人工知能業界が「再始動」：2021年の5つの主要トレンドに関する洞察

2020年12月30日、テンセントYoutuの2020年度年次コミュニケーション会議が海南省で正式に開催されました。Youtu Labのビジネスリーダーは、今年のYoutuの研究開発と産業実装の成果を包括的かつ詳細にまとめ、共有しました。

テンセントYoutuラボゼネラルマネージャーの呉雲生氏は開会の挨拶で、今回のYoutuコミュニケーション会議のテーマは「再出発」であり、2020年の疫病が各業界のリズムを乱す状況において、Youtuが新たな姿勢で組織とグループ全体を再出発させていることを意味していると述べた。

コミュニケーション会議では、テンセント研究所スマート産業研究センター副所長の徐思燕氏が「ユビキタス」の観点から2020年の人工知能産業の発展を振り返り、2021年の人工知能産業の動向について5つの展望を示した。

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スピーチの全文は次のとおりです。

ゲストの皆様、メディア関係者の皆様、こんにちは！ 2020年は、全世界が前例のない困難を経験した、間違いなく歴史に残る年となるでしょう。今年上半期、新型コロナウイルス肺炎の突発的な流行は、一方では世界の経済社会の発展に前例のない試練をもたらした。他方では、流行はデジタル技術の試金石ともなった。流行に促され、社会全体が人工知能に代表されるデジタル化の新常態へと加速している。今年の世界的な感染症対策を背景に、AIは医療、都市ガバナンス、産業、非接触サービスなどの分野で迅速に対応し、感染症予防・抑制の効率を高め、重要な役割を果たし、この技術の応用可能性を十分に発揮したと言える。ポスト疫病時代には、長期的な経済回復と発展が焦点となり、新たなインフラはAIに新たな使命を与え、AI技術が将来の産業で主導的な役割を果たすことを要求しています。伝統的な産業との深い融合を通じて、新しいビジネス形態を生み出し、実体経済のデジタル化とインテリジェント化への変革を支援します。同時に、AI技術も新しいトレンドを生み出し、新しい変革を実現し、新しい発展段階に向かっています。今年の世界人工知能大会で、テンセント研究所はテンセントYoutu、AIラボ、テンセントクラウド、WeChat AIなどのAIチームと共同で「2020年テンセント人工知能白書」を発表し、「ユビキタスインテリジェンス」という概念を提唱した。

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私たちは、「ユビキタスインテリジェンス」の世界が加速していると信じています。 「ユビキタス」とは、幅広い、基本的な、あらゆるシナリオを意味します。これには2つの側面があります。1つは、新しいインフラストラクチャに広く統合されることです。新たなインフラの推進力の下、人工知能技術は徐々にインターネットや電気などの基本的なサービス施設へと変貌し、あらゆる業界や分野に汎用的なAI機能を提供し、産業変革のスマートな基盤を築き、産業のデジタル化と変革を促進します。 2 つ目は、より多様なアプリケーション シナリオと、より多くのユーザーを獲得することです。 AIは、産業、医療、スマートシティなどさまざまな分野に浸透しており、今後はさらに多くの産業がインテリジェントテクノロジーと革新的に融合し、新たなビジネス形態やビジネスモデルが生まれるでしょう。同時に、応用シナリオが増えるということは、「テクノロジーは善のために」という信念を堅持し、一般大衆に利益をもたらす、より包括的で責任ある開発を目指す必要があることも意味します。

では、ユビキタスインテリジェンスを実現するにはどうすればよいでしょうか?まず、新しい接続、新しいセキュリティ、新しいシステムがインテリジェントな基盤を構成します。新しい接続はデータ入力の問題を解決し、すべてのものの相互接続を実現します。新しいセキュリティはセキュリティの問題を解決し、管理可能な範囲内で全体的なセキュリティを確保します。新しいシステムは倫理的および法的問題を解決するもので、その中核は「善のためのテクノロジー」です。これを基に、コンピューティング能力、アルゴリズム、データ要素の三位一体により、スマートなミドル プラットフォームが構築されます。インテリジェンス+ レベルでは、AI は 4 つの主要なシナリオに適用されます。まず、高品質な生産方式の形成を推進します。 2つ目は、公共サービスのリソースと深く統合することです。 3つ目は、都市統治能力の近代化の達成を支援することです。 4つ目は、新しいシナリオが絶えず繰り返されることです。例えば、初音ミクのようなバーチャルキャラクターは、パンデミック中に人気を博しましたが、今後はそのようなタイプがより多様化し、エンターテイメントアプリケーションからより幅広いアプリケーションシナリオへと徐々に広がっていくでしょう。

