業界丨2020年のインテリジェントウェーブを理解するには、BaiduとGoogleのAIの足跡から始める

2020年が過ぎました。順調で平和な生活を送ったか、非常に困難な生活を送ったかにかかわらず、私たちは皆、この一年を思い出す必要があります。

2020年という異例の疫病流行の年を振り返ると、テクノロジーは人類の疫病との戦いの鍵となり、疫病との戦いに人工知能技術が活用されたのは人類史上初のことだと言えます。同時に、AI技術は私たちの生産や生活、公共管理などのあらゆる側面に深く応用されてきました。

人工知能の応用シナリオの爆発的な増加は、バックエンドからフロントエンドへ、そして研究室から業界の奥深くへと移行するグローバル AI テクノロジー企業の努力と実践によって推進されています。

最近、百度とグーグルはともに、2020年のAIの発展をまとめた長い記事を公開した。

Googleの主任AI科学者ジェフ・ディーン氏は、Googleブログに1万語の記事を掲載し、2020年にGoogleが複数の分野でAI技術の応用において達成した進歩について詳述した。

これに先立ち、百度は1万字に及ぶ「2020年の百度AI」と「百度研究所の2021年トップ10技術トレンド予測」を相次いで発表し、過去1年間のAI技術ビジネスシステムと産業エンパワーメントシステムにおける百度の成果を詳述するとともに、2021年のAI技術と応用分野に対する明確な判断も示した。

GoogleとBaiduのAI技術と産業応用の実践を注意深く比較すると、検索エンジン事業としてほぼ同時期にスタートした両社が、すでに製品システムのあらゆる側面にAI技術を適用していることに驚かされるだろう。

また、Google と Baidu は、何千もの産業をインテリジェント化するグローバル AI 環境を構築していることもわかります。ただし、この 2 つの大手企業の違いは、Google が多分野にわたる実験的な産業 AI コラボレーションを行っているのに対し、Baidu は産業インテリジェンス アプリケーションの実装をより体系的に推進している点です。

2020年と2021年の交差点に立って、世界のAI技術の全体的な様子と発展プロセスを理解し、GoogleとBaiduのAIシステムを掘り下げたいのであれば、これは間違いなく非常に良い機会です。

技術的基盤：GoogleとBaiduのAI基礎研究

AI技術が継続的に産業のインテリジェント化を推進し、企業、産業、社会に価値をもたらすことができる理由は、AI基礎技術の継続的な進化にあります。

2020年、GoogleとBaiduのAIに関する基礎研究は、教師なし学習、AutoML（自動機械学習）、機械知覚という3つの主要分野に重点を置いていることがわかります。Googleはこれらの分野でいくつかの基本的なアルゴリズムの革新を提案しています。

たとえば、機械学習 (ML) アルゴリズムの分野では、Google は教師なし学習の分野で一定の進歩を遂げています。昨年、Google は SimCLR と呼ばれる自己教師あり学習および半教師あり学習の手法を開発しました。この手法は、同じ画像の異なる変換ビュー間の一貫性を同時に最大化すると同時に、異なる画像の変換ビュー間の一貫性を最小化することができます。

AutoML では、Google は AutoML-Zero の学習コード操作から基本的な操作 (加算と減算、変数の割り当て、行列の乗算) で構成される検索空間を取得し、最新の機械学習アルゴリズムをゼロから推測しようとしています。機械知覚、つまり機械が周囲の世界のマルチモーダル情報をどのように知覚し理解するかという分野でも、Google は CvxNet、3D 形状の深層暗黙関数、ニューラル ボクセル レンダリング、CoReNet などのアルゴリズム モデルのリリース、および屋外シーンのセグメンテーション、3D 人間の形状モデリング、画像とビデオの圧縮などのシナリオでの実際のアプリケーションなど、多くの成果を達成しています。

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Baidu の AI テクノロジーの根底にある革新は、Baidu Brain 6.0 の大幅な進化によって推進されています。 2020年、Baidu Brain 6.0のコア技術は、「知識強化型クロスモーダル深層意味理解」の能力において画期的な進歩を遂げました。ナレッジグラフとディープラーニング技術を組み合わせることで、人工知能は知識を保有するだけでなく、人間が「生きて学ぶ」のと同じように学び続けることができます。

