2021年以降の人工知能トレンドに関する5つの予測

アンドリュー・ン教授（スタンフォード大学コンピュータサイエンスおよび電気工学准教授）は、「人工知能は新しい電気である」という有名な言葉を繰り返し強調してきました。

私たちは人工知能の発展のペースを追いながら、第四次産業革命の頂点に向かっています。

人工知能が社会進歩の中核技術の一つとなり、急速に進歩していることは疑いの余地がありません。個人も全体も人工知能技術の影響を受けるでしょう。すべての産業がインテリジェントになり、すべての物体が認識できるようになります。

では、人工知能にはどのような新たな発展のトレンドがあるのでしょうか?大手企業や研究機関の業界展望とトレンドの洞察を組み合わせると、2021年の人工知能業界の5つの主要な発展傾向は次のようにまとめられます。

トレンド1: 伝統を打ち破り、人工知能がさらなる可能性を生み出す
今後数十年で、人工知能技術は大きな進歩を遂げ、あらゆる分野が人工知能技術を導入して構造変革を起こし、シナリオの応用や業界の雇用形成において無限の想像力を発揮するでしょう。

技術革新と市場の需要に後押しされ、人工知能技術は学術分野から実践へと移行し、さまざまな業界への浸透を加速しています。人工知能技術の急速な発展に伴い、仕分け、顧客サービス相談、音声放送などの職種における反復労働や固定プロセス作業が人工知能技術の導入により効率が大幅に向上し、徐々に置き換えられる傾向にあることは否定できない。

人工知能技術を導入する業界が増えており、大きな利益をもたらすと同時に、あらゆる分野に変革をもたらし、「新産業」を創出しています。ドローンによる放牧、AI養豚、人工知能トレーナー、ドローンパイロットなど、より多くのシナリオの応用と職業が絶えず登場しています。人工知能技術と組み合わせたさまざまな現実のシナリオでは、人工知能は無限の可能性を秘めています。

トレンド2：人工知能が急速に発展し、データが産業発展の新たな原動力となっている
インターネット、ソーシャルメディア、モバイルデバイス、センサーの普及により、生成され保存されるデータの量が劇的に増加し、ディープラーニング手法による人工知能のトレーニングに適した土壌が整いました。大量のデータは、人工知能アルゴリズムモデルに安定した素材を提供します。人工知能は経験を蓄積し、さまざまな業界や分野の大量のデータからパターンを発見することで、ディープラーニングの結果を継続的に改善することができます。

Yunce Data は、アルゴリズム研究、技術拡張、商業化の発展を経て、人工知能は人工知能データに対してより高い要求を提示していると考えています。この段階では、人工知能と伝統的な産業の融合がさらに深まるにつれて、AIデータの量と複雑さも大幅に増加するでしょう。人工知能のセグメント化されたシナリオと専門分野の高まるエンパワーメントのニーズを満たすことができるのは、より洗練されたシナリオベースの専門的なデータ収集とラベル付けだけです。

トレンド3: 人工知能は知覚知能から認知知能へと加速している
人工知能には、計算知能、知覚知能、認知知能の 3 つの段階があります。現在、人工知能は視覚、聴覚、触覚などの知覚の領域では人間のレベルに到達、あるいはそれを上回っていますが、外部知識、論理的推論、領域転移を必要とする認知知能の分野ではまだ初期段階にあります。認知知能の核心は、機械が知識をどのように表現し、学習し、推論するかということです。認知知能を達成するまでの道のりにおいて、研究する学校によってそれぞれ長所と短所があります。

DAMOアカデミーは、認知知能が認知心理学、脳科学、人類の社会史からインスピレーションを得て、分野横断的な知識グラフ、因果推論、継続学習などの技術を組み合わせ、知識の安定した獲得と表現のための効果的なメカニズムを確立し、機械が知識を理解して使用できるようにし、知覚知能から認知知能への重要な突破口を達成すると考えています。

トレンド4：人工知能コンピューティングセンターはインテリジェンスの時代の重要なインフラとなる
近年、人工知能における計算能力の需要が急速に高まり、最も重要な計算リソース要件の 1 つとなっています。 AIコンピューティングはインテリジェント時代の発展の中核的な原動力であり、人工知能コンピューティングパワーをベースにした人工知能コンピューティングセンターが登場しています。人工知能研究院は、人工知能コンピューティングセンターが最新の人工知能理論に基づいており、最先端の人工知能コンピューティングアーキテクチャを採用していると考えています。これは、公共コンピューティングパワーサービス、データの公開と共有、インテリジェントエコロジカル構築、産業イノベーション集約を統合した「4in1」の総合プラットフォームであり、コンピューティングパワー、データ、アルゴリズムなどのフルスタック人工知能機能を提供できます。これは、人工知能の急速な発展と応用に依存する新しいタイプのコンピューティングパワーインフラストラクチャです。将来、インテリジェント社会の継続的な発展に伴い、人工知能コンピューティングセンターは重要な情報インフラストラクチャとなり、デジタル経済と伝統産業の深い融合を促進し、産業の変革とアップグレードを加速し、高品質の経済発展を促進します。

トレンド5: ディープラーニング技術はシングルモーダル学習からマルチモーダル学習へと発展している
人間の知能への道において、マルチモーダル学習は人工知能の避けられない発展方向です。

JD.comやTaobaoなどの電子商取引プラットフォーム上の「写真購入」や「買利涛」の背後にある検索技術はすべてコンピュータービジョン技術に基づいており、画像、テキスト、高レベルの意味属性などのマルチモーダル情報の融合を使用して、高精度の「画像検索」機能を実現しています。 Baidu が提唱する「マルチモーダルな深い意味理解」により、AI は「はっきりと見て、はっきりと聞く」から「はっきりと見て、はっきりと理解する」へと進化します。

テンセント研究所は、ディープラーニング技術が音声、テキスト、視覚などの単一モダリティからマルチモーダルインテリジェントラーニングへと発展していると考えています。将来的には、嗅覚、味覚、心理など定量化が難しい信号を統合し、複数のモダリティを統合した解析も可能となり、知覚知能から認知知能へと深層学習が進化し、より多くのシナリオやビジネスで人間の仕事を支援することになるでしょう。