自動運転、論文採点のための人工知能…インテリジェントテクノロジーにはどのような破壊的可能性が秘められているのでしょうか?

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教育が人工知能の発展と時代の変化に追いつかなければ、15年後には大学の半数が苦境に立たされるだろう。自動運転技術が成熟して普及すれば、人々は車を買う必要がなくなり、車のシェアやレンタルだけで済むようになるだろう。2030年までに、無人トラクター、バックパックロボット、農業用ドローンが新世代の「農家」になるだろう...これらの一見大胆な予測は、近い将来に現実になるかもしれない。

最近、中国人工知能学会が主催した2017年中国人工知能産業年次会議に、国内の人工知能研究界と産業界から数十名の専門家や学者が集まり、インテリジェント技術の破壊的可能性について議論しました。

中国人工知能学会会長で中国工程院院士の李徳一氏は会議で次のように述べた。「人工知能が人類に与える影響は、過去数十年間にコンピューターとインターネットが人類に与えた影響を上回るだろう。現実世界の問題を解決することが、新世代の人工知能の出発点であり、目的地となるだろう。」

人工知能は教育モデルを変革するかもしれない

現在、知能ロボットが工場の作業場に次々と導入され、スマート家電が一般家庭に入り始めており、中国国民は製造業に対する人工知能の影響をはっきりと感じ取っている。では、人工知能によって変化したり、混乱させられたりする可能性が高い次の業界は何でしょうか?

「新世代の人工知能は、必然的に人間の生産、生活、学習、思考の方法を再構築するだろう。したがって、次に影響を受ける業界は間違いなく教育になるだろうと私は信じている」と李徳一氏は語った。

彼は自身の学習経験を例に挙げた。「ここ数十年、私たちの教育は外国語の学習を推奨してきましたが、外国語の学習は主に記憶に頼っています。私は30歳になるまでに6年間ロシア語と英語を学習しましたが、その後、時間が経つにつれて、多くの語彙と文法を忘れてしまいました。このような学習効率は非常に低いです。しかし、人工知能技術に頼れば、正確な即時翻訳ロボットを開発することができます。将来、人工知能翻訳に頼って多言語のコミュニケーション問題を解決しても、私たちの子供たちは外国語を学ぶ必要があるでしょうか？」

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同時に、人工知能によって教育や試験の形態も変化するでしょう。李徳一氏は、教育における人工知能技術の普及により、人間とコンピュータの相互作用が現実のものとなると確信している。将来的には、授業と試験はすべてインターネット上で実施できるようになり、試験問題の選択と採点は人工知能によって行われるようになる。決まった場所と決まった時間に大規模な試験を実施する現在のモデルは過去のものとなるだろう。

「人工知能がもたらした『いつでもどこでも学習できる』モデルは、伝統的な学校教育に深刻な課題をもたらしており、私たちはそれを反省しなければならない」と、西安交通大学リバプール校の習有民学長は考えている。伝統的な学校教育は、生徒が教室で集中して教師から知識を授かることに重点を置いているが、マサチューセッツ工科大学の最近の研究によると、生徒の脳の活動は授業中は比較的低いが、実験、宿題、自習、試験を受けているときは比較的高いという。 「オンラインコースには利点があるということでしょうか？大学の教室での授業が将来オンラインコースに太刀打ちできないのであれば、大学キャンパスの価値はどこにあるのでしょうか？大学教育では何を教えるべきなのでしょうか？」

「ハーバード・ビジネス・スクールの教授は2014年に、アメリカの大学が今後15年間でインテリジェント社会の発展に追いつくよう変化しなければ、大学の半数が破産に直面する可能性があると予測した。私はこれに強く同意する。人工知能は教育に大きな変化、さらには教育の再構築を引き起こすだろう」と習有民氏は語った。

自動運転車は交通に大きな変化をもたらすだろう

今年7月、百度の李ロビン会長は公開集会で北京の第五環状線で自動運転車に乗る自身のビデオを公開した。自動運転車が市街地の道路で試験走行されており、人工知能によって自動運転車の時代が徐々に近づいていることを人々が実感できる。