現在のAI技術サイクルで非常に重要なマルチモーダル意味理解の分野では、百度ブレインはマルチモーダル事前トレーニングモデルERNIE-ViLをリリースしました。このモデルはクロスモーダル意味理解能力を大幅に強化し、5つのマルチモーダル古典タスクで世界最高の結果を更新し、視覚常識推論タスク（VCR）のリストでトップになりました。会話インテリジェンスの分野では、百度ブレインは超大規模オープンドメイン対話生成ネットワークPLATO-2をリリースしました。このモデルのパラメータスケールは16億に増加し、コンテンツの豊かさと一貫性において新たな高みに達し、オープンドメインのトピックに関する流暢で詳細な会話を可能にしました。エンドツーエンドの質問応答に関しては、Baidu Brain は RocketQA トレーニング方法を提案し、デュアル検索モデルの効果を大幅に向上させ、エンドツーエンドの質問応答の実現に向けて重要な一歩を踏み出しました。

最先端技術の面では、Google と Baidu はともに、未来志向のコンピューティングパラダイムと生産性として注目されている量子コンピューティング技術の開発に積極的に取り組んでいます。

2020 年、Google は新しい量子アルゴリズムを検証し、Sycamore プロセッサの精密なキャリブレーションを実行し、量子機械学習の利点を実証したり、量子強化最適化をテストしたりしました。また、QSIM シミュレーション ツールを使用して、Google Cloud 上で最大 40 量子ビットの量子アルゴリズムを開発およびテストしました。次に、Google は技術ロードマップに従って汎用的なエラー訂正量子コンピュータを構築し、量子エラー訂正が実際に実用的な役割を果たせることを証明します。

また、昨年、百度は中国初のクラウドネイティブ量子コンピューティングプラットフォーム「Quantum Leaf」を立ち上げ、QComputeなどの量子開発キットを提供することで、量子プログラミングのライフサイクル全体を短縮し、閉ループの量子ツールチェーンを実現しました。さらに、量子パルスコンピューティングサービスQuanlseと量子機械学習ツールセットPaddle Quantumを全面的にアップグレードし、百度の量子プラットフォームを中核とする量子エコシステムを構築し、中国に量子時代の到来を告げました。

GoogleとBaiduもAI技術のオープンソース化と開発を進め、AIエコシステムの発展を促進するための継続的な取り組みを行っています。 Google は TensorFlow コミュニティを通じて、一連の特別利益団体、TensorFlow ユーザー グループ、TensorFlow 証明書、AI サービス パートナーの出現と成長を促進してきました。また、Google は、差分プライバシー、ニューラル レンダリング、物理情報ネットワーク、高速アテンション、分子動力学、テンソル ネットワーク、ニューラル タンジェント カーネル、ニューラル ODE などの技術分野で幅広く使用できる、オープンソースの研究重視の ML システム JAX にも投資してきました。さらに、Google は、最先端の機械学習研究へのアクセスを広げるために、TFRC プロジェクトを通じて 500 ペタフロップスを超える Cloud TPU コンピューティング能力を世界中の研究者に無料で提供しています。今年、TFRC プロジェクトは TensorFlow に加えて JAX と PyTorch もサポートします。

昨年、Baidu PaddlePaddleは「AI開発ベースライン」を前進させ、ソフトウェアとハ​​ードウェアシステムの適応性を向上させました。現在、PaddlePaddleは265万人の開発者を集め、10万社の企業にサービスを提供し、34万のモデルを制作しており、都市、産業、電力、通信など、国民経済と国民生活に関わる多くの分野で役割を果たしています。

権威あるデータ調査機関IDCが発表した2020年下半期のディープラーニングフレームワークプラットフォーム市場シェアレポートによると、中国のディープラーニングプラットフォーム市場の総合シェアでは、百度、グーグル、フェイスブックがトップ3にランクインした。その中で、百度の総合市場シェアは2位で、1位のグーグルとほぼ同じだった。

