中国がAI技術をリードしているのは数学が優れているからでしょうか？米誌、中国と米国の数学教育の格差を指摘

米国のコンピューターサイエンス分野の博士課程学生の 64% 以上と修士課程学生の 70% 近くが留学生です。数学の博士号の半分は米国市民以外の人に授与されており、中国人とインド人の学生が大多数を占めています。

先週、中国人留学生が投稿した「アジア人は実は数学が苦手？」という動画が話題になった。

「彼らは結果は知っているが、理由は知らない。応用は得意だが、真実の追求は得意ではない。」この少女は、ほとんどのアジア人は数学を学ぶときに応用に焦点を当てるが、原理の導出には関心がないと考えている。この議論は理にかなっているが、その結論は多くの人々の不満を招いている。

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すぐに、「みんな私のことを薛おばさんって呼んでる」というブロガーは新しい動画を公開し、個人的な経験はグループに当てはまるものではない、アジア人は数学が苦手だという発言は大いに間違っている、と皆に謝罪した。試験重視の教育が中心で、高等教育への進学へのプレッシャーが非常に高い国では、学生が多くのエネルギーを費やしても科目を理解できないのは実に恐ろしいことです。現代の高等教育において数学が最も重要な基礎であることは明らかです。

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7月に2020年アリババ世界数学コンテストが終了し、イベント創設者のジャック・マー氏が数学の重要性についてコメントした。

興味深いことに、海の向こうのアメリカ人も私たちと同じように、数学の能力の低さについて懸念を抱いています。アジア人は数学が苦手だということを示す動画が中国で人気になっている一方、アメリカの雑誌「ナショナル・インタレスト」は、中国人は数学が得意なので、中国は人工知能の分野で徐々に決定的な勢力になりつつあるという全く逆の見解を示す記事を掲載した。

報告書は次のように始まる。「人工知能そのものは忘れてください。それは単なる数学の問題です。米国は、その優位性を維持できるほど数学が得意な国民を育てていません。」

米国のナショナル・インタレスト誌によるレポートの主な内容は以下のとおりです。

中国の人工知能技術の並外れた能力が海外で初めて注目されたのは、おそらく2017年末、BBCのジョン・サドワース記者が貴陽で「スカイネットシステム」に挑戦しようとし、わずか7分で発見されたときだろう。現在、Yitu TechnologyやMegvii Technologyなどの顔認識分野の大手企業は、この7分を数秒に短縮することに成功しました。これは中国の人工知能技術の強さを反映しているだけでなく、さらに重要なことに、その背後にある数学的な強さを反映しています。

人工知能分野における競争は、中国と米国の競争の中で最も目立つ側面となっている。人工知能で優位に立つ者は、世界の金融、商業、通信、戦争、コンピューティングを再構築する力を持つことになる。 2019年2月、トランプ米大統領は、人工知能技術分野における米国のリーダーシップを維持することを目的とした「アメリカAIイニシアチブ」と呼ばれる大統領令に署名した。わずか数年の間に、アメリカの企業、大学、シンクタンク、政府は、この課題に対処するために何百もの政策文書やプロジェクトを発行しました。

しかし、これは人工知能自体の問題ではなく、数学の問題です。

人工知能は、無制限の資金を投入すれば成長し発展できる「ブラックボックス」として単純に捉えることはできません。アメリカの才能が人工知能の分野で必要とされる数学的基礎を習得できないなら、多くのシンクタンクのプロジェクトや政府の報告書は無意味なものとなるだろう。抽象的な数学を実行する能力がなければ、数十億ドルの投資が必要になるのは非現実的でしょう。

今日私たちが「人工知能」と呼んでいるものは、実際にはさまざまなアルゴリズムとその特徴的な開発の組み合わせであり、高度な数学と統計の知識を大いに活用しています。ディープ ニューラル ネットワークを例に挙げてみましょう。これは人工頭脳ではなく、一連の勾配 (高校の微積分ではほとんど教えられていない) を繰り返し計算することで「学習」する大量の情報変換モジュールです。勾配は、バックプロパゲーション アルゴリズム ファミリのバックボーンでもあります。

バックプロパゲーションは、人工ニューラル ネットワークをトレーニングするために、勾配降下法などの最適化手法と組み合わせて使用​​される一般的な方法です。

すべての機械学習は同様の分析を行うことができますが、この研究は、事前にコード化されたタスクを実行するのではなく、タスクを学習するコンピューター プログラムを作成する方法に関するものです。データを素早く分類し、パターンを認識し、結果を予測し、自ら学習する能力はすべて、ますます複雑化するアルゴリズム、ますます強力になる計算能力、そして膨大な量のデータによるものです。

iPhone から世界最強のスーパーコンピューター Summit、Google から Facebook まで、これらのコンピューティング プラットフォームとコンピューティング プログラムは、核爆発のシミュレーションから Web 検索結果まで、極めて複雑な数学的計算を使用しています。

『AI 超大国：中国、シリコンバレー、そして新世界秩序』の著者である李開復氏の主張とは反対に、AI は単なるデータ以上のものである。李開復氏はかつて、今日のデータは20世紀初頭の石油資源のようなもので、最も多くのデータを保有する中国は新たなサウジアラビアであると述べた。しかし、それに見合う数学と、数学の創造的限界を押し広げる人々がいなければ、世界中のすべてのデータから得られるものは限られており、最先端の AI 研究者が大胆に思い描いている未来には程遠いものとなります。