北京汽車グループの新技術研究所の副所長である容慧氏は、この感情を「屈辱的」という言葉で表現した。同氏はシェア自転車を例えに挙げた。「シェア自転車と従来の自転車の違いは、自転車の鍵がインターネットにつながり、スマートになっていることですが、従来の自転車業界に与える影響は大きいです。2014年には従来の自転車の生産台数は7,900万台に達しましたが、2016年にはシェア自転車を含めて5,300万台にまで落ち込んでいます。ですから、自転車がシェアされると、自転車を所有したくなくなるのです。」

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栄輝氏は、自動車業界でも同じことが起こると確信している。「自家用車が自動運転になったら、車を所有したくなくなり、ただ使いたくなるでしょう」。自動運転車が人々の生活に入り込めば、シェア自転車が業界に影響を与えるという現象が自動車業界でも起こると栄輝氏は考えている。そのため、「自動車産業はもはや伝統的な産業ではなくなり、古い自動車会社の優位性は存在しなくなり、運輸業界全体がまもなく大きな変化を経験するだろう」

では、自動運転車が利用できるようになるまでにはどれくらいの時間がかかるのでしょうか?上海交通大学インテリジェント車両センターの楊明教授は、自動車技術協会が策定した自動車の知能分類基準によれば、自動運転はL0からL5のレベルに分けられると紹介した。レベルL0は純粋な手動運転で、最高レベルのL5は、ドライバーの介入を必要とせず、ほぼあらゆる状況で車が自動運転する。業界の観点から見ると、現在、レベル2の運転支援からレベル3の半自動運転への移行期にある。実際に量産されているレベル3モデルは、最近発売されたアウディのA8Lのみであり、テスラの自動運転技術は「高速道路などの比較的単純な環境で実現できる」レベル2である。

中国科学院オートメーション研究所の黄武玲准研究員は、自動運転をバスや専用道路に徐々に適用していく方が実現可能だと述べた。しかし、「運転者を完全に解放し、運転中にオンラインチャットやWeChatメッセージの送信を可能にする」ことを望むなら、現実はまだ夢には程遠い。黄武玲氏は「最新の研究によると、現在の技術では、レベル5レベルの自動運転を実現するのは依然として困難です。インフラと技術の大幅な革新が依然として必要であり、2027年から2028年までは主流にならないでしょう」と述べた。

人材育成には第一レベルの学問の確立が必要

2017年、わが国では「人工知能」が国家戦略に昇格し、テクノロジー企業が相次いで投資し、人工知能産業は活況を呈している。しかし、今回の会議では、わが国の人工知能の全体的な発展レベルは先進国に比べてまだはるかに遅れており、最先端の人工知能人材の数は需要に遠く及ばないと多くの専門家が指摘した。

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「人工知能時代の企業間の競争は多角的な競争であり、最も重要なのは人材だ」とレノボグループ研究所人工知能研究室のR&Dディレクター、ファン・ウェイ氏は業界の声を代弁した。

実際、大学ではすでに検討が始まっています。 2004年、北京大学は国内で初めて「知能科学技術」を専攻する学部生を募集し、育成した大学となった。現在、国内の30以上の大学が知能科学技術の分野で学部生の人材育成を開始している。 2016年以降、北京協和大学や湖南大学などの大学が全国各地にロボット工学や人工知能の大学を設立している。

「中国が2030年までに人工知能の世界的リーダーになりたいのであれば、今から人材育成を始めなければなりません。長年の積み重ねにより、知能分野の人材を育成するための比較的完全なトレーニングシステムが下から形成されました。」李徳一氏は、「今、緊急の課題は、第一レベルの分野の位置づけを明確にし、カリキュラム体系を明確にし、高開放低閉鎖、断片化と簡素化を避けることです。」と考えています。

2010年以来、中国人工知能学会は、知能科学技術を第一級の学問分野として確立することを主張し始めた。李徳一氏は、複数の既存の学問分野の相互浸透によって形成された「知能科学技術」は、第一級の学問分野として挙げられ、工学分野に属し、科学学位を授与することもできると考えている。

