、パラメータ規模の継続的な拡大から実用化へと移行すると予想されます。知識強化、クロスモーダル統合モデリング、プロンプト学習、継続学習に基づき、モデル蒸留、スパース化などの技術と組み合わせることで、大規模モデルの効果、汎用性、一般化、解釈可能性、運用効率が継続的に向上し、適用閾値が継続的に低下し、インターネット、スマートオフィス、スマートファイナンスなどのシナリオで広範な実装が実現します。例えば、AIGC（AI生成コンテンツ）は、大規模モデルのクロスモーダル総合技術力の助けを借りて、創造性を刺激し、コンテンツの多様性を向上させ、制作コストを削減することができ、大規模に適用されます。

2. 科学のためのAI: 新たな研究分野が出現し、科学研究のパラダイムに変化をもたらすことが期待されている

機械学習は数学者が2つの大きな予想を発見するのに役立ち、機械学習、マルチスケールモデリング、高性能コンピューティングの組み合わせにより、超大規模量子ランダム回路のリアルタイムシミュレーションの問題が解決されました。これにより、人々は科学研究、データの処理、新しい実験の設計、より効率的なコンピューティングモデルの作成において人工知能の大きな可能性を認識できるようになりました。

科学のための新たな AI は、データ駆動型と理論的推論という 2 つの主要な科学研究パラダイムの深い統合を促進することが期待されています。今後数年間で、AIは数学、物理学、化学、材料、工学などのさまざまな分野とさらに深く統合され、基礎科学の発展においてより大きな役割を果たすことが期待されています。

3. AIベースの生物学的コンピューティングは急速に発展し続け、基礎研究と応用シナリオにおける共同イノベーションが新たなブレークスルーを達成するだろう。

人類社会が依然として新型コロナウイルスと闘っている中、生活・健康産業の技術革新への要求はより切実なものとなっている。 AI により、遺伝子編集でターゲットをより正確かつ迅速に見つけられるようになり、タンパク質構造の予測において大きな進歩を達成するのに役立ちます。新型コロナウイルスmRNAワクチン技術の成功は、RNAやタンパク質などをベースとした高分子医薬品の設計やワクチンの研究開発に爆発的な進歩をもたらし、主流の国際製薬企業はmRNA技術の導入を加速させている。

将来的には、AI ベースの生物学的コンピューティングは、タンパク質ベースの薬物設計、合成、スクリーニング、mRNA ベースの抗がん剤、モノクローナル抗体、免疫療法など、より基礎的な研究と応用のシナリオでブレークスルーを達成するでしょう。両者の緊密な統合により、医薬品開発サイクルが大幅に短縮され、研究開発コストが削減され、精密医療と個別化診断・治療が促進されます。

4. プライバシーコンピューティング技術は大きな注目を集めており、データの価値を解放し、信頼を築くための基盤となる画期的な技術となるだろう。

個人情報やデータのセキュリティに関する世界的な規制が強化されるにつれ、データ価値の有効な解放を促進するためにはセキュリティコンプライアンスが前提条件であるという認識が業界全体で広まっています。

トラステッド・コンフィデンシャル・コンピューティングやフェデレーテッド・コンピューティングに代表されるプライバシー・コンピューティング技術は、技術的な観点からデータのセキュリティ保護とデータの共有・流通の両方を考慮していることから、大きな注目を集めています。プライバシーコンピューティング技術のパフォーマンスが向上し、技術とコンプライアンス標準が相互に促進され、複数の関係者が協力して技術の信頼性を高めるにつれて、生物学的コンピューティング、財務分析、データ取引などのシナリオに関連する典型的なアプリケーションが登場します。

長期的には、プライバシー コンピューティング テクノロジによって、機密フォームに基づくデータ循環とコンピューティングがデフォルトのオプションとなり、徐々に信頼を構築するためのインフラストラクチャになる可能性があります。

5.量子ハードウェアとソフトウェアの統合ソリューションが主流となり、実用的なニーズにより、量子コンピューティングとさまざまな業界の統合と革新が加速しています。

2022年には、量子チップの設計、準備、測定、制御技術がさらに発展し、量子ビット数が大規模化し、ノイズの低減とノイズへの適応という2つの方向でブレークスルーが模索されることが予想されます。量子ソフトウェアとサービスはクロスプラットフォームに向けて発展しています。ユーザーはクラウドネイティブの量子コンピューティング プラットフォームでより豊富な量子バックエンド オプションを利用できるようになります。また、量子ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合ソリューションを搭載した量子プラットフォームは、徐々にその応用価値を示すようになります。

量子コンピューティングとインテリジェント製造、人工知能、化学医学、金融テクノロジーなどの分野との深い統合と革新により、顕著な量子優位性を備えた数多くの実用的なアプリケーションソリューションが次々と登場するでしょう。政府機関、研究機関、産業界もより緊密に協力し、高品質の量子設備を構築し、量子技術の人材を育成し、量子コンピューティング産業チェーンを最初に開放します。