どのように分割しても、世界は1と0を基本に動いており、それを動かすアルゴリズムは繰り返し磨き上げられてきました。これらのアルゴリズムを作成する人々は、この複雑な数学を習得するために何年もの訓練を受けています。

残念なことに、アメリカの中学生や大学生は、統計理論や微分幾何学など、まさに彼らがより高いレベルに進むための基礎であり、人工知能の基礎である基礎的な数学の知識を習得していません。

経済協力開発機構（OECD）の2018年国際学習到達度調査では、15歳のアメリカの生徒の数学の得点は35点で、OECD加盟国の平均レベルを大きく下回った。アメリカの学生は大学レベルでも、抽象的な問題を解決するために必要な基礎知識がないために、アルゴリズムを暗記し、必要に応じてそれを挿入することを強いられることが多い。

学生の高度な数学的スキルを育成できないということは、数学や科学の高度な学位を追求するアメリカ国民がますます少なくなっていることを意味します。全米科学財団のデータによると、2017年、米国のコンピューターサイエンスの博士課程候補者の64%以上と修士課程の学生の約70%が留学生だった。同年、数学の博士号の半分は米国人以外の人に授与され、その大半は中国人とインド人の学生だった。中国と米国の教育格差は縮まっているものの、優秀なアジアの学生はさらなる研究のためにアメリカの大学に進学したいと考えている。主な理由は、アメリカの大学の教育システムが自国のものより進んでいるためである。

しかし、これはまた、アメリカの大学で教育を受け、コンピューターサイエンスや数学の分野で新たな道を切り開いている人々がアメリカ人ではないことも意味します。これらの人々の中には米国に留まる者もいるが、多くは母国に戻り、自国のテクノロジー産業の発展に専念するだろう。

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より多くの人々が学業を修了した後も米国に滞在するよう奨励するために、米国は熟練労働者に対する入国ビザ制限を緩和すべきだと主張する十分な理由がある。しかし、結局のところ、高度な数学を専攻するアメリカ人は十分ではない。こうした詳細は、世界的な競争にどう対処するかからシリコンバレーの起業家文化、国家安全保障への懸念、米国企業が米国の利益のために行動する必要があると感じているかどうかまで、あらゆることに影響を与える。

米国の数学教育の停滞は、中国が2030年AI計画を積極的に推進していることとは対照的だ。今日の人工知能技術分野では、米国と中国が最も重要な地位を占めています。中国はAI関連技術に多額の投資を行っており、国内産業近代化の中核に据えている。 「中国製造2025」戦略では「中国スマート製造」という用語が提唱され、製造技術と情報技術を融合したシステムが発展方向となり、人工知能などの技術が主導的な地位を占めるようになった。

現在、中国のAI市場規模は約245億人民元です。国務院が発表した「次世代人工知能発展計画」によると、2025年までに人工知能の基礎理論で大きな進歩が達成され、一部の技術と応用は世界をリードするレベルに達し、人工知能は我が国の産業のアップグレードと経済変革の主な原動力となるだろう。その時までに、中核となる人工知能産業の規模は4000億元を超え、関連産業の規模は5兆元を超えると予想されています。

この目標を達成するために、中国は北京にAI産業団地を建設するために140億人民元を投資した。世界の産業発展をリードするファーウェイなどのテクノロジー企業も、独自のAIチップを発売し、「フルシナリオAI」戦略を打ち出している。

中国では、人工知能は研究室を出て、技術の実装を模索する段階に入った。高精度の顔認識技術を基盤として、大口送金の銀行認証、証券会社での遠隔口座開設、さらには仮想IDカードなど、多くの迅速で便利なアプリケーションを実現できます。一部のテクノロジー企業のAI研究所も、ディープフェイクの顔交換技術を識別できるディープラーニングモデルを立ち上げています。これらの技術は、違法行為や証拠の偽造と戦う上で非常に重要な役割を果たすでしょう。

中国のAI産業は米国に迫りつつあるが、中国は依然としてさらに先を見据えており、若者の数学のレベル向上に懸命に取り組んでいる。経済協力開発機構（OECD）が発表した世界の15歳生徒に関する最新の統計によると、中国の生徒は数学の能力で世界第1位（科学と読解力でも第1位）となっている。中国が米国や欧州諸国よりもSTEM（科学、技術、工学、数学）教育を重視していることは疑いの余地がない。

2020年1月、教育省は、一部の大学における基礎科目の登録に関する試験的改革に関する通知（別名、強固な基礎計画）を発行し、「国家戦略に貢献し、野心と関心を持ち、才能のある若い学生のグループを特別なトレーニングに募集し、国の主要な戦略分野に予備の才能を提供するため…主に、国の主要な戦略ニーズに貢献する意欲があり、優れた総合的な資質を持っているか、基礎科目で優れている学生を選抜し、トレーニングする」と規定しました。

5月6日、強固な基礎計画に参加する大学は、パイロットプロジェクトを開始した清華大学や北京大学など36の「一流大学」を含む、1年生向けの入学案内を公開した。この計画は、ハイエンドチップとソフトウェア、インテリジェント技術、新素材、先進製造、国家安全保障、および国内で人材が不足している人文社会科学などの重点分野に焦点を当てており、主に基礎分野の支援と指導の役割を強調しています。すべての専攻は基礎分野に限定され、学生は専攻を変更できません。これは、以前の独立入学との最も大きな違いでもあります（大学の独立入学も取り消されました）。

基礎教育のレベルを向上させ、人工知能などの最先端分野で自国の実力を高めていくという点では、中国もアメリカも同じ考えを持っているようだ。しかし、数学以外にも決定要因はたくさんあるかもしれません。