カナダ工学アカデミー会員のソン・リャン氏：将来の人工知能システムはネットワークの形で存在するだろう

12月5日、国務院の承認を得て、科学技術部と河南省政府の共催により、12月6日から8日まで河南省鄭州市の鄭州国際会議展示センターで「5G変革と未来の共創」をテーマにした2023年世界5G会議が開催される。

2023年世界5G会議は、「基盤の強化、強靭なチェーン、先導」と「業界の高品質な発展の実現」に重点を置き、世界トップの5G業界の協力とリソースの統合を促進するために12の並行フォーラムを設立しました。世界5G会議の公式開幕前夜、「価値空間を高める統合とイノベーション」をテーマにした「Tech Talk 2023 イノベーションテクノロジーフォーラム」が本日開幕しました。

フォーラムでは、カナダ工学アカデミー会員、復旦大学教授、国際インテリジェントネットワークシステム協会会長の宋亮氏が招かれ、「大規模モデルからオンライン進化学習へ」と題する基調講演を行った。

宋亮氏は、ChatGPTに代表されるAIGCは人工知能AGIに対する業界の熱意に火をつけたが、GPTはまだ汎用人工知能には到達しておらず、大規模モデルではまだ解決されていない基本的な問題が2つあると述べた。そもそもオンラインで進化するにはどうすればいいのでしょうか?自然言語処理の特徴は、前の単語に基づいて次の単語を予測することです。人間は機械のためにデータの整理とラベル付けをうまく行ってきたので、機械は学習するだけで済みますが、現在の機械学習パラダイムでは、知識を自ら学習することはできません。第二に、現在の大規模モデルのデータ量は多すぎます。汎用人工知能にとって、人間がラベル付けしていないデータを人工知能が独自にマイニングして新しい知識を生成できるようにするには、解決すべき問題です。

5Gとコンピューティングネットワークの発展に伴い、物理環境ではリアルタイムで大量の新しいデータが生成されます。これらのデータ自体はラベル付けされていません。業界では、分散型大規模コンピューティング手法を使用して、ネットワークと物理世界でリアルタイムに生成されるデータに対して、ラベル付けされていないオンライン進化処理を実行する方法に非常に関心があります。宋亮氏は、マルチエージェントコラボレーションのためのインテリジェント環境を構築することで、物理環境、情報環境、人間社会をインテリジェント環境に結合し、各インテリジェントエージェントの自律的なトレーニングと進化を監督できるようになり、人工知能が人間の介入なしにラベルのないデータを自律的にマイニングし、新しい知識を形成できるようになると指摘した。これがAIのネットワーキングシステムである。

宋良氏は、将来の通信ネットワークが将来の人工知能の基盤となると考えています。つまり、将来のネットワーク自体が分散型のインテリジェントな存在となり、将来の人工知能システムもネットワークの形で存在するようになるということです。 「アプリケーション開発をサポートし、アプリケーションとネットワークの間に中間層を重ね、動的なネットワークを動的なアプリケーションに適応させ、人工知能システムをスタンドアロンのビッグデータベースの人工知能から分散型人工知能ベースのネットワークに変換し、最終的に複数のエージェントのオンライン進化学習という新しい人工知能パラダイムを実現するために、リアルタイムでカスタマイズ可能なマルチモーダル ネットワークが必要です。」