人工知能は過去70年間で急速に成長し始めたばかりである

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2019年末現在、わが国の中核人工知能産業の規模は510億人民元を超え、人工知能企業は2,600社以上あります。同時に、AI+製造、交通、ビジネス地区、文化観光、政府関係、公園、金融など、数多くの応用シナリオも全力で開発されています。多くの人工知能企業が「AI+新インフラ」のチャンスを捉えて市場シェアを競い合っています。わが国は、需要志向のイノベーションがビジネスモデルのイノベーションにつながり、市場の応用が基礎理論と主要技術のイノベーションを推進する発展の道を徐々に歩み始めました。

数年前までニュースや物語でよく見られた人工知能技術は、携帯電話のスマート音声アシスタントやロック解除時の顔認識など、今では私たちの生産や生活の中で広く使われるようになりました。今年、新型コロナウイルス肺炎が突如発生した際、人工知能技術は感染症対策に重要な役割を果たし、産業の発展が大幅に加速された。人工知能による温度測定は、顔検出と赤外線熱画像技術を組み合わせ、顔の位置を正確に特定して「大規模な群衆」の遠距離温度測定に対応できるため、迅速かつ大規模な安全スクリーニングが実現し、効率が向上し、人員が節約され、最前線の従業員の感染リスクが大幅に軽減されます。インテリジェントロボットは、事前診断、病棟巡回、配達、消毒など、単純だが労働集約的な手順タスクを多数引き受け、医療スタッフの作業負荷と医師と患者の交差感染リスクを軽減するとともに、医療資源を節約します。肺炎診断人工知能システムプラットフォームは、迅速に応答して診断レポートを提供し、医師が「肺炎の疑いが高い患者」をより迅速にスクリーニングできるようにし、患者の待ち時間と病院での交差感染リスクを軽減します。「インテリジェント音声発信プラットフォーム」は、草の根コミュニティが疫病調査などの作業を行うのに役立ちます。 1対1の電話通話、情報収集、レポート生成により、1時間あたり5,000件以上の通話が可能になり、手作業に比べて1,000倍の効率化が実現します。テクノロジー企業は科学者にAIアルゴリズムのリソースを開放し、ウイルス分析とワクチン開発のスピードを大幅に向上させます。人工知能の発展について語るとき、イギリスの数学者であり論理学者でもあるアラン・チューリングについて言及しなければなりません。 1950年にチューリングは有名な「チューリングテスト」を提唱しました。これは、コンピュータがテスト担当者が5分以内に一連の質問に答えることができ、その回答の30%以上がテスト担当者に人間が答えたと誤解させるものであれば、そのコンピュータは人工知能を備えていると言えるというものです。このテストは今でも人工知能のレベルを測る重要なテスト基準の一つとみなされています。チューリングはまた、20 世紀末までにコンピューターがチューリングテストに合格するだろうと予測しました。偶然にも、1950 年に、米国のマービン・ミンスキーと彼のクラスメートは世界初のニューラルネットワークコンピュータを構築しました。 1956年、ある学術会議でコンピューターの専門家ジョン・マッカーシーが「人工知能」(AI)という用語を提唱しました。これが「人工知能」が初めて提唱された例です。この会合の直後、マッカーシーとミンスキーは世界初の人工知能研究所であるMIT AI LABを共同設立した。 1960 年代は人工知能が急速に発展した最初の黄金期であり、この時期、人工知能は主に言語の翻訳や証明などの研究に重点が置かれていました。 1970年代、科学者たちは徹底的な研究を経て、機械による人間の思考の模倣は巨大なシステム工学プロジェクトであることを発見しました。既存の理論的成果を使ってモデルを構築するのは困難です。さらに、コンピュータの性能が不十分で、データ量が著しく不足しています。当時、一部の科学者は、コンピュータで人間の網膜視覚をシミュレートするには、少なくとも10億の命令が必要であると計算しました。1976年、世界最速のコンピュータであるCray-1は数百万ドルの費用がかかりましたが、その速度は1億倍にも満たず、人工知能の発展はボトルネック段階に陥っていました。人工知能技術の発展は止まらず、1980年代には学習能力を備えたニューラルネットワークアルゴリズムが提案され、人工知能の研究成果が徐々にさまざまな分野、特にテキスト、画像、音声認識に応用されるようになり、マシンビジョン技術をカメラなどの製品の製造に応用するなど、商業分野でも成果を上げ始めました。さらに、1986年にドイツの科学者たちは、バンにコンピューターとさまざまなセンサーを搭載し、ハンドル、アクセル、ブレーキの自動制御を実現しました。これもまた、真の意味での初の自動運転車でした。 1988年、アメリカの科学者ジュディア・ピールは人工知能の推論プロセスに確率統計的手法を導入し、その後の人工知能の発展に大きな影響を与えました。 