みんなが話題にしている人工知能とは一体何なのでしょうか?

現在の科学技術分野で最もホットな技術の一つとして、人工知能は業界内外の多くの人々の注目を集めています。 2020年も人工知能の人気は高まり続けています。この技術は科学技術分野で活躍する中核的な力となり、社会のあらゆる側面に統合されています。しかし、誰もが人工知能とは何かを明確に説明できるわけではないかもしれません。今日は、人工知能とは何か、そしてそれが皆さんの生活にどのような変化をもたらすのかについてお話しします。

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AI、正式名称は人工知能です。人工知能とは、言語によるコミュニケーションや独立した意思決定能力など、人間にとって知能を必要とするタスクを機械に実行させる科学です。人工知能は、1956 年にコンピュータ サイエンスの一分野として認識されて以来、60 年以上の開発を経てきました。

人工知能は、その名前が示すように、コンピューターに人間の知能を与えるものですが、この機械が知的であるかどうかをどのように判断するのでしょうか?ここで、コンピューターサイエンスの分野で有名なチューリングテストについて触れなければなりません。チューリング テストは、アラン マシスン チューリングによって考案されました。このテストでは、テスト担当者が被験者から離れた状態で、テスト対象者 (人間と機械) に、テスト対象者とテスト対象者の両方が理解できる言語でランダムに質問します。複数回のテストの後、機械が参加者の平均 30% 以上を誤判断させた場合、機械はテストに合格し、人間レベルの知能を備えているとみなされます。

それは、Honor of Kings をプレイしていて、見知らぬチームメイトとマッチングされたときのようなものです。彼の操作が正しくないことがわかったので、一連の質問をしますが、結局、このチームメイトが実際の人間なのかロボットなのかはまだわかりません。これは、ロボットがチューリング テストに合格したことを意味します。機械は簡単に答えられるが、人間には答えられない質問がいくつかあると言う人もいるかもしれません。機械は人間の知能に協力するために「愚か」なふりをしなければならないのでしょうか?人工知能技術にとって、チューリングテストに合格することは、実際のところ究極の研究開発目標ではありません。

では、人工知能研究の目的は何でしょうか?人工知能の目標は、大きく分けて2つあります。(1)汎用AI（GAIやAGIと略されることもあります）。人間の知能レベルに到達、あるいはそれを上回り、心と意識を持ち、自らの意図に従って行動できる機械を開発することを目標としています。 （２）弱いAI：人間の知的行動から学び、人間の知的労働を軽減し、機械がより賢くなるためのより優れたツールを開発する。現在主流の人工知能研究の目標は弱い人工知能です。

たとえば、顔認識は AI の最も広く使用されているシナリオの 1 つです。人工知能は、画像や動画の顔の特徴を抽出して分析し、正確な顔検出と比較検索を実現します。セキュリティ監視、写真の美化、インテリジェントアルバム分類などのシナリオで広く使用されています。

今年の夏、国内のウェブドラマ「悪い子供たち」が話題となり、優れた演出とサスペンスに満ちたストーリー展開で幅広い議論を巻き起こした。その中でも、同ドラマの結末に関する議論が最も白熱し、結末の分析もネットユーザーの間で話題となった。数多くの分析の中でも、プログラマーの陳東澤氏の手法はハードコアと言える。劇中の主人公の唇の動きとセリフが一致していないことに気づいたとき、彼は人工知能技術を使って修正されたセリフを復元したのだ。

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AIを使って劇中の登場人物の唇の動きを認識する。画像はプログラマーの陳東澤氏によるもの

陳東澤氏は、人の表情の特徴を取得できる「Facemash」というモデルを使用しました。これを基に陳東澤氏は二次訓練を実施し、モデルが登場人物の唇の動きの特徴を分析することで会話の内容を予測し、俳優の実際のセリフを導き出せるようにした。

人工知能は産業の発展や人々の日常生活に何をもたらすのでしょうか?有人宇宙飛行からマイクロロボットによる医療まで、人工知能はあらゆるところに存在しています。

2020年初頭、新型コロナウイルス感染症の突発的な流行により、マスクの需要が急増しました。マスクをいかに迅速かつ確実に生産するかが、大手メーカーの技術的焦点となっています。清華紫光クラウドエンジンが発表した品質管理クラウドは、AI+クラウドをベースとしたインテリジェントテストサービスであり、マスク生産の応用シーンを対象としており、メーカーがマスクの品質を厳密に管理するのに役立ちます。マスク生産の品質検査工程では、AI+クラウド知能検査サービスを通じて、外観検査の自動化を実現できます。AIを使用して、マスクの表裏の汚れ、はんだ接合部、サイズ、歯の配置、欠陥などを検出し、不良品を排除できます。このような緊急事態において、人工知能は、製造業者が高強度生産下での手動品質検査の効率と精度の変動によって引き起こされる製品品質の問題を解決するのに役立ち、それによって品質検査作業員の不足によって引き起こされる生産負担を軽減することができます。同様に、食品や医薬品の欠陥判定、包装の外観検査、自動車部品の検査などの応用シナリオにも人工知能を適用できます。

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マスク製造と品質検査に人工知能を応用

疫病との戦いにおいて、予防・抑制情報の収集と分析は非常に重要です。全国の各部門、企業、学校、コミュニティは、さまざまなフォームを通じて毎日統計情報を収集し、段階的に集計しているため、フォームの統計、要約、入力において多くの反復作業が発生しています。紫光雲社は「疫病情報統計ロボット」プラットフォームを迅速に立ち上げました。このプラットフォームは、AIインテリジェント文書認識技術とOCRなどの関連技術を使用して、文書情報の重要なコンテンツの抽出と要約を提供し、さまざまな種類の表情報の要約を完了し、手動での要約と入力の反復作業を大幅に削減します。

人工知能の誕生は、ビッグデータやクラウドコンピューティングと切り離せません。モノのインターネットは大量のデータを生成、収集し、クラウド プラットフォームに保存して、ビッグ データ技術を通じて分析します。人工知能は、特別に設計されたアルゴリズムを通じてデータを理解、分析、学習し、人間の生産活動や生活のニーズに優れたサービスを提供します。一方、クラウド コンピューティングは高速デジタル基盤を提供します。清華紫光集団傘下の清華クラウド社は今年3月、独自に開発した紫光クラウド2.0アーキテクチャ「紫鑾」プラットフォームを正式にリリースした。このプラットフォームは、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、データベース、セキュリティ、人工知能の6つの主要な基本製品カテゴリをカバーしている。清華クラウドAIオープンセンター（AOC）は、クラウドハードウェアリソース環境を基盤とし、リソース管理エンジンと組み合わせることで、企業やAI開発者にAIミドルオフィス機能を提供する。「新しいインフラストラクチャ」が重要な課題となっている今、さまざまなシナリオでの人工知能の応用に、より高速なコンピューティングパワーを提供する。