人工知能が人間の神経を刺激し、2017年は世界的な技術革新が活発化

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図1：2017年1月7日、知能ロボット「小宝」が上海市楊浦区のショッピングモールでパフォーマンスを披露し、顧客の注目を集めた。

図 2: 2017 年 1 月 12 日、欧州トンネル会社はドローンを使用してイギリス海峡トンネルを監視しました。

図 3: 2017 年 1 月 5 日、米国デンバー国際空港の Facebook VR Experience Store で顧客が VR 製品を試用していました。

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図4：2017年1月4日、現代自動車は米国ラスベガスで路上試験走行用に新世代の自動運転車を発表しました。

科学技術は経済成長と社会発展の革命的な原動力です。人類社会が工業化の段階に入って以来、生産性の主な要素としての科学技術の役割はますます顕著になっています。 2017 年を迎え、新たな技術革命と新たな産業革命の深い相互作用により、新たな技術は新たな産業クラスターを生み出し、よりダイナミックな市場プレーヤー、より包括的なグローバルバリューチェーン、より柔軟なビジネスモデル、よりオープンな産業エコシステム、そしてより「共有された」ライフスタイルをもたらすことは間違いありません。

人工知能は人間の神経を刺激する

近年の世界的な技術発展の輝かしい空の中で、人工知能（AI）は間違いなく非常に輝く星です。

2016年、GoogleのAlphaGoが人間と機械の囲碁対局に勝利し、そのことは今でも話題になっています。 2017年の初め、「マスター」と呼ばれる謎のオンラインチェスプレイヤーが囲碁ウェブサイトYicheng.comを席巻し、その後、Yehu Goウェブサイトで中国と韓国の世界クラスのプレイヤーを破り、60連勝という素晴らしい記録を達成し、プロのチェスプレイヤーとアマチュア愛好家を驚かせました。その後、GoogleのDeep Mindチームは、MasterがAlphaGoの復活であることを認める声明を発表しました。これは、ディープラーニング機能を備えたコンピューターが、これまでにプレイされた中で最も複雑なボードゲームで人間に勝てることを示しています。もちろん、GoogleによるDeep Mindの買収は、ゲームで人間に勝てる製品を開発するためだけではなく、人工知能技術を基盤としたスーパーアルゴリズム工場を構築し、無人運転車や精密医療サービスなどの分野に向けた技術を蓄えるためでもある。より多くの産業・商業分野で、人工知能の研究開発と産業化が加速しています。

従来のコンピューターは人間の「指導」に頼って作業能力を習得していましたが、ディープラーニング機能を備えたコンピューターは自分で「学習」することができます。つまり、プログラマーは論理的なルールや方法を教え込むのではなく、人間の脳の学習能力をシミュレートします。コンピューターは継続的なトレーニングを通じてさまざまなスキルやテクニックを習得し、実際の作業では、環境の変化と人間のコマンドの理解に基づいて最適な戦略を提供します。このプロセスは、人間の学習プロセスとほぼ同じです。将来の人工知能は、人間に積極的に適応し、人間が本来持っている言語、動作、感情を使って人間と対話するようになります。

2016 年には、ほぼすべてのインターネット企業が人工知能について話し合い、投資し、開発していました。近年、Google、Microsoft、IBM、Baidu などの企業は、ディープラーニングに基づく画像認識や音声認識の研究と商用アプリケーションを強化しています。中でも、百度が開発したディープラーニングベースの深層音声認識システム「Deep Speech」は、人間の脳の大脳新皮質における神経活動を模倣できる。実際のアプリケーションでは、車内や人混みなどの騒がしい環境では、Deep Speech のエラー率は Google、Microsoft、Apple のシステムよりも 10% 低いことがわかっています。 AIの幅広い応用展望を見据え、2016年9月、Google、Amazon、Facebook、IBM、MicrosoftはAIアライアンスの設立を発表しました。これは非営利団体ですが、大手企業が標準設定を独占するという意図は非常に明白です。将来、人工知能は、新しい産業やビジネスモデルの創出、生産効率の向上、新たな競争上の優位性の創出という3つの主な側面で、人類の科学技術、経済、社会に大きな影響を与えるでしょう。

同時に、人工知能の強力な発展の勢いは、一連の論争や不安も引き起こしている。人工知能が人間の知能に取って代わる一方で、社会倫理や法の支配にも影響を及ぼすのではないかと人々は懸念している。こうした懸念には根拠がないわけではない。例えば、マイクロソフトが開発した人工知能機能を備えたチャットボット「Tay」は、リリースからわずか16時間後にTwitterで緊急停止された。その理由は、この製品のターゲットユーザーである10代の若者が、非常に短い時間でTayにオンラインでの罵り言葉を教え、さらには人種差別や性差別の疑いのある発言までしていたためだ。 Tay の学習能力は驚異的ですが、その学習の方向性と結果は、人工知能の開発における潜在的な問題と課題も反映しています。