ビジネスの成長: Google と Baidu の AI アプリケーションの状況

AIの基礎技術研究開発において、GoogleとBaiduは全体的な技術ルートと技術エコシステムにおいて多くの重複点があることがわかります。しかし、両社が注力するAI技術は、それぞれの巨大な製品システムにおけるGoogleとBaiduの差別化されたアプリケーションを構成しています。

過去 1 年間、Google は一連の AI 技術革新を自社の製品システムのあらゆる側面に適用してきました。

機械学習アルゴリズムの改善により、モバイル デバイスでの Google のエクスペリエンスが大幅に向上しました。デバイス上で複雑な NLP テクノロジを実行すると、より自然な会話が可能になります。たとえば、Google は昨年、トランスフォーマー ニューラル ネットワーク モデルに基づいて、ほぼあらゆる課題に対して自然な会話を実現できる会話型ロボット Meena を開発しました。さらに、デュプレックス技術を活用して企業に電話をかけ、流行による臨時休業の有無を確認したり、全世界で企業情報を300万回更新したり、地図や検索で200億回以上情報を表示したりといった成果も出ている。

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Google は、機械翻訳と音声認識技術のアップグレードに加え、テキスト読み上げ技術も活用し、Google アシスタントが 42 の言語で読み上げられるようにすることで、Web ページのアクセシビリティを向上させています。 Googleは、多言語転送やマルチタスク学習などの複数の技術の助けを借りて、100を超える言語の翻訳品質を5 BLEUポイント向上させました。単一言語データをより有効に活用して、リソースの少ない言語を改善し、少数民族の人々にも翻訳を提供できるようになります。

ジェフ・ディーン氏の紹介からは、数え切れないほど多くのGoogle製品の細部にまでGoogleのAI技術が応用されていることも分かります。

たとえば、Google は、クロスモーダル推論と効果的な知覚方法の開発を組み合わせることで、デバイス上での顔、手、姿勢の予測、リアルタイムの体姿勢追跡、リアルタイムの虹彩追跡と深度推定、リアルタイムの 3D オブジェクト検出など、MediaPipe でさまざまな新しい知覚推論機能とソリューションを開発しました。 YouTube では、潜在的に有害なコンテンツを識別し、手動レビューの効率を向上させます。また、自動的にサウンドを強化してバックグラウンド ノイズを減らすことで、YouTube クリエイターがより良い動画を作成できるように支援します。 Google Meet で背景をぼかすことで、仮想会議の質を向上させます。

AI技術はビジネスに力を与え、ビジネスはAI技術の向上を推進します。これは、Baidu AIがBaiduの製品とビジネスシステムにもたらす発展の道でもあります。

モバイル エコシステムにおいて、Baidu は AI テクノロジーとモバイル サービスの高度な統合を実証しています。 AI技術のサポートにより、百家号、スマートミニプログラム、ホストページの3つの柱製品は、国内有数のコンテンツおよびサービスアクセスプラットフォームへと急速に発展しました。

自然言語処理、ナレッジグラフ、音声、視覚、ディープラーニングなどの AI テクノロジーの機能に基づいて、Baidu Search もますますインテリジェントになっています。今年9月、百度は仮想アシスタント「杜小小」アプリをリリースした。このアプリは2次元の仮想キャラクターイメージと独自の感情インタラクションシステムを備えており、実際の人間のようにユーザーとコミュニケーションし、よりパーソナライズされたサービスを提供することができる。

地図の分野では、百度地図は「新世代人工知能地図」のAIの利点と革新的な機能を重視しています。現在、百度地図のデータ生成リンクの90％以上がAI対応となり、9つの業界ソリューションを出力しています。そのパノラママップは全国の都市の95％以上をカバーし、走行距離は300万キロメートルを超えています。同時に、音声対話のシナリオも急速に成長し、百度地図のインテリジェント音声アシスタントのユーザー数は4億人を突破しました。

(百度地図AI屋内パス)

