将来、人間は「第3の脳」を持ち、5Gはあらゆるものを高速化する

「5Gは大量のデータをもたらしますが、そのデータで何ができるのかが問題です。それをアプリケーションシナリオに変換できなければ、役に立ちません。」

5G時代の到来により、経済と科学のデジタル化が加速し、ビッグデータの収集は5G時代の重要な部分となるでしょう。しかし、5G 自体は、真の意味でのアプリケーション シナリオを形成することはできません。このデータを、人々の生活や企業にとって真に役立ち、真に利益を生み、人々に貢献できる産業チェーンに転換するにはどうすればよいかが、次に直面する課題となるでしょう。

陳世清院士は、脳科学、人工知能、グリッドエッジスーパーコンピューティングを組み合わせることによってのみ、エンドからエッジまでのアプリケーションシナリオを完成させ、完全な産業チェーンを確立できると考えています。

2020年産業インターネット発展促進新インフラテーマフォーラムにおいて、米国工学アカデミー会員の陳世清氏は、さまざまなわかりやすい事例を通じて、各分野における人工知能の既存の応用と脳とコンピューターの融合の将来について議論し、期待を表明した。

「AIは未来の新しいインフラですが、実際に活用できるのは人間の脳です。脳がどのように計算するかを学ぶ必要があります。」

「人間の脳は非常に革新的です。人間の目には一定の限界があることはわかっています。遠くのものや非常に小さなものを見ることができないので、望遠鏡や顕微鏡を発明しました。馬や犬よりも速く走れないので、自転車、車、飛行機を発明しました。人間は想像力を使って体の機能を拡張しますが、これは脳の革新能力の現れです。」陳世清院士は、私たちはすでにさまざまな発明の拡張を持っており、拡張されていないもの、征服する必要がある最後のものは私たち自身の脳であると述べました。

「大脳と小脳に加えて、私たち一人ひとりには拡張された第3の脳がある」と、近年第3の脳の研究に力を入れている院士の陳世清氏は説明する。私たちが毎日使っている携帯電話は、実は第3の脳だ。そこには音楽、写真、思考まで、私たちに関するほぼすべてのデータが保存されている。他の汎用的な人工知能とは異なり、第3の脳は各個人に固有の人工知能です。

陳世清院士は、今後の研究では脳科学とAIを組み合わせて脳と機械の融合を実現し、人間の脳の革新能力とAIのスピードを活用して誰もが所有できる人工知能を創造し、将来の応用シナリオを推進すべきだと強調した。そして、これはどこで起こるのでしょうか? それは私たちが住んでいる場所、私たちのコミュニティ、路上、または工業団地の隣で起こります。陳世清院士の意見では、脳科学と人工知能技術の組み合わせには幅広い応用シナリオがあり、これらのシナリオには5Gによってもたらされる大量のデータが必要である。

「すべてのビッグデータは、個人またはグループの人々に役立つために使用されます。」

スーパーコンピュータを購入しない石油会社は世界中に存在しません。なぜなら、地層内の爆発と音波をシミュレーションすることによってのみ、石油が存在する可能性のある場所を見つけることができるからです。私たちが毎日乗る飛行機や車がなぜ安全なのでしょうか。それは、それらが作られた時点で、すでにスーパーコンピューターが起こり得る状況をシミュレートし、事前に予防策を講じていたからです。

陳世清院士は、さまざまな例を挙げて、スーパーコンピュータのさまざまな側面での用途について説明した。同時に、このタイプのスーパーコンピューターは大規模かつ集中化されており、膨大な量のエネルギーを消費するため、国立研究所でしか導入できないとも述べた。科学技術の進歩と通信技術の向上により、AIは新たなアルゴリズムを推進し、人間の脳の発達を促進し、誰もが自分専用の「スーパーコンピュータ」を持つようになるでしょう。 「すべてのビッグデータは、個人であろうとグループであろうと、人々に役立つように使用され、完全なアプリケーションシナリオはコミュニティや街のすぐそばで展開されます。」