全体的に見ると、ディープラーニングは音声認識、画像認識、予測分析、機械翻訳などの分野ですでに試行されていますが、客観的に見るとまだ初期段階です。重点を置く必要があるのは、人間と機械の詳細な相互作用、および異なるAIシステム間の通信と接続、そしてできるだけ早く人工知能の標準システムを確立することです。人工知能は、理論研究であれ、工学や商業開発であれ、解決すべき技術的、制度的、法的、倫理的問題がまだ多く残っています。しかし、人工知能の夢はもう遠いものではなく、ロボットが人間のように考えるようになる日も近いでしょう。

技術革新は破壊的である

現在、ビッグデータ、人工知能、モノのインターネット、仮想現実、ウェアラブルデバイス、3Dプリント、グラフェン、遺伝子配列解析、量子通信、ブロックチェーンなど、数多くの最先端の科学技術の成果が次々と研究室から出て、産業化のプロセスを開始しています。これらの新しいテクノロジー産業は、ビッグデータなどの強力なコンピューティング ソフトウェアと、高性能センサーなどのインテリジェント ハードウェアによってサポートされており、技術レベルとハードウェア レベルで互換性と相互運用性を備えています。

科学技術革新の集団的進化の潮流の下では、新産業革命の象徴的な技術と主導産業はもはや「単一」ではなく、複数の主導的な技術と産業が出現することが予測されます。製造業とサービス業の継続的な融合により、新技術を基盤とする産業クラスターと新技術によって変革された伝統産業の境界が曖昧になり、産業間の技術と市場の重なりが強調され、製造業のインテリジェント化とグリーン化が推進されています。

近年登場した新しいテクノロジーがより顕著な破壊的特性を示していることは注目に値します。これは、新たな科学技術革新の成果が人々の生産と生活様式を直接変え、知能レベルを大幅に向上させたという事実に最初に現れています。例えば、モノのインターネットは生産要素と市場の関係を再構築します。ブロックチェーンの「分散化」の核心概念と技術アーキテクチャは、伝統的な銀行などの典型的な「集中型」組織に影響を与えます。ビッグデータの応用は、企業の資産構造と製品やサービスの価値構成に影響を与えます。量子通信は、情報伝送のセキュリティ問題を完全に解決すると期待されています。

もちろん、破壊的技術は破壊的かつ不確実なものとなることが多いです。一方、破壊的イノベーションによって高度に専門化され細分化された「ニッチ市場」が創出されると、特定の産業のバリューチェーンが必然的に再形成され、伝統的な産業とその固有の市場構造に一定の「破壊」がもたらされることになります。例えば、自動運転車が大量に路上を走るようになれば、ドライバーの時間を解放し、この「余暇時間」の開発と活用に新たなビジネスチャンスをもたらすことができるが、同時に、プロのドライバーが職を失い直接の被害者となるだけでなく、保険や自動車修理などの業界の運営モデルにも課題をもたらし、新たな法的、倫理的問題も生じるだろう。一方、科学技術成果の転換は常に世界的な問題であるため、破壊的技術の産業化プロセスは、起業家チームの崩壊、不適切な時期の過剰な資本の誇大宣伝、ビジネスモデルとのつながりの失敗、新製品に対する消費者の認知度の低さなど、依然として多くのリスクに直面している。

テクノロジー企業はイノベーションと変革を加速する

ビッグデータ技術の応用が進むにつれ、高品質のデータ資産を習得した企業がグローバルバリューチェーンのリーダーになる可能性が高まります。一部の学者は、新産業革命の「データ」を工業化時代の石油に例えています。実際、企業や投資家にとってデータの価値は、農業時代の土地の属性に近いものです。現在、Google、Facebook、Amazonはいずれも膨大なデータリソースを蓄積し、データ資産化のプロセスを加速させ、産業チェーンの上流まで事業を拡大し、新しいスマートハードウェア設備やサービス指向の製造における競争に加わっています。ある程度、これらの企業はデータ資産の優位性を活かして、IBM などの従来の企業のグローバル バリュー チェーンに対する支配権を転換、あるいは置き換えることになり、それによってグローバル バリュー チェーンのさまざまなリンクの戦略的な性質と付加価値率が変化することになります。

ビッグデータ時代の課題に対応するため、伝統的な多国籍企業も新たな変革を開始しています。 2016年6月、IBMはグローバル・ビジネス・コンサルティング（GBS）とテクノロジー・サービス（GTS）という2つの主要事業セグメントを廃止し、コグニティブ・ソリューションとクラウド・プラットフォーム企業への発展に注力すると発表しました。ご存知のように、これら 2 つの部門は、IBM がハードウェア機器メーカーからエンタープライズ ソフトウェア企業へと成功裏に変革を遂げた象徴であり、同社に莫大な利益をもたらしました。 IBMの研究開発チームは、今後20～25年でグローバルバリューチェーンにおけるリーダーシップを確保するため、人工知能、カーボンナノチューブ、量子コンピュータなどの最先端技術分野でのブレークスルーにも力を入れています。

