DAMO アカデミーの 2020 年の予測: AI は知覚知能から認知知能へと進化する

1月2日、アリババDAMOアカデミーは2020年のトップ10テクノロジートレンドを発表しました。これは2019年に続く2回目の年次テクノロジー予測です。

2020年のトップ10の技術トレンドは、人工知能が知覚知能から認知知能に進化し、コンピューティングとストレージの統合によりAIコンピューティングパワーのボトルネックが打破され、産業インターネットのハイパーコンバージェンスによりマシン間の大規模なコラボレーションが可能になり、モジュール化によりチップ設計の敷居が下がり、大規模な生産レベルのブロックチェーンアプリケーションが一般大衆に普及し、量子コンピューティングが重要な時期を迎え、新素材が半導体デバイスのイノベーションを牽引し、データプライバシーを保護するAI技術が加速し、クラウドがIT技術イノベーションの中心となることです。

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DAMO研究院は第一金融記者に対し、「（2020年の）10大トレンドの形成は、事前準備、意見収集、統合と精緻化、議論の焦点、コンテンツの出力というプロセスを経てきた。研究院内外から最前線の科学研究に携わる合計80名以上の専門家や学者がこのプロセスに参加した。また、DAMO研究院はIDCや上海科学技術研究所などのコンサルティング機関と綿密な議論を行い、科学研究分野で最大のコンセンサスを獲得した」と語った。

「知覚知能から認知知能への人工知能の進化」を例にとると、人工知能は「聞く、話す、見る」といった知覚知能の分野では人間のレベルに到達、あるいは上回っていますが、外部知識や論理的推論、領域転移を必要とする認知知能の分野ではまだ初期段階にあります。認知知能は、認知心理学、脳科学、人類の社会史からインスピレーションを得て、分野横断的な知識グラフ、因果推論、継続学習などの技術を組み合わせて、知識の安定した獲得と表現のための効果的なメカニズムを確立し、機械が知識を理解して使用できるようにし、知覚知能から認知知能への重要なブレークスルーを実現します。

現在、都市は産業インターネットの最大の応用シナリオになりつつあります。5G、人工知能、ビッグデータなどの技術の継続的な改善とシナリオベースの実装により、人々はより多くの発展の見通しを見出しています。都市のビデオ多次元データを核として、スマートコミュニティ、鉄道輸送、医療、教育などのシナリオを統合し、各分野がさまざまな最先端技術を積極的に活用し、イノベーションを継続的に加速し、都市レベルのデータプラットフォームを構築し、さまざまなシナリオでデータサイロを打破し、都市インテリジェンスのデータレイク、コンピューティングセンター、AIエンパワーメントプラットフォームを作成し、都市インテリジェンスの継続的なアップグレードを実現し、都市インテリジェンスの自律的な進化を実現し、新世代のスマートシティを構築します。

実際、アリババはすでにスマートシティの構築を開始しています。中港信息とアリババが共同で実施している緑地帯の改良・改修プロジェクトを例に挙げてみよう。杭州市浜江区の江南大道は全長10キロメートル、交差点は13カ所ある。数年前にこの区間を車で通行すると、全行程に13分かかっていましたが、現在は9分に短縮され、信号待ちの回数も1～2回に減りました。

「グリーンウェーブ」とは、車両が推奨速度で走行しているときに、設定されたエリア内でずっと青信号になるように信号機を使って車両を制御する設定ルールです。簡単に言うと、2 つの交差点間の青信号間隔は、2 つの交差点間の距離と設計車両速度に基づいて計算されます。前の交差点で青信号になった後、車両が設計速度で走行すると、次の交差点に到着したときにも青信号が点灯します。

「当社は杭州で都市交通、軌道交通、公共事業など多くのインテリジェントインフラの建設に参加してきました。都市のインテリジェント交通では、滨江区、蕭山区、余杭区の交差点2,700か所以上、高架ランプ、杭州大都市圏の一部の主要都市で、サプコンインフォメーションが独自に開発したインテリジェント交通信号制御システムを採用しています。同時に、当社は10年以上の交通信号制御アルゴリズムを蓄積・定着させており、インターネットデータと組み合わせて交通信号制御を最適化するための一定の基礎を持っています。」サプコンインフォメーションの社長で教授級のシニアエンジニアである趙紅明氏は、第一金融記者に対し、サプコンインフォメーションとアリババの分業と協力を総合的なソリューションに凝縮し、一部の中小都市に優れたソリューションを提供できると語った。

人工知能は1956年に初めて提案されました。当初の考えは、機械が人間の知覚、行動、推論、意思決定能力を持つことを期待することでした。時代の進化に伴い、現在の研究の観点からは、機械が自律的な知能を持つことが期待されています。データとシナリオに基づいて、機械は人間の反復的な労働を置き換えるだけでなく、人間のように進化して考え、「知覚知能」から「認知知能」へと変化します。同時に、自律進化とハイブリッド知能の開発も絶えず改善され、成熟しています。これは、現在の人工知能分野における人工知能の新しい定義であり、将来的には、人間と機械のハイブリッド知能の段階になります。

「スマートシティの自律進化モデルに基づき、知識とデータを共同で最適化するヒューマンマシンハイブリッドインテリジェンスは、都市ガバナンスと管理決定を推進し、都市計画、政府業務、産業、人々の生活に役立つ価値出力を達成するために使用できます。人工知能、エッジコンピューティング、チップなどのテクノロジーの発展に伴い、ビデオから抽出できる貴重なコンテンツはますます豊富になり、より高速で正確になります。ビデオデータは必然的に将来の都市ガバナンスのコアデータの1つになります。」中国科学院オートメーション研究所パターン認識国家重点研究室の研究員である王金橋氏は、膨大なデータが継続的に蓄積されることで、スマートシティコンピューティングに大きな課題をもたらしたと考えています。そのため、膨大なビデオデータのリアルタイムエンドエッジクラウド融合コンピューティング、自律進化、ヒューマンマシンハイブリッドインテリジェンスは、都市データガバナンスの鍵となり、深いアプリケーション価値と産業データ融合アプリケーションを通じてスマートシティ構築を実現します。