大学における人工知能への熱意を「クール」に振り返る

大学は関連専攻を開設する際に、教授委員会と学術委員会を組織し、国の人材政策、業界の人材需要、国内外の大学の類似専攻の人材育成状況などを考慮し、学校がそのような専攻を開設するための現実的な条件が整っているかどうか、教員とカリキュラムの構築をどのように進め、専門的な特徴を形成するかについて十分に議論する必要があります。

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人工知能（AI）に関して言えば、一般の人々にとっては馴染みのないものではないかもしれません。なぜなら、近年では、AlphaGo が囲碁で人間のチャンピオンである李世ドルと柯潔を破ったことや、自動運転車に試験ライセンスが発行されたことなど、同様のニュースはすべて「人工知能」という同じラベルで分類されているからだ。

2017年7月、国務院は「新世代人工知能発展計画」を公布し、我が国における人工知能の急速な革新と発展の新たな道を開きました。教育部は今年4月、「高等教育機関における人工知能イノベーション行動計画」を発表し、大学がコンピュータ科学技術分野に人工知能学科を設置することを支援し、人工知能分野の第一級学科の構築を推進すると明言した。

2018年に承認された第1弾の「新工学」研究・実践プロジェクト612件のうち、57件の人工知能プロジェクトが計画・構築されたと報じられている。 2017年12月現在、中国の大学71校が人工知能分野の副専攻または学際専攻を86学科設置している。今年5月だけでも、南開大学、天津大学、南京大学、吉林大学の4つの大学が相次いで人工知能学院を設立した。

しかし、このような状況では、人工知能に対する熱意を冷まして「冷静に」考えるべきなのでしょうか?

ブームを牽引する要因は複数ある

実際、大学における人工知能への熱意は理由がないわけではなく、社会の発展の傾向と実際のニーズに応じた連鎖反応です。

中国科学院院士で中国人工知能学会副会長の譚天佑氏が今年の両院院士総会で述べたように、過去10年間、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、インターネット、モノのインターネットなどの情報技術の発展という外的要因と幅広い社会のニーズに後押しされ、人工知能技術は科学と応用の間の「技術格差」をうまく乗り越え、「使えない、使いにくい」から「使える」への技術転換点を突破し、爆発的な成長期に入った。

南開大学人工知能学院の学部長であるファン・ヨンチュン氏もこれに同意している。

「今世紀初頭にネットワーク化が始まったとき、誰もがインターネットにコンテンツがないのではないかと心配していました。その後、何年も情報の構築と開発が進み、大量のデータが蓄積されました。ビッグデータ技術の登場により、そこから有用な情報を抽出して人類に役立てる人工知能技術が必要になりました。」方永春氏は中国科学日報の記者とのインタビューで、ネットワーク化から情報化、ビッグデータ、人工知能に至るまで、この発展の文脈には注目すべき特徴があり、アプリケーションが技術の発展を促進し、技術の発展とアプリケーションが絡み合って互いに促進し合っていると述べました。

現在、世界の技術発展の動向と国家の経済建設は、インテリジェント人材に対する非常に強い現実的な需要を提示していますが、現実は楽観的ではありません。ゴールドマン・サックスが発表した「世界の人工知能産業分布」レポートによると、2017年に中国は世界の新興人工知能プロジェクトの51％を占め、数では米国を上回ったが、世界の人工知能人材プールは約5％に過ぎず、人材ギャップは500万人を超えている。

「人工知能産業の発展における最大のボトルネックは人材だ。今や世界が人工知能人材をめぐって争う時代に入った。ハイレベルな人材を育成する『造血機能』は、人工知能産業の核心競争力に直接影響を及ぼすだろう」と南京大学人工知能学院の周志華学長はメディアのインタビューで語った。

そのため、「新世代人工知能発展計画」では、「ハイエンド人材チームの構築を人工知能発展の最優先課題とする」、「人工知能分野の学科配置を改善する」、「できるだけ早く試行機関に人工知能大学を設立する」ことを特に重視しています。教育部は今年4月、「高等教育機関向け人工知能イノベーション行動計画」を発表し、2030年までに大学が世界の主要な人工知能イノベーションセンターと新世代の人工知能の発展をリードする人材基盤を構築する中核勢力となり、我が国が先進的なイノベーション国家の一つとなるための科学技術支援と人材保証を提供することを求めました。

