中国科学院の専門家が人工知能の混乱を批判：AIチップなど存在しない

Titanium Media Note:先週日曜日、IEEE SMC 協会 (IEEE システム、人間、サイバネティクス協会)、中国オートメーション協会、中国科学院オートメーション研究所などが北京で IEEE 国際人工知能およびサイバネティクスシンポジウムを開催しました。会議中、多くの国の人工知能分野の専門家が、Titanium Mediaを含むメディアとの独占インタビューに応じ、人工知能が将来の発展で直面する可能性のある課題と機会について議論しました。

最近、一部の音声制御アシスタントが超音波で制御され、セキュリティ上の脅威となっている可能性があるという報告があります。この問題に関して、NASAジェット推進研究所の上級研究員エイドリアン・ストイス氏は、音声アシスタントに限らず、あらゆる技術が悪意のある人々によって悪用される可能性があると考えているが、あらゆる技術にこの問題は存在する。

彼は例を挙げた。例えば、おもちゃの中にはカメラが付いているものがあり、それがハッキングされれば、ハッカーは家の中で何が起こっているか見ることができる。ロボットを持っている場合、誰かがそれをインターネットに接続して使用すると、他の人があなたの顔の特徴を見たり、個人のプライバシーを漏らしたりすることができる。

「しかし、これは非常に小さな側面であり、技術開発の継続を妨げる可能性は低い。ネットワークのセキュリティを保護し、ハッキングを防ぐための保護技術を導入する予定だ」

中国科学院オートメーション研究所複雑系管理制御国家重点研究室の王飛躍所長は、人工知能とブロックチェーンの関係について、ビッグデータ自体には集中化の傾向はなく、データの構造は非構造化かつ断片化していることが多いと述べた。ビッグデータとブロックチェーンはどちらも分散化、つまり分散されていますが、分散化自体は完全な集中化を意味するため、データ自体は集中化された性質を持っていません。

「ビッグデータはすべてのスモールデータを統合するものなので、それがビッグデータであるということです。データが断片化されていれば、誰もそれを使おうとは思わないでしょう。建物を建てるのと同じです。土や砂の上に建てると、建物は高くなりません。高く建てたいなら、鉄筋コンクリートの上に建てなければなりません。」

ブロックチェーン技術が加われば、鉄筋コンクリートに匹敵します。ビッグデータや人工知能技術を鉄筋コンクリートで覆うことができます。この観点から、彼はブロックチェーンの研究を支持しています。

「人工知能はかつては小さな火事に過ぎませんでした。60年間の発展を経ても、小さな問題しか解決できませんでした。基本的に、近年を除いて、画像認識、音声認識、自然言語処理など、いくつかのより大きな問題を解決するために一部のデータに依存してきました。しかし、解決できない問題はまだたくさんあります。なぜでしょうか？それは、鉄筋コンクリートの基礎がないため、小さな火事にしかならないからです。」

長年、人々は人工知能を錬金術に例えてきました。小さな火で万能薬は作れますが、それを産業にするには猛烈な火が必要です。王飛躍氏は、ブロックチェーンが将来人工知能に猛火を与えることができると信じており、この2つは密接に関連しており、これがブロックチェーンインテリジェンスです。知能は土や砂の上に築かれるのではなく、鉄筋コンクリートの上に築かれる。これが社会や産業の経営全体のパラダイムシフトにつながると信じています。

市場で消費者が利用できるさまざまな教育用ロボットに関しては、彼の意見では、それらはロボットとはまったく関係がありません。いわゆるサービスロボットは単なる見せかけです。ロボット自体の開発には、生産ライン上の産業用ロボットなど、多くの重要な分野があります。相対的に言えば、最近国内外の大手企業が追い求めているスマートスピーカーは、より自然で純粋な人間とコンピューターのインタラクションであり、これは王飛躍氏も認めている。

過去1年間、スマートフォンに搭載されると話題になっていた人工知能チップに関して、王飛躍氏はそのような発言はしていないと述べた。 「そのような宣伝は行われているが、現在いわゆるAIチップは存在しないと思う。」

ドイツのマクデブルク大学のアンドレアス・ニュルンベルガー教授もこの見解に同意している。彼は、この言葉が話題になっているのは、誰がその背後にいるのか誰も知らないからだと語った。

「チップの開発により、ディープラーニングのプロセスが加速しています。実は、画像でもディープラーニングは以前からありました。今はAIチップと呼んでいますが、特定の目的のために作られた製品です。AIチップは存在しないという意見には賛成です。」

カナダのウォータールー大学の曹東埔教授は、自動運転車については、各国の状況が異なるため、実用化には長い時間がかかる可能性があると考えている。相対的に言えば、米国での導入は中国やヨーロッパよりも速いですが、これは主に交通シナリオがより単純で、道路状況がはるかに良いためです。

「中国には汎用的な無人運転車がある。例えば、無人運転車が都市部で完全に自動運転で走行しようとすると、実用化されるまでには少なくとも10年から20年はかかると見積もっている。」

短期的な実装について言えば、基本的には特定のシナリオに限定されます。限定的であればあるほど、実装は速くなります。 「例えば、鉱山、港、短期物流、清掃車などの特定のシナリオでは、これらの工事車両や市営車両には多くの制限があり、1～2年、あるいは2～3年以内に使用を開始できます。」 (この記事は最初に Titanium Media に掲載されました。著者/Cao Tianpeng)