2020年に人工知能を始める正しい方法、トップ10のテクノロジートレンド予測が発表されました

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時代の浮き沈みを経ても、唯一否定できない真実は、テクノロジーのトレンドを受け入れることです。

一歩前進、そしてまた一歩前進し、2019年が終わりました。 12月24日、百度研究所は2020年のトップ10テクノロジートレンドの予測を発表した。

人工知能は間違いなく2019年のキーワードです。今年は人工知能にとって「小さな年」です。今年は人工知能の人気が衰え、雑音が消え、実装が主なテーマになりました。また、人工知能が沈殿の過程で成熟し、その価値が浮上したのもこの年です。産業化は人工知能の真の姿です。

百度研究所は、人工知能の将来を見据えた基礎研究に注力し、百度の人工知能の将来の発展方向を計画し、人工知能企業としての百度の長期的発展戦略に奉仕する役割を担っています。百度の最高技術責任者（CTO）である王海鋒氏は、百度研究所の所長も務めています。百度研究所が発表した技術トレンド予測は、主に最も早く認識された風向きを表しています。

具体的には、上位 10 のトレンドのうち 6 つは人工知能に直接関連しており、残りの 4 つも間接的に人工知能に関連しています。

まず、百度は、AI技術自体とさまざまなビジネスソリューションがますます成熟し、急速に「産業化」段階に入っていると考えています。歴史的に、技術の爆発的進歩は、大規模で再現可能な「工業化」と関連してきた。百度の予測は、少なくとも一部の分野では人工知能が爆発的な進歩の兆しを見せていることを意味している。

チップに関して言えば、2020年はAIチップの大規模実装にとって重要な年となるでしょう。エッジ AI チップは、よりコスト効率が高く、専門的で、ソリューション統合されたものになります。さらに、あらゆる分野でディープラーニング技術が大規模に応用され、イノベーションが実現し、変革とアップグレードが加速されます。AutoMLの急速な発展により、機械学習の敷居が大幅に下がり、AIアプリケーションの普及が拡大します。マルチモーダルな深層意味理解はより成熟し、より広く使用されるようになります。自然言語処理技術は知識と深く融合し、一般的な自然言語理解のためのコンピューティングプラットフォームが広く使用されるようになります。

第二に、人工知能は孤立して成長する技術ではなく、他の相乗効果のある技術の爆発的な成長に依存します。例えば、モノのインターネットについて、百度はモノのインターネットが境界、次元、シナリオの3つの方向でブレークスルーを起こすと予測しています。時間と空間に対する洞察は、新世代のモノのインターネットプラットフォームの基本的な機能になります。スマート交通もより成熟し、物流や速達、公共交通機関、閉鎖された道路など、さまざまなシナリオでより多くの自動運転車が使用されるようになります。

年末に再び人気が高まったブロックチェーンは、「脱貨幣化と再連鎖化」を遂げ、より実用的な形で実際のビジネスシーンに統合されてきました。「量子超越性」の実証に成功したことで、量子コンピューティングも2020年に新たな爆発的な成長を迎えるでしょう。特にAIやクラウドコンピューティングとの組み合わせは刺激的ですが、まだ応用の初期段階にあります。

Baidu Research Institute は、2020 年のトップ 10 のテクノロジー トレンドを予測しています。

トレンド1：AI技術が大量生産可能な産業段階にまで発展し、2020年には多くの「AI工場」が出現する

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AI技術自体や各種ビジネスソリューションは成熟度を増し、急速に「産業化」段階に入りつつあります。国内外のテクノロジー大手によるAI技術への継続的な投資により、2020年には世界中で数多くのAIモデル工場やAIデータ工場が出現し、AI技術やビジネスソリューションが大量生産され、さまざまな業界で活用されて産業の高度化に貢献するでしょう。たとえば、顧客サービス業界の AI ソリューションは、金融、電子商取引、教育などの業界に大規模に複製して適用できます。

トレンド2：2020年はAIチップの大規模導入にとって重要な年となる

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近年、AIチップが徐々に普及し始めており、2020年はAIチップの大規模導入にとって重要な年となるでしょう。エッジ AI チップは、よりコスト効率が高く、専門的で、ソリューション統合されたものになります。同時に、NPU（ニューラルネットワークプロセッシングユニット）は、次世代のエンドサイド汎用CPUチップの基本モジュールになります。今後、ますます多くのエンドサイドCPUチップが、ディープラーニングを中核とした新しいチップ計画を実施するでしょう。 AI はチップに加えて、コンピューター アーキテクチャも再定義し、新しい異種設計アーキテクチャのアイデアとして AI トレーニングと予測コンピューティングをサポートします。

トレンド3：ディープラーニング技術が業界に浸透し、広く利用される

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ディープラーニングは現在の人工知能分野で最も重要な技術であり、業界によって最も効果的であることが証明されています。ディープラーニングフレームワークを中核とするオープンソースのディープラーニングプラットフォームは、人工知能技術の開発ハードルを大幅に下げ、人工知能アプリケーションの品質と効率を効果的に向上させました。 2020年には、あらゆる業界でディープラーニング技術が大規模に応用され、イノベーションが実現し、変革とアップグレードが加速されます。