世界の科学技術発展の動向と国家経済建設のニーズは、大学が人工知能の学部や専攻を設立し構築するための非常に良い環境を提供していると言えます。

カリキュラム構築は特に重要

現在、国内の多くの大学に設立されている人工知能学部や専攻は、状況が少しずつ異なっています。学部生を募集しているところもあれば、科学研究と大学院生のトレーニングのみに焦点を当てているところもあります。人工知能の方法に焦点を当てている学校もあれば、アプリケーションと密接に統合されたインテリジェントシステムに重点を置いている学校もあります。

「こうした状況は、人工知能という分野の特徴と発展の法則に完全に合致している」と方永春氏は考えている。人工知能自体は非常に横断的で複雑な分野であり、異なる学校が建設の入り口をそれぞれ選択するのはごく自然なことだ。一方、新世代の人工知能技術の急速な発展と、各大学における人工知能大学の建設は最近の出来事であり、あらゆる面で状況はまだ成熟しておらず、急速な発展期にある。そのため、カリキュラムの設定、教育計画などの面ではまだ多くの改善の余地があるのは必然だ。

例えば、南開大学の人工知能学院は、知能科学技術専攻を基盤として設立されました。この専攻は2004年に設立されました。約2年間の慎重な準備を経て、カリキュラムの設定、教育実習などの側面に重点が置かれました。最初の学部生の募集が開始されたのは2006年になってからでした。 「南開は10年以上の発展を経て比較的安定していますが、近年、人工知能分野の発展に基づいてカリキュラム構築の最適化を繰り返してきました。人工知能学院がうまく発展したいのであれば、カリキュラム構築は特に重要です。」

周志華氏も自身の見解を述べる。

「現在、人工知能に特化したコースの数は需要に程遠く、その結果、人工知能の専門コースは『高度な大衆科学』のレベルにまで凝縮されている」と周志華氏は述べた。

コンピュータサイエンスとテクノロジーを例にとると、学部卒業には約150単位が必要であり、そのうち約60単位が一般科目、15単位が卒業設計と就職・起業科目、残りの約75単位のうち、科目プラットフォーム科目と専門コア科目が約55単位を占めます。現時点では、残り約 20 単位しかありませんが、人工知能の専門コースはまだありません。これらの単位は、コンピューター サイエンスの「幅広い」人材の育成を考慮し、複数の専門分野のニーズのバランスをとる必要があります。

「実際、コース数を考慮しなくても、これまで提供されてきたコースの内容は、人工知能の人材育成のニーズを満たすにはほど遠い」と周志華氏は述べ、例えば人工知能に必要な線形代数＋行列理論を挙げた。現在、コンピュータサイエンスにおける線形代数の内容は非常に浅く、行列理論は通常提供されていない。多くの学生は行列微分に触れたこともなく、機械学習などの人工知能のコアコースの学習に大きな障害となっている。

そのため、既存の専門分野の研修制度の枠組み内で改修するのではなく、人工知能分野自体の特性を踏まえた新たなカリキュラム制度を構築する方が良いというのが彼の意見だ。

意味を明確にすることが鍵

カリキュラム構築について、浙江大学人工知能研究所所長の呉飛氏は、実際には人工知能に必要なコアコースは大学で開講されているが、さまざまな分野に分散していると述べた。「重要なのは、人工知能の含意を明確にし、それに基づいてどれが必修コースでどれが選択コースかを判断することです。」

人工知能の意味については、カーネギーメロン大学が今秋に開講する学部人工知能専攻のコースを参考にするとよいかもしれません。

「必修科目には、数学と統計学のコースでは行列計算、最適化分析、積分と近似、コンピュータサイエンスのコースではコンピュータプログラミング、コンピュータシステム、データ構造とアルゴリズム、人工知能のコースでは機械学習、知識表現と問題解決、自然言語/コンピュータビジョンなどがある」とウー・フェイ氏は紹介した。同校では人工知能の必修科目を16科目に分け、数学、コンピュータ、人工知能そのものの3つのカテゴリーをカバーしていると。 「人工知能はある程度の専門分野の独立性を持っていますが、コンピューターサイエンスや制御科学などの他の分野とも交差し、浸透しています。」

実際、教育部の2012年の「一般高等教育機関の学部専攻目録」によると、学部専攻506分野のうち、「インテリジェンス」に関わる専攻は、コンピュータ分野の知能科学技術、土木分野の建築電気とインテリジェンス、電気分野のスマートグリッド情報工学、電気工学とインテリジェント制御の計4分野となっている。