6.自動運転技術は無人化の新たな段階に入り、複数の「自動ロボット」が出現し続け、技術とシナリオが結びついている

2022年には、政策、規制、技術の進歩により、自動運転は無人運転で大きな進歩を遂げ、複数の「自動車ロボット」に代表される自動車形態が急速に発展するでしょう。

多様化した「自動車ロボット」は、乗用車、バス、幹線物流、倉庫・配送、鉱山・港湾の特殊業務、小売、衛生など、さまざまな応用シナリオを通じて、より幅広くユーザーにサービスを提供して、顧客に価値を創造し、徐々に安定した商業収益を達成し、科学技術の発展と社会の進歩を促進します。

7. AI技術と航空宇宙技術を統合し、革新することで深宇宙探査を新たな知能の段階へと推進する

深宇宙探査は、宇宙と人類自身に対する好奇心と想像力を育みます。月や惑星への居住の実現、科学探査や資源開発・利用を中心とした計画の実行、遠く離れた未知の環境での深宇宙探査などのために、自律型探査機の需要はますます高まっています。

工事機械の自動化分野では、24時間連続無人掘削作業という実際の工事シナリオが実現されています。自律的な環境認識や動作計画などの関連AIアルゴリズムにより、将来的には、検出器に自律的な障害物回避や意思決定などの機能を持たせたり、ロボットアームを柔軟かつ自律的に操作したりできるようになります。さらに、AI技術は、宇宙船の故障検出と修理、デジタルツインシミュレーションラボの構築、深宇宙ビッグデータの検出と分析においても重要なサポート役割を果たすことが期待されています。

8. 「社会的距離」は人間と機械の共生を加速し、仮想現実とインテリジェントなインタラクティブ技術の生産と生活への急速な統合をサポートする

COVID-19パンデミックは人々のコミュニケーションに「社会的距離」を設けました。デジタル技術の発達により、この距離を縮め、人間とデジタルヒューマンやロボットとの共生を加速させることができます。仮想と現実の統合とインテリジェントな相互作用の未来の世界は、もはや私たちにとって遠いものではありません。

この変化を支えているのは、視覚、音声、自然言語処理、XRなどのAI技術のクロスモーダル理解と生成、継続的な学習、そしてハードウェア、ネットワーク、コンピューティング、エコシステムプラットフォーム、コンテンツの統合によって形成されるクロステクノロジーサポートシステムにおける継続的な進歩です。

関連技術の統合と革新が加速し、クロステクノロジーサポートシステムが成熟するにつれて、産業および消費者シナリオ向けの仮想現実およびインテリジェントインタラクティブ製品がさらに登場し、デジタル経済と実体経済の深い統合が促進され、人々の生産と生活体験が豊かになります。

9. グリーンおよび低炭素技術は、カーボンピークとカーボンニュートラルの目標達成を支援するために、AIブループリントにさらに統合される。

AI技術がさまざまな業界で統合と革新を加速するにつれて、データセンターと大規模AIコンピューティングは重要な経済的および社会的価値を獲得しました。しかし、そのエネルギー消費と環境への影響は無視できません。モデルのトレーニングと使用におけるエネルギー消費を削減するために、より環境に優しい「グリーンAI」技術の開発が急務となっています。

今後数年間、「グリーンAI」関連技術は引き続き発展し、エネルギー効率の高いアーキテクチャ設計、トレーニングおよび推論戦略、データ活用などを軸としたシステムが構築され、パフォーマンスとエネルギー消費の両方を考慮した評価基準が形成されます。より高い計算能力とより低いエネルギー消費を備えたAIチップが引き続き登場し、大手AI企業は、下流のパフォーマンスを向上させ、全体的なエネルギー消費コストを削減するために、集中的な大規模な計算能力と大規模なモデルを構築します。政策もグリーンで低炭素のデータセンターの構築を奨励し、AI技術を使用してインフラストラクチャのエネルギー効率を向上させるなどの取り組みを導入します。

10. AIはより包括的かつ価値創造的になり、中小企業や社会的弱者層のニーズにさらに注目が集まる。

包括的な AI とは、膨大な数の AI 実践者だけでなく、AI テクノロジーのより広範な受益者も対象としています。

ディープラーニングフレームワークを中核とするオープンソースプラットフォームは、AI技術の開発敷居を大幅に下げました。パブリックデータセット、大規模モデルベース、地域インテリジェントコンピューティングセンターなどのさらなる開発により、中小企業のコスト削減、効率向上、イノベーションの促進に貢献します。また、伝統産業における人材の再就職やAI科学普及教育を促進するため、国家AI研修制度も段階的に構築される予定。

AIの恩恵は社会のあらゆるグループにも及ぶべきです。政策の指導と持続可能な発展のESG概念の推進により、企業は価値創造に重点を移すでしょう。AIサービスプロバイダーは、高齢者や子供などの脆弱なグループのニーズにさらに注意を払い、対応する包括的なAIサービスと製品を開発し、誰もがデジタル技術の利便性を享受できるようにします。