トレンド4：自動機械学習AutoMLは機械学習の敷居を大幅に下げる

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AutoML は、従来の機械学習の反復プロセスを組み合わせて、自動化されたプロセスを構築できるようになります。研究者はメタ知識（畳み込み演算プロセス、問題の説明など）を入力するだけで、アルゴリズムは適切なデータを自動的に選択し、モデルの構造と構成を自動的に調整し、モデルを自動的にトレーニングし、さまざまなデバイスに展開できるように適応させることができます。 AutoML の急速な発展により、機械学習の敷居は大幅に下がり、AI アプリケーションの人気が高まります。

トレンド5: マルチモーダルな深い意味理解がより成熟し、より広く使用されるようになる

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マルチモーダルな深い意味理解は、音声、画像、テキストなどのさまざまなモダリティからの情報を入力として使用し、知覚や認知などの AI テクノロジを統合して、情報の深い多次元理解を実現します。視覚、音声、自然言語理解、ナレッジグラフなどの技術の急速な発展と大規模な応用により、マルチモーダルな深い意味理解はより成熟し、その応用シナリオはより幅広くなりました。 AIチップなどと組み合わせることで、インターネット、スマートホーム、金融、セキュリティ、教育、医療などの業界で幅広く活用されるでしょう。

トレンド6：自然言語処理技術は知識と深く統合され、一般的な自然言語理解のためのコンピューティングプラットフォームが広く使用されるようになる

大規模言語モデルの事前トレーニング技術の出現と発展により、一般的な自然言語理解能力が大幅に向上しました。膨大なテキストデータに基づく意味表現事前トレーニング技術は、ドメイン知識と深く統合され、自動質問応答、感情分析、読解、言語推論、情報抽出などの自然言語処理タスクの結果を継続的に改善します。超大規模コンピューティングパワー、豊富なドメインデータ、事前トレーニング済みモデル、完全な研究開発ツールを統合した汎用自然言語理解コンピューティングプラットフォームは、徐々に成熟し、インターネット、医療、法律、金融などの分野で広く使用されるようになります。

トレンド7: モノのインターネットは、境界、次元、シナリオの3つの方向でブレークスルーを達成する

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5Gとエッジコンピューティングの発展により、コンピューティングパワーはクラウドコンピューティングセンターの境界を突破し、あらゆるものに広がり、汎分散型コンピューティングプラットフォームが生まれます。同時に、時間と空間はこの物理世界の最も重要な 2 つの次元であり、時間と空間に関する洞察は新世代の IoT プラットフォームの基本的な機能になります。これにより、エネルギー、電力、産業、物流、医療、スマートシティなどのより多くのシナリオとモノのインターネットの統合が促進され、より大きな価値が生み出されます。

トレンド8：公園や都市などさまざまなシナリオでインテリジェント交通が実装される

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自動運転の開発はより合理的になってきており、今後数年間で市場はインテリジェント運転の開発にさらに自信を持つようになるでしょう。 2020年には、物流や宅配便、公共交通機関、封鎖された道路など、さまざまなシナリオでより多くの自動運転車が使用されました。同時に、V2X（Vehicle to Everything）技術の大規模な展開と応用が開始され、車両と道路の広範な接続が可能になり、インテリジェントな車両道路連携技術の実現がさらに促進され、公園、都市、高速道路などさまざまなシナリオでのインテリジェント交通の実装が加速されます。

トレンド9: ブロックチェーン技術は、より実用的な姿勢でより多くのシナリオに統合される

ブロックチェーン技術とAI、ビッグデータ、IoT、エッジコンピューティングの緊密な統合により、オフラインとオンラインのデータと資産のマッピング問題が一つずつ解決されつつあります。ブロックチェーンを中心に構築されたデータ権利確認、データ使用、データ循環、交換などのソリューションは、あらゆる分野で大きな役割を果たすでしょう。例えば、電子商取引分野では、商品の全プロセスデータの真正性を保証できます。サプライチェーン分野では、全プロセスデータの公開性と透明性、企業間の安全なやり取りを保証できます。政府業務分野では、政府データの接続、証明書の電子化などを実現できます。

トレンド10: 量子コンピューティングは新たな爆発的な成長をもたらし、AIとクラウドコンピューティングに新たな活力を注入する

「量子超越性」の実証に成功したことで、量子コンピューティングは2020年に新たな爆発的な成長を迎えることになるだろう。量子ハードウェアの面では、プログラム可能な中規模ノイズ量子デバイスの性能がさらに向上し、当初はエラー訂正機能も備えます。最終的には、一定の実用的価値を持つ量子アルゴリズムがそれらのデバイス上で実行できるようになり、量子人工知能アプリケーションも大きく発展するでしょう。量子ソフトウェアに関しては、高品質の量子コンピューティング プラットフォームとソフトウェアが登場し、AI やクラウド コンピューティング テクノロジーと深く統合されます。さらに、量子コンピューティングエコシステム産業チェーンの初期形成に伴い、量子コンピューティングはより多くの応用分野で注目を集めるようになることは間違いありません。ますます多くの業界大手が戦略的な配置に研究開発資源を投入し、将来のAIとクラウドコンピューティング分野に新たな風を吹き込むチャンスがあります。

今は最高の時であり、最悪の時でもある。バリュー投資家にとって、唯一否定できない真実は、時代の浮き沈みを乗り切るためにテクノロジーのトレンドを取り入れることです。