人工知能の応用シナリオは数多くあり、スマートヘルスケア、スマート教育、スマート農業、スマート交通、スマートエネルギー、さらにはスマート文化創造産業やスマート金融なども含まれます。

スマート医療を例にとると、陳世清院士のビジョンは「国民健康ネットワークと国民健康カードを構築したい。ウイルスが来たら、1つのネットワークと1つの健康番号で十分だ」というものだ。いかにして「未来を予測」し、病気を事前に診断するかが研究の希望だ。陳世清院士は、研究にはデータが必要だと説明しました。さまざまなシナリオで人々のデータが収集され、分析されます。これがエッジ スーパーコンピューティングの本質です。陳世清院士は心臓病を例に挙げてこれをさらに説明した。

「ある日、心臓病の患者が突然道路で倒れたとします。心臓発作には十数種類ありますが、20分以内に患者のタイプがわからなければ、救急車が到着したときに、どの病院に患者を送ればいいのかわかりません。すべての病院に心臓科があるわけではないからです。そのため、20分以内に、人工知能によるエッジスーパーコンピューティングを使用して、個人の状態、患者が倒れた場所、近隣のコミュニティなど、すべての関連データを計算し、患者がどのタイプの心臓病を患っているのか、どの病院に送ればいいのかをすぐに知ることができます。これは非常に重要なアプリケーションです。」

「人工知能には多くの才能が必要です。500万人の人材が必要です。」

「5G時代は人工知能の発展を加速させる重要な機会です。最先端の応用シナリオの研究開発と人材育成の加速は、現在取り組むべき最も差し迫った課題です。」しかし、中国では人工知能の人材がまだ大きく不足しています。陳世清院士は、我が国には現在少なくとも500万人の人工知能開発人材が必要だと考えているが、現在は5万人未満しかいない。この点に関して、彼は中級から上級の人材を育成するために中国に100の人工知能大学を設立したいという希望を表明した。人材の効率的な育成に関しては、院士の陳世清氏は、脳とコンピューターの統合方法を利用することで、効率的な知能教育を実現できると考えています。

陳世清院士は、スマート教育の1つの側面は、物理的環境の知能化であると説明した。例えば、自宅のマイクロ学習室では、AR技術を使用して3D画像を形成することができ、効率的な学習が容易になります。空気中の酸素含有量、二酸化炭素の最高濃度、座席環境なども含めることができ、画像を通じて学習効率を向上させることができます。

同時に、院士の陳世清氏は、知能教育のもう一つの応用ビジョンも共有した。それは、脳科学からルールを見つけ、出生から幼稚園までの間に、その人が科学、技術、工学、芸術、医学の学習に適しているかどうかを判断できるようにすることだ。 「人間の脳の学習能力と創造能力は20歳でピークに達しますが、現在の教育プロセスでは、博士号を取得する頃にはすでに35歳になっており、脳の能力はすでに衰え始めています。」

陳世清院士は、脳科学の方法に基づくAIエンパワーメントを通じて将来の教育システムを改革すれば、非常に驚​​くべき成果を達成できるだろうと述べた。彼は、人材の社会への放出を加速させることによってのみ、人材の浪費を本当に避けることができ、中国の第2の人口ボーナスが実現するだろうと信じている。 「第１次人口ボーナスが過ぎ、社会が高齢化段階に入った今、テクノロジーと脳科学を活用して第２次人口ボーナスを解放することが可能だ」

「今、研究の目的は何でしょうか？それは金儲けではなく、技術の恩恵をすべての人に役立て、社会経済問題を解決することです。科学技術の道はすべての人に利益をもたらすことです。」陳世清院士は、すべての人工知能の応用シナリオは人工知能に関連していると述べた。人工知能にはアルゴリズムが必要であり、アルゴリズムには計算能力が必要です。この分野は将来的に積極的に開発されなければなりません。