入力方法の分野では、AI 技術を活用し、Baidu Input Method は市場シェアとアクティブユーザー数で業界トップを獲得しました。 Baidu Input Methodの音声入力機能は継続的に飛躍的な進歩を遂げ、業界初の1日平均音声リクエスト量が10億回を超える入力方法製品となりました。音声認識精度98.6%、オフラインでの中国語と英語の自由発話機能の新規追加、方言自由発話のアップグレードなど、機能的または技術的な飛躍的進歩を遂げ、現在、音声入力の普及率が最も高いサードパーティ製モバイル入力方法となっています。音声入力や手書き入力などのAI機能は、業界における大きな飛躍的進歩を遂げ、ユーザーから高い評価を受けています。手書き認識精度は96%に向上し、業界1位となり、AIグライディング入力精度は業界最高水準を15%上回りました。

Xiaoduにとって、2020年は最先端のスマートテクノロジーを頼りに「輪を破る」年であり続けています。現在、Xiaoduのファーストパーティデバイスの音声インタラクション回数は33億回に達しています。9月現在、Xiaoduアシスタントスキルストアは4,300のスキルを提供しており、開発者数は45,000人に達し、使用シーンも家庭、ホテル、車内からモバイルシーンにまで拡大しています。ハードウェアの面では、国際的に権威のある調査機関であるCanalysのデータによると、2020年上半期、Xiaoduのスマートスピーカーの出荷はすべてのカテゴリーで中国第1位となり、最初の3四半期では、Xiaoduのスマートスクリーンの出荷は世界第1位となりました。618とダブルイレブン期間中、Xiaoduはすべてのプラットフォームのスマートスピーカー部門で販売チャンピオンを獲得し、すべてのプラットフォームのスマートスクリーン部門で販売量と売上高のダブルクラウンを獲得しました。

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自動運転やインテリジェント交通の分野でも、百度アポロは持続的な爆発的な成長を遂げている。 2020年、百度は長沙、滄州、北京でアポロゴー自動運転旅行サービスを開始した。 10月12日には北京市内での呼び出し件数が2,600件を超え、百度は中国で唯一、複数の都市でロボタクシーの試験運用を開始した企業となった。 5月26日、百度は北京市宜荘経済開発区に世界最大の自動運転と路車協調応用試験基地「アポロパーク」の建設を完了した。これにより、アポロの自動運転と路車協調技術製品の成熟と応用が加速される。

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2020年、百度のAI技術は百度のビジネスシステムの全体的な改善を効果的にサポートしただけでなく、さまざまな業界に広範囲に力を与え始め、Bエンド市場でインテリジェントなアップグレードの波を引き起こしました。

産業のエンパワーメント: Google と Baidu の AI 産業化への異なる道

AIの産業化と産業インテリジェンスの観点から見ると、Googleもいくつかの業界間、地域間のAI技術アプリケーションを立ち上げており、特にCOVID-19の流行下で、コミュニティビッグデータ管理、防疫、医療研究の分野で一連のソリューションを提供しているが、体系的な産業レベルのアプリケーション実践を形成していないことがわかる。

例えば、昨年の流行の際、Googleは初めてAppleと協力し、Bluetoothプライバシー保護技術をサポートするExposure Notification System（ENS）を共同で立ち上げ、感染陽性者との接触を避けるようユーザーに速やかに通知した。同時に、Googleはユーザーの匿名の検索データを活用して、新型コロナウイルスの感染拡大や症状検索に関するデータを予測している。

バイオメディカル分野では、昨年 Google は、ショウジョウバエの半脳コネクトームの大規模なシナプス解像度マップの大規模な機械学習モデルの再構築を実現し、神経科学者が脳の機能をより深く理解するのに役立ちました。また、製薬会社と協力して、ML を通じて有望な分子化合物の「仮想スクリーニング」を実施しました。

同様に、Google のディープラーニング モデルは医療分野で病気の発生率を特定するために応用されており、都市管理では特定の地域の降水量を予測できます。また、洪水が頻繁に発生する一部の国では、より正確な水位予測や洪水予報を行うのに役立ちます。

百度はグーグルとは異なり、数多くのAIソリューションを伝染病の予防と制御に提供しているだけでなく、体系的な産業戦略を通じてさまざまな分野の実際の産業と統合し、より広範なAI産業ソリューションを形成しています。

感染症流行の中、AI体温測定、AI医療相談、インテリジェントアウトバウンドコール、サービスロボットなど、百度の革新的なアプリケーションが大規模に普及し始めており、社会に奉仕するAI技術の技術的な温かさと、良いことのための技術、そして企業の社会的責任を反映しています。

