2019年のAIインデックスレポートが発表されました。AI分野では大きな進歩がありましたが、結果はまちまちです。

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現地時間12月11日、スタンフォード大学人間中心人工知能研究所とOpenAIが共同で作成した2019年AIインデックス年次レポートが公開された。スタンフォード大学の「AI100」プロジェクトの一環として、AI Indexは人工知能業界に影響を与える最大のトレンド、画期的な研究の進歩、人工知能が社会に与える影響を研究することを目的としています。今年はレポートの3年目となります。

今年のレポートでは、AI関連の雇用、民間投資、AI研究を推進する政府の役割、研究者が学界から産業界へ移ること、特定の業界でAIが果たす役割などの傾向も調査しました。

同時に、報告書は、AIシステムのトレーニング時間の短縮とコンピューティングコストの削減において、AI分野における大きな進歩も指摘した。トレーニング時間とコンピューティングコストは、AIの普及に対する2つの最大の障害でもある。報告書は、「1年半で、クラウド インフラストラクチャ上で大規模な画像分類システムをトレーニングするのに必要な時間は、2017 年 10 月の約 3 時間から、2019 年 7 月の約 88 秒に短縮されました。」と示しています。

今年のレポートのハイライトをいくつかご紹介します。

人工知能はコンピュータサイエンスの博士課程で最も人気のある分野となり、2018 年には卒業生の 21% が機械学習または人工知能を専攻して卒業しました。

1998 年から 2018 年にかけて、査読済みの AI 研究は 300% 増加しました。

2019年、世界の民間AI投資は700億ドルを超え、そのうち370億ドルはスタートアップ投資、340億ドルは合併・買収、50億ドルはIPO、20億ドルは少数株投資でした。過去1年間で、スマートドライビング業界は世界投資の「先駆者」（70億ドル）となり、医薬品とガン、顔認識、ビデオコンテンツ、詐欺検出、金融がそれに続いた。

中国は2006年に米国を上回り、現在ではヨーロッパと同数のAIジャーナルや会議論文を毎年発行している。

引用された AI カンファレンス論文のうち、著者の 40% 以上は北米出身ですが、約 1/3 は東アジア出身です。

シンガポール、ブラジル、オーストラリア、カナダ、インドでは、2015年から2019年の間にAI採用が最も急速に増加しました。

2014年から2018年の間に申請されたAI特許の大部分は米国やカナダなどの国で申請され、特許の94％は裕福な国で申請されました。

2010年から2019年の間に、arXivで公開されたAI論文の総数は20倍に増加しました。

この報告書は、スタンフォード大学の人間中心人工知能研究所がOpenAIと共同で執筆した。これは、スタンフォード大学の100年にわたる人工知能の進歩と影響に関する研究プロジェクト「AI100」の一環として2016年に開始されました。

「私たちがやりたいのは、データの質と客観性について厳格になることです」と、スタンフォード大学名誉教授で運営委員会の委員長であるヨアブ・ショハム氏は、ベンチャービートとの電話インタビューで語った。

ショーハム氏はAI Indexの運営委員会の設立当初から委員を務め、レポートをまとめたグループの議長を務めました。委員会の他のメンバーには、MITの経済学者エリック・ブリニョルフソン氏、Partnership on AIのエグゼクティブディレクター、テラ・ライオンズ氏、SRIインターナショナル、ハーバード大学、OpenAI、マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの関係者などが含まれている。

この取り組みは、一般の人々が AI 分野の進歩を理解するのに役立ち、政策立案者やビジネス意思決定者に自国が他国と比較してどの程度の位置にあるのかという感覚を与えることを目的としています。

レポートの著者はVentureBeatに対し、今年はレポートの3年目であり、レポートのデータソースは開始以来3倍に増え、初めて34の次元で国を比較できるツール「Global AI Vibrancy」が搭載されたと語った。

ショーハム氏は、これまでの研究と同様に、人工知能に基づいて国を順位付けするのは時期尚早だと述べた。

「国を順位付けし、何かを評価し、たくさんの数字を足して、アメリカが1位、中国が2位、あなたの国はx-1位と言うのは簡単です。しかし、私たちはそうしたくないのです。なぜなら、それは多くのことを歪め、評価できる側面が多すぎるからです。要するに、ランキングなどは良いアイデアですが、今それを行うのは時期尚早だと考えています。」

Global Vibrancy ツールは、全体的な数値と 1 人当たりの傾向の両方を使用して、AI ホットスポット (他のどの国よりも 1 人当たりのディープラーニング研究が多いイスラエルなど) や AI 開発の最前線にある国 (フィンランドやシンガポールなど) を特定する代替手段を提供します。

今年初め、コンサルティング会社と国連は、現在約30カ国が国家人工知能戦略を策定していることを確認した。

たとえば、エルゼビアの Scopus は、arXiv などのリポジトリでの出版率を調べ、ヨーロッパは世界のどの地域よりも多くの AI 研究論文を発表しているが、イスラエルは人口 1 人あたりのディープラーニング研究が最も多く、米国は AI 研究論文の引用数が最も多いことを指摘しています。

AI研究に関連する企業や産業は、特に米国、中国、日本、フランス、ドイツ、英国で成長しています。

「10年前、20年前は、すべてのイノベーションは学術界で起こり、その後、産業界が研究の一部を採用し、改良し、商業化していました」とショーハム氏は言う。「今は違います。学術界と産業界の境界線は曖昧になり、両分野の研究者と実務家が互いに交わっています。主要な学術機関は、これが新しい常態であるというコンセンサスに達しつつあると思います。」

報告書によると、博士課程の学生の60%が現在では学界ではなく産業界への就職を選択しているが、これは2004年の20%と比べて大幅に増加している。しかし、学界が発表する研究論文は依然として政府や企業が発表する論文を上回っており、論文著者の92%が中国、90%がヨーロッパ、85%が米国出身である。

このレポートでは、画像分類などの分野をまたいで AI を追跡するためのベンチマークと方法の進歩や、翻訳やビデオ イベント認識のための ActivityNet Challenge などの一般的なシナリオ向けに AI システムをトレーニングする方法の進歩も評価しています。

ショーハム氏は、ベンチマークテストで高得点を獲得したAIシステムの中には、その結果が示唆するよりも脆弱なものがある可能性があるため、進歩は多少複雑であると述べた。

彼は現在取り組んでいる研究分野である会話型 AI のさらなる進歩を期待しています。一部のシステムは、スタンフォード大学の SQuAD 質問応答テストなどの標準テストでは良好なパフォーマンスを発揮しますが、限られたタスクにしか適していない可能性があります。

この点について、彼は次のように指摘した。「問題は、これらのタスクがすべて高度に専門化された分野を対象としていることです。いったんこの分野から離れると、パフォーマンスは急激に低下します。当委員会はこれを十分に認識しています。しかし、私が言及したすべてのシステムを含め、AI の分野では確かに多くの刺激的な進歩が見られますが、これらのシステムは、人間の言語理解を達成するにはまだまだ遠いものです。そのため、私たちはレポートでこの点を詳しく説明しようとしています。」

それだけでなく、報告書には、ディープマインド社のアルファスターが「スタークラフト2」で人間に勝利したり、人間がディープラーニングを利用して目の画像から糖尿病性網膜症を検出できるようになったりするなど、人工知能システムが人間のレベルに到達した事例もいくつか挙げられている。

https://venturebeat.com/2019/12/11/ai-index-2019-assesses-global-ai-research-investment-and-impact/ より