WAVE SUMMIT での Baidu Wang Haifeng: ディープラーニングが人工知能を産業大量生産に導入

「ディープラーニングは人工知能を大規模な工業生産の段階に押し上げています。ディープラーニングのフレームワークはインテリジェント時代のオペレーティングシステムです。」4月23日、百度の上級副社長であり、ディープラーニング技術および応用のための国家工程研究所所長である王海鋒氏は、第1回WAVE SUMMIT 2019ディープラーニング開発者サミットで述べた。人工知能の専門家とディープラーニングの開発者が集まったこのイベントで、王海鋒氏は基調講演を行い、産業革命と人工知能の発展に関する自身の考えをまとめた。同氏は、ディープラーニングの普遍的な特徴とディープラーニングのフレームワークやプラットフォームの発展が、人工知能の標準化、自動化、モジュール化を促進し、大規模な工業生産の段階に入っていると指摘した。

産業革命を推進する中核技術には、標準化、自動化、モジュール化という強い普遍的な特徴がある。

1860年代以降、人類は機械技術、電気技術、情報技術を中核とする3つの産業革命を経験してきました。王海鋒氏は、産業革命を牽引するコア技術は強力な汎用性を示しており、産業革命が最高潮に達するたびに、それを牽引するコア技術は大規模な工業生産の段階に入り、標準化、自動化、モジュール化の特徴を示していると考えています。現在、私たちは人工知能を中核とする第四次産業革命の真っ只中にあり、人工知能は人類社会をインテリジェント時代へと導いています。

AI開発の代表的な3つの段階：人工ルール、機械学習、ディープラーニング

人工知能は60年以上の発展を経ており、人工ルール、機械学習、ディープラーニングが代表的な3つの段階です。王海鋒氏は、音声、視覚、自然言語処理などのコア人工知能技術を例に挙げて、これら3つの段階の異なる特徴を説明しました。

手動ルール段階では、ルールシステムは主に専門知識に依存しており、多くの専門家が手動でルールを作成する必要があり、時間と労力がかかり、ドメインの移転性が低いです。機械学習段階では、データからモデルを自動的に学習およびトレーニングし、予測またはデコード段階で必要な答えを自動的に見つけることができますが、モデルが複数あることや、単一のモデルの効果を他のタスクやシナリオに転送できないなどの問題もあります。近年、ディープラーニングの出現は多くの大きな変化をもたらしました。特にその普遍的な利点により、人工知能をあらゆる分野に適用してさまざまな問題を解決できるようになり、非常に優れた成果が得られました。

ディープラーニングフレームワークはインテリジェント時代のオペレーティングシステムです

王海鋒氏は、ディープラーニングフレームワークの重要な価値について詳しく説明しました。彼は、インテリジェント時代において、ディープラーニングフレームワークは、下部のチップと大規模コンピュータシステムと上部のさまざまなビジネスモデルと産業アプリケーションを接続する接続の役割を果たすと考えています。まさに「インテリジェント時代のオペレーティングシステム」です。

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Baidu PaddlePaddle を例に挙げると、中国の完全かつ包括的なディープラーニング プラットフォームである PaddlePaddle は、コア フレームワーク、ツール コンポーネント、サービス プラットフォームの 3 つの部分で構成されています。コアフレームワークレベルでは、開発、トレーニング、予測のための完全な技術的機能セットを提供できます。さらに、ビジョン、自然言語などの豊富なモデルを提供し、完全なモデルライブラリを形成し、モジュール方式でユーザーに提供されます。さらに、大規模な工業生産段階の「標準化、自動化、モジュール化」に適応するために、PaddlePaddle は転移学習、強化学習、自動ネットワーク構造設計、トレーニング可視化ツール、弾性ディープラーニングコンピューティングなどのツールコンポーネントも提供しています。サービス プラットフォーム レベルでは、PaddlePaddle はゼロベースのカスタマイズされたトレーニングおよびサービス プラットフォーム EasyDL とワンストップ開発プラットフォーム AI Studio を提供します。このフレームワークとサービスの完全なセットは、開発者や企業がツールベースおよびプラットフォームベースのアプローチを使用して、ディープラーニング アプリケーションの敷居をさらに下げ、業界のインテリジェントな変革を加速するのに役立ちます。

現場では、王海鋒氏が百度地図の時間推定と国家の主要プロジェクトにおける土地利用の変化の検出を例に挙げ、ディープラーニングをさまざまなシナリオに適用して実際の問題を解決する方法を紹介しました。 Baidu Mapsはディープラーニング技術を使って時間を推定し、出発地から目的地までの実際のルートと所要時間を正確に予測することができ、ユーザーに毎日約5億件の時間推定サービスを提供しています。 Baidu PaddlePaddleは、リモートセンシング画像データに基づいて、高精度で高度に自動化された対象物体検出、土地被覆および土地利用の分類方法を研究し、国が主要プロジェクトに使用する土地の拡大と変化を監視し、土地資源の使用を効果的に管理および制御するのを支援します。まさにAI技術を活用して国と国民に利益をもたらしています。

相次ぐ産業革命の変化、人工知能の発展、あるいは近年のディープラーニングの飛躍的進歩と統合の加速などにより、ディープラーニングはすでに強力な汎用性を備え、インテリジェント時代のコア技術の標準化、自動化、モジュール化を促進し、さまざまな産業の商業的付加価値の潜在力を継続的に向上させ、産業のインテリジェンス化を加速しています。王海鋒氏は「ディープラーニングは人工知能を大規模な工業生産の段階に押し上げた。ディープラーニングのフレームワークはインテリジェント時代のオペレーティングシステムだ」と述べた。