李徳一氏は、知能科学技術は人類が知能社会に入ってから科学技術自体の発展から生まれた第一級の学問であり、複数の学問分野の相互浸透と国家の大きなニーズによって推進されたと考えている。「第一級の学問分野の確立は、社会の発展とともに発展し、変化します。第一級の学問分野として、知能科学技術は革新主導の発展の源泉の供給能力を高める時代の要請であり、幅広い応用と発展の見通しを持っています。」彼は、知能科学技術が第一級の学問分野に挙げられた後は、「学際的」というラベルを付ける必要はないと考えています。

インテリジェント科学技術は第一レベルの学問として、比較的明確で独立した成熟した第二レベルの学問によって支えられ、インテリジェント分野の全含意をカバーできる必要があります。議論の末、学会は脳の認知メカニズム、機械知覚とパターン認識、自然言語処理と理解、知識工学、ロボット工学と知能システムの 5 つの副次分野を提案しました。

同時に、中国だけでなく世界中で、知能科学技術に関する論文、書籍、教科書が「活況」を呈している。知的主体の教育は、専門基礎コース、専門コース、選択コースなど、さまざまなレベルの独立したカリキュラムシステムによってサポートされています。

李徳一氏は、知能科学技術の副専攻は大学が自主的に知能科学技術のカリキュラム体系を構築するための重要な基礎であると考えている。それは良好な教育環境と膨大な学生の供給源を作り出し、知能科学技術の分野と技術が確固たる基礎、専門知識、幅広い就職機会を持つことを保証する。「それは既存のコンピューター、オートメーションなどの大学から資源を奪うだけでなく、他の分野と専門分野の発展を新たなレベルに促進するだろう。」

人工知能はいつまで人気を維持するのでしょうか?

おそらく、現時点で最もホットなテクノロジーは人工知能です。過去数年間広く普及したビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネットは、人工知能と比べると見劣りします。

「平和な時にこそ危険に備えよ」ということわざがあります。私たちが考えなければならない疑問は、現在人気の人工知能はいつまで続くのか、ということです。

ご存知のとおり、人工知能は新しいものではありません。 1960年代にこの概念が提唱されて以来、歴史上2度の大きなクライマックスがありましたが、基本的には「5年間は暑く、10年間は​​寒い」という形で、短い熱波の後に長い寒波が続きました。

人工知能においてこの現象が繰り返し発生する重要な理由の一つは、当初は熱心すぎることにある。一方では、学界と実業界はともに、関連する基礎理論と核心技術の複雑さと難しさを過小評価しており、その結果、その後の研究開発がそれらの進歩をサポートできない状況に陥っています。同時に、新しい技術はしばしば新しい投資機会を意味し、その機会を利用して誇大宣伝し、資本を騙し取らざるを得ません。誇大宣伝が熱狂的であればあるほど、潜在的なバブルは大きくなります。

中国国内外の識者たちは人工知能の過熱化について警告を発している。スタンフォード大学の人工知能研究所と視覚研究所の所長を務める中国の科学者フェイフェイ・リー氏は、人工知能は「本物」であると考えているが、コミュニケーションやプレゼンテーションでは多くの場合、人工知能は大げさに誇張され、厳密さを欠いている。この軽率さと誇張は、起業家から投資家、大企業から政府、科学研究資金提供機関から基礎研究機関まで、あらゆる人に影響を及ぼしている。このトップ AI 専門家は、「基礎的な AI 研究への取り組みを倍増させる必要がある」と考えています。

科学者の警告は聞く価値がある。我が国はリソースの統合や垂直応用において一定の優位性を持っているものの、基本的なアルゴリズム、コアハードウェアとキーテクノロジー、そして主導的な人材に弱点があることは紛れもない事実です。端末製品の性能、信頼性、ユーザーエクスペリエンスもさらに向上させる必要があります。

将来を見据えると、複数の最先端技術を組み合わせた人工知能はまさに連鎖反応を起こし、私たちの生活や生産に大きな変化をもたらすでしょう。タダのものは存在しません。見通しが良ければ良いほど、冷静で客観的な判断と堅実な努力が必要です。盲目的に突っ走ったり、流行を追いかけたり、近道をとったりすれば、好況はすぐに冷え込みに変わるのではないかと心配しています。