疫病流行後、AIは都市、交通、工業などの基礎産業とさらに融合し、仕事と生産の再開を促進し、社会経済の発展を促進するでしょう。

この事業戦略に基づき、百度は昨年5月に「クラウドコンピューティングを基盤とし、AIをツールとして活用し、重要な路線に注力する」という、クラウドとインテリジェンスを融合した百度スマートクラウドの新たな発展戦略を明確に打ち出した。

新しい戦略をより効果的に実行するために、Baidu Smart Cloud は事業構造を調整しました。新しいアーキテクチャは3層に分かれており、最下層はBaiduのコア技術エンジンであるBaidu Brainです。真ん中にはプラットフォームがあり、一般的な基本クラウドプラットフォーム、AIミドルプラットフォーム、ナレッジミドルプラットフォーム、およびシナリオ固有のプラットフォームなどの主要コンポーネントが含まれます。基本層とプラットフォームのサポートにより、上位層のインテリジェント アプリケーションとソリューションがあらゆる業界に力を与えます。

Baidu Smart Cloud は、産業用アプリケーションの大規模な生産ニーズを満たすために、AI ネイティブのクラウド コンピューティング アーキテクチャを提案しました。インフラストラクチャの AI コンピューティング クラスターや AI チップから、エンジニアリング プラットフォームの PaddlePaddle やクラウド ネイティブ、アプリケーション プラットフォームのビデオ クラウドやブロックチェーンまで、当社は統合されたクラウド インテリジェンスのエンドツーエンドのアプローチを通じて、業界のインテリジェント アプリケーションを便利かつ効率的にサポートします。 「荘智凌雲」を基盤として、業界のインテリジェント化が加速され、AI技術が何千もの業界にシームレスに統合され、今年多くの業界の発展にとって新たなチャンスとなった。

これを踏まえると、百度のAI技術革新は社会経済と産業のインテリジェント化の間の外部循環の構築を実現し、さまざまな業界向けのインテリジェントモデルと統合基盤を構築したことがわかります。

スマートシティの分野において、百度のスマートシティソリューションは、都市認識ミドルプラットフォーム、AIミドルプラットフォーム、データミドルプラットフォーム、知識ミドルプラットフォーム、都市インテリジェントインタラクションミドルプラットフォームなど、独自の革新的なインフラストラクチャを基盤としており、都市の知能レベルの向上を支援し、公共安全、緊急管理、インテリジェント交通、都市管理、スマート教育などのシナリオを強化します。現在、このソリューションは北京、海淀、重慶、成都、蘇州、寧波、麗江など10以上の省や都市で導入されています。

デジタル金融の分野では、百度スマートクラウドは国有銀行6行、株式会社銀行9行、保険機関21行を含む約200の金融顧客にサービスを提供しており、マーケティングやリスク管理など12以上の金融シナリオをカバーしています。また、30社以上のパートナーからなるエコシステムを構築し、中国の金融クラウドソリューション分野でトップにランクされています。

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スマートヘルスケアの分野では、百度のスマートヘルスケア「霊益知会」が300以上の病院と1,500以上の一次医療機関にサービスを提供しており、数万人の医師を支援し、1,000万人以上の患者に恩恵をもたらしました。

産業インターネットの分野では、百度産業インターネットは企業や上流・下流産業がデジタル化、ネットワーキング、インテリジェンスを実現できるよう支援しています。 Baidu Smart Cloudが提供するインテリジェント製造ソリューションは、14の主要業界、100社以上の企業、30社以上のパートナーをカバーし、50以上の垂直シナリオに触れています。3C、自動車、鉄鋼、エネルギーなどの業界で大規模に導入されています。

スマートオフィス分野では、2020年5月に百度は「AIミドルプラットフォーム」と「ナレッジミドルプラットフォーム」をベースとした「スマートオフィス」向けエンタープライズインテリジェントアプリケーション「Ruliu」のリリースを発表し、AI時代のオフィス組立ラインを構築し、新世代の人工知能オフィスプラットフォームを創出しました。 Baidu Ruliu は、AI を使用して企業がインテリジェントな変革を実現し、企業の作業モデルに総合的かつインテリジェントなサポートを提供し、個人から組織、ビジネスから運用まで、フルシナリオのサービスを提供する、新世代のインテリジェント作業プラットフォームに完全にアップグレードされました。