新技術、新産業、新市場の分野では、テスラのような数多くの革新的なスター企業が活躍しているだけでなく、近年、伝統的な大手多国籍企業の発展戦略においても「変革」がキーワードとなっている。 HPはサービス指向の製造とクラウドコンピューティングプラットフォームの拡大を続け、シュナイダーは最先端のエネルギーソリューションを提供し、パナソニックは新エネルギー電池の分野に多額の投資を行い、ソニーは健康産業に参入しました...伝統的な多国籍企業の変革の最も基本的な原動力はイノベーションです。技術革新は新たな産業クラスターの拡大を促したが、クラスター内の一部の産業のライフサイクルも短縮した。企業はコアビジネスにさらに注力し、特定の期間に戦略的リソースを管理する能力を向上させる必要がある。

結局のところ、今はイノベーションがすべてを決定する時代です。競争圧力と独占利益獲得の動機の下、大企業はイノベーションによる変革を推進するために巨額の資金を投資し、世界中で研究開発活動をより集中化してきました。これらの大手企業は、科学技術革新活動の発起者および参加者であるだけでなく、市場ルールや業界標準の策定者でもあります。同時に、大企業も合併や買収などさまざまな資本運用を通じて、質の高いイノベーション資源を獲得し、新しい分野に素早く参入しています。例えば、GoogleはDeep Mindを買収してトップクラスの人工知能開発チームを獲得し、Facebookは20億ドルを投じてOculus Riftを買収してVR業界に参入し、ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方を扱える国境を越えた専門家に生まれ変わろうとしている。こうした資本運用の成功事例は、人工知能や仮想現実などの新興産業の大規模発展や組織構造の進化に無視できない影響を与えています。

学際研究には無限の可能性がある

近年、科学技術への投資は継続的な集中と改善の傾向を示しています。米国、日本、欧州連合などの国の科学技術投資は、依然として世界のイノベーション投資総額の80％を占めています。 2016年の重力波の検出成功は、主要な科学的発見と技術革新がチームへの依存を大幅に高めていることを改めて実証し、政府の科学技術計画とイノベーション戦略がますます重要な役割を果たすようになったことも示した。実際、先進国では「政府、産業界、学界、研究」が融合した比較的安定した効果的な科学研究システムが形成されています。

脳科学、遺伝子工学、量子コンピューティング、新エネルギー貯蔵技術など、いくつかの基礎的最先端科学技術分野では、政府が革新的な資源の配分において指導的な役割を果たす必要がある。例えば、アルツハイマー病や自閉症などの精神疾患の予防と治療のため、米国は「BRAINプロジェクト」を実施し、欧州は「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト」を立ち上げ、日本は「脳科学時代」計画を策定し、中国も「第13次5カ年計画」期間の国家主要科学技術プロジェクトに脳科学と脳類似の研究を盛り込んだ。さらに、オープンで統合されたイノベーションは、今日の科学研究組織のもう一つの顕著な特徴となっています。人類が直面する共通の課題の分野では、各国政府による国際的な科学技術協力も大幅に推進されなければなりません。したがって、主要国間の科学技術革新においては協力よりも競争のほうが大きいものの、宇宙探査、海洋開発、精密遺伝子プログラミングなど、地球と人類の共通の運命に関わる科学分野では、依然として協力の余地が大きく残されている。

何百年にもわたる探究を経て、人類は科学の「根本的な疑問」にますます近づいているのかもしれない。これらの根本的な問題を解決するには、「空へ、地中へ、海へ」と進み、宇宙、地球の中心、海洋、生命の起源へと探究と発見の視野をさらに広げる必要があります。科学イノベーションが認識の「フロンティア」に近づくほど、蓄積された知識をすべて動員し、学際的かつ統合的な流れをさらに推進する必要があります。今後、数理科学と生命科学、情報技術と新素材、工学と医学の融合はますます深まるでしょう。

2016年、英国のEU離脱、米国の大統領選、イタリアの憲法改正国民投票など、画期的な政治的出来事が起こり、世界中で「反グローバリゼーション」の底流が高まった。この影響を受けて、欧州連合と米国が実施しているいくつかの主要な科学研究計画のその後の投資には不確実性があり、いくつかの国境を越えた科学技術協力プロジェクトの運営にも課題が生じている。資本市場では、依然として人工知能、VR、グラフェン、自動運転車などの新技術とそのコンセプト製品にホットマネーが投機しており、産業化のリスクがある程度拡大しています。実際、資本が革新的な成果のバブルを膨らませることは恐ろしいことではない。バブル形成からバブル崩壊への再編は、市場経済の台頭と進化の中で新興産業が経験しなければならない苦痛でさえある。

改革開放以来、40年近くにわたる継続的な投資と蓄積を経て、わが国の科学技術発展の全体的なレベルは大幅に向上し、一部の最先端分野では先進国とほぼ同じスタートラインに立っています。中国は、新興技術大国から技術大国へと徐々に前進しつつある。歴史的な経験から、破壊的イノベーションの各ラウンドは、新しい産業が集中し、科学技術資源をめぐる競争が激化する時期であることがわかっています。現在、新興技術分野における主要科学技術大国間の格差は明らかではない。後発国である中国は、より容易に「軽やかに戦いに臨み」、チャンスをつかみ、重要な突破口を開き、追いつくことができる。