しかし、意味合いと拡張性の両方において、これらの専攻と人工知能の間には一定の違いがあります。

「『人工知能』と『知能』の関係は、『航空機（人工鳥）』と『鳥』の関係に似ています」と周志華氏は例えを述べ、飛行機の研究と鳥類の科学の研究は明らかに異なると述べた。鳥類の科学自体は重要ですが、航空機メーカーを育成するために習得しなければならないのは科学的な知識ではありません。鳥類を理解していなくても航空機の製造に支障はありませんし、航空機の飛び方が鳥の飛び方と同じである必要もありません。

ウー・フェイ氏の見解では、大学に人工知能カレッジを設立することで、最先端の人工知能理論を習得する最先端の研究者、人工知能技術の実装者、人工知能と産業を交差させるAI+Xユーザーという3種類の人材を育成することができ、それぞれ最先端の理論、技術、産業の交差点を反映している。最初の 2 つのタイプの才能は人工知能学部で訓練される必要があり、3 番目のタイプの才能は人工知能学部と他の大学によるクロストレーニングが必要です。

「まず、人工知能学院と既存の大学との違いを明確にし、人工知能学院の学生と他の大学の学生の入学と卒業の違いを明確にする必要があります。」と呉飛氏は述べ、そうでなければ、学習内容と訓練目標がコンピュータサイエンスやインテリジェント科学技術を専攻する学生と変わらないのであれば、人工知能学院が別々に存在する必要はなく、発展のバブルを形成する可能性もあります。

トレンドに盲目的に追従しない

人工知能大学における発展バブルの形成をどう回避するか？ファン・ヨンチュン氏の見解では、大学はまず自らの特徴を見つけ、盲目的に流行を追うことを避けなければならない。

「典型的な産業に焦点を当て、実用的な問題を解決することは、人工知能分野の現在の発展の傾向です。したがって、大学が人工知能大学を設立するときは、この発展の傾向を考慮して、応用主導の人工知能専攻を構築する必要があります。」ファン・ヨンチュン氏は、人工知能は複数の分野に関係する学際的な科目であると述べました。したがって、優れた人工知能専攻を構築するには、各大学が自分の特徴、基礎、利点を十分に考慮し、これらの利点と人工知能分野の発展傾向を組み合わせて、独自の特徴を形成しなければなりません。

ソフトウェア工学専攻など、当初はトレンドに従っていたものの、最終的には発展に失敗した専攻の例は数多くあります。 2000年に国務院は「ソフトウェア産業と集積回路産業の発展を奨励するためのいくつかの政策」を公布し、翌年には全国に35のモデルソフトウェア大学が設立され、2016年までに全国のソフトウェア工学専攻者の数は563人に達した。ソフトウェア工学専攻が国家と社会のために多くの優秀な人材を育成し、産業の発展を促進してきたことは否定できないが、同時に、特色と品質保証に欠ける低レベルの重複設定の大学も数多く存在する。そのため、国務院学位委員会が発表した「2016年に動的に調整、取り消し、追加された学位認定ポイントのリスト」によると、175の大学が576の学位ポイントを取り消し、そのうち35のソフトウェアエンジニアリング学位ポイントが取り消されました。

大学における現在の人工知能ブームについて、21世紀教育研究所の熊炳奇副所長は、大学が人工知能の学部や専攻を急いで開設し、専攻が多すぎること、人材育成に特色がない、社会のニーズを満たす人材育成の質を満たすことが困難になることを防ぐ必要があると率直に述べた。

「大学は関連専攻を開設する際に、教授委員会と学術委員会を組織し、国の人材政策、産業発展における人材需要、国内外の大学における同様の専攻の人材育成状況などを考慮する必要がある。学校がそのような専攻を開設するための現実的な条件が整っているかどうか、教員とカリキュラムをどのように開発し、専門的な特徴を形成するかを十分に議論する必要がある」と熊炳奇氏は強調した。

呉飛も同様の見解を表明した。

先日、教育部科学技術部の雷超子部長は記者会見で、教育部は人工知能分野の内包をさらに強調し、人工知能分野で一流の分野の構築を推進すると述べた。 「国家レベルで人工知能分野の実証を正式に組織する前に、大学は既存の基礎の上に構築し、自らの実際の状況と既存の特徴を組み合わせ、現実的な方法で人工知能の人材を育成する必要がある」と呉飛氏は述べた。