AI技術の強化は、実体経済のインテリジェントなアップグレードに反映されるだけでなく、社会に奉仕するという共通の責任にも反映されます。

Google が聴覚や視覚に障がいのある人向けに物体の梱包を認識するアプリケーションや、ビデオ会議用の自動手話検出システムを設計したのと同様に、AI テクノロジーも社会に利益をもたらし公共に貢献するという「善のためのテクノロジー」という倫理精神を示しています。

同様に、Baidu も「Technology for Better」というコンセプトを堅持し、企業市民として社会的責任を果たしています。たとえば、百度は長年、人探しという公共福祉の目的にAI技術を活用してきました。2020年12月現在、百度AIの人物検索は、約1万2000の家族の再会に貢献しています。例えば、百度AIは文化保護と動物保護を継続的に支援しています。例えば、百度は国際動物福祉基金（IFAW）と協力し、人工知能技術を使用して野生生物製品の違法取引と戦う世界初のプラットフォームを立ち上げました。当社はナショナルジオグラフィックと協力し、百度のAI画像認識機能を通じて蝶の種の識別効率を向上させ、蝶の種の保護と研究に技術サポートを提供しています。百度は清華大学、中国古跡保護協会などの機関と協力し、人工知能技術を使って国宝級の古代建築物の内外の微妙な変化を識別し、適時に修復できるようにしている。百度のAI技術は、楽山大仏や広元千仏崖などの重要な文化遺産の管理と保護に利用され始めている。

AI技術が社会全体の生産や生活に普及し応用されるにつれ、経済発展と社会進歩を促進する積極的な力としての人工知能の価値がますます顕著になっていることがわかりました。

結論：それぞれの美しさを持って共に前進する

2020年は世界にとって、政治と経済の情勢に大きな影響を与えた年です。また、世界のテクノロジー業界が新技術の波に導かれて大きな変化を経験した年でもあります。通信、旅行、インターネットなどの分野、エネルギーや工業などの伝統的な産業は、新旧の技術パラダイムと勢力圏の対立と権力闘争に直面しています。

今年は基本的なアルゴリズムの分野で大きな進歩は多くなかったものの、少数のテクノロジー企業の研究成果から、AI技術はさまざまな業界に深く浸透しつつあります。 2020年には、AI技術がさまざまな産業のデジタル化とインテリジェント化の重要な要素となるでしょう。

2020 年の Google と Baidu の AI 技術の進化と産業化の成果を振り返ると、次のような結論を導き出すことができます。

まず、AIの基礎技術は今も着実に進歩しており、アルゴリズム、コンピューティング能力、開発ツールの成熟した進化は、AIプラットフォームの効率を向上させる有効な手段であり続けています。このレベルでは、Google と Baidu は大まかな方向性は一致していますが、製品システムや研究開発の重点が異なるため、具体的な技術ルートは異なります。

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第二に、AI技術と開発プラットフォームが成熟するにつれて、AIはクラウド、エッジ、エンドなどデジタルシナリオのあらゆる側面に浸透しています。これはGoogleにも当てはまり、Baiduではさらに当てはまります。

第三に、AI産業化の面では、グーグルはまだより体系的な戦略策定と推進を行っておらず、異なる分野の企業や組織との散発的で緩やかな協力を維持している。中国では、産業の高度化に向けた競争がより切迫しており、AI企業間の競争が激しいため、AI産業化の速度と強度は海外市場をはるかに上回る可能性がある。 AI技術分野でリードする百度は、この業界のデジタル化とインテリジェント化を推進する中核的な企業となっている。 「クラウドとインテリジェンスの統合」などの体系的なAI産業戦略計画を構築することは、この新しいテクノロジー産業の変革におけるBaiduの中心的な機会となっています。

2020 年が終わりに近づいていますが、見直す価値のある AI シーンが数多くあることがわかりました。2021 年を見据えると、より多くのビジネスおよび産業シナリオにおける AI テクノロジーの爆発的な普及は、私たちを決して失望させないはずです。