1990 年代以降、パーソナルコンピュータとインターネット技術が徐々に普及するにつれて、人工知能は徐々に分散型の存在へと発展し、人工知能の発展に新たな方向性をもたらしました。 1992年、当時アップル社で働いていた李開復氏は、統計的手法を用いて、継続的な音声認識機能を備えたアシスタントプログラムであるCasperを設計・開発しました。これは今日のSiriの原型でもあります。 1997年、IBMのコンピュータシステム「ディープ・ブルー」が世界チェスチャンピオンのカスパロフを破り、再びパブリックドメインでAIに関する驚異的な議論が巻き起こりました。 21 世紀に入り、人工知能技術とコンピュータソフトウェア技術は深く融合し、ほぼすべての産業に浸透して役割を果たすようになりました。 2009年、Googleは秘密裏に無人運転車技術のテストを開始し、2014年までに米国で自動運転車のテストに合格した最初の企業となった。また、2009年には、中国系アメリカ人科学者アンドリュー・ン氏と彼のチームが、大規模な教師なし機械学習にグラフィックス処理装置（GPU）を使用する研究を開始し、人工知能プログラムがグラフィックスの内容を完全に自律的に認識できるようにしようと試みました。 2012年、アンドリュー・ン氏は、何千万枚もの画像を自力で見た後に猫の画像を識別できるニューラルネットワークを実証するという驚くべき偉業を成し遂げました。これは、人間の介入なしの機械自律強化学習の歴史における画期的な出来事です。 21 世紀の第 2 の 10 年間では、モバイルインターネット、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、モノのインターネットなどのテクノロジの出現により、人工知能テクノロジは新たな統合の時代に入りました。 2011年、IBMが開発した人工知能プログラム「ワトソン」がクイズ番組に参加し、人間の出場者2人に勝利した。この人工知能プログラムは現在、医療診断の分野で広く使用されています。 2014年のチューリングテストコンテストでは、ロシアのコンピューター（人工知能ソフトウェア）が、自分はユージン・ガストマンという13歳の少年であると人間を納得させることに成功し、チューリングテストに合格した最初のコンピューターとなった。「ユージン」が「考える」ことができるようになるにはまだまだ遠いですが、人工知能、さらにはコンピューターの歴史においても画期的な出来事です。 * 軍隊、センセーションを巻き起こす。 AlphaGo の背後には、最近 Google に買収された英国企業 Deep Mind があります。同社は人工知能とディープラーニング技術に注力しています。同社の技術は囲碁の競技だけでなく、Google の検索エンジン、広告アルゴリズム、ビデオ、電子メールなどの製品にも利用されています。 2018年の第5回世界インターネット大会で、Sogouと新華社が開発した世界初の「AI合成アンカー」が正式に発表されました。提供されたテキストに基づいて正確にニュースを放送し、人間の話し声、唇の動き、表情をシミュレートし、その3つを自然に一致させ、本物とほとんど区別がつかないほどのリアリティを実現します。しかし、同年、ウーバーの自動運転車が路上試験中に歩行者をはねて死亡させ、自動運転車が歩行者を死亡させた世界初の事例となった。 2019年、顔認識技術は急速に普及し始め、特にわが国では「顔認証決済」が人々の日常生活における新たな選択肢となりました。また、わが国の公安部門は顔認識技術を通じて、長年逃亡していた容疑者を逮捕したこともあります。近年、わが国は人工知能の発展を特に重視しており、2017年から2019年にかけて、わが国の「政府活動報告」には3年連続で人工知能が登場し、「人工知能などの技術の研究開発と変革を加速する」、「新世代人工知能の研究開発と応用を強化する」、「ビッグデータ、人工知能などの研究開発と応用を深める」などの項目が盛り込まれました。「加速」「強化」「深化」から「深化」まで、人工知能が中国経済の質の高い発展に新たな原動力を提供していることが分かります。さらに、2020年の「政府活動報告」で初めて提案された「新しいインフラ」の中核技術の一つが人工知能です。データによると、2019年末時点で、わが国の中核人工知能産業の規模は510億人民元を超え、人工知能企業は2,600社以上ありました。同時に、AI+製造、交通、ビジネス地区、文化観光、政府関係、公園、金融など、数多くの応用シナリオも全力で開発されています。多くの人工知能企業が「AI+新インフラ」のチャンスを捉えて市場シェアを競い合っています。わが国は、需要志向のイノベーションがビジネスモデルのイノベーションにつながり、市場の応用が基礎理論と主要技術のイノベーションを推進する発展の道を徐々に歩み始めました。

私たちの世界はデジタル化とインテリジェンス化に向かっています。将来、人工知能技術は生活のあらゆる分野に深く浸透し続け、私たちがデジタル世界とつながるための重要なツールになるでしょう。

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