国家政策の軌道の変化は、AI技術産業の発展の方向性を導き、反映します。初期段階では、基本的な枠組みと技術基盤を築くために、主にシステム設計、技術研究開発、標準設定に重点が置かれます。第2段階では、特別な開発計画が開始され、スマート産業とスマートライフの主要分野が継続的に洗練され、焦点が絞られ、ターゲットが絞られ始めました。第3段階は、AIと実体経済の深い融合の発展段階であり、人工知能戦略は「知能+」にアップグレード・拡大され、AIを活用して各産業の変革とアップグレードを強化することに重点を置いています。現在、AIは新たなインフラ政策に組み入れられ、新たな技術インフラを支える主要な柱の一つとなっている。AIは、パンデミック後の経済回復と成長を推進するという使命を担っており、新たな産業変革の核心的な原動力にもなるだろう。

近年、世界の主要国は人工知能への投資を増やしており、その戦略的重要性は一般的なコンセンサスとなっています。我が国の人工知能への関心は高まり続けています。2015年からの5年間で、関連政策は4段階の発展とアップグレードを経てきました。現在、人工知能は「新インフラ」政策の一部となっており、我が国が「ユビキタスインテリジェンス」の推進をさらに加速するための非常に有利な条件と機会を提供しています。

前述のように、「ユビキタスインテリジェンス」の核心は「ユビキタス」にあり、それがあらゆる分野に関わり、幅広い応用シナリオを持つことができる理由は、「見る」「聞く」「理解する」「学ぶ」という技術自体の継続的な進歩と切り離せないものです。視覚技術はコンピューターの目です。この技術は現在非常に成熟しています。以前は精度のみに重点が置かれていましたが、現在は安全性と信頼性にますます重点が置かれています。音声技術はコンピューターの耳と口であり、人間とコンピューターのインタラクションの重要な新しい入り口を切り開きます。近年、このようなインタラクションはますます自然なものになっています。今年の子供の日には、「艾玲」というバーチャル歌手が登場し、王俊凱と雄安小学校の子供たちと一緒に歌を歌いました。このバーチャル歌手は、実在の人物と同じ声を持っているだけでなく、人間のように感情を込めて歌うこともできます。自然言語理解は人工知能の最高峰です。当社の AI ラボは数多くの国際コンテストで 1 位を獲得しており、WeChat AI は国際対話システム技術チャレンジで 2 度優勝しています。機械学習は「万能」な基礎学問です。AIラボはゲーム、医療、農業などの分野での応用シナリオを模索し、一連の成果を達成しました。

この流行は、「ユビキタスインテリジェンス」の破壊的役割と将来の発展の可能性を十分に実証しました。 AIを筆頭とするデジタル技術は、感染症対策に重要なツールを提供し、医療、製造、サービス、都市管理などの分野で重要な役割を果たしており、感染症後の時代の業務・生産の再開とデジタル経済の発展を全面的にサポートするだろう。

例えば、流行期間中、テンセントのAI医療画像製品であるTencent Miying AIとTencent Cloudテクノロジーを搭載した人工知能CT装置が湖北省の多くの病院に配備され、医療スタッフの診断と治療を支援しました。患者がCTスキャンを完了すると、デバイスはわずか数秒でAI認識を完了し、1分以内に医師に補助的な診断参考資料を提供することができるため、医師の読影時間が大幅に短縮され、作業効率が向上し、誤診率が下がり、流行初期における医療資源の深刻な不足を効果的に緩和することができます。

AIは医療分野だけでなく、あらゆる分野の変革とアップグレードを促進し、社会の労働生産性を効果的に向上させ、人件費を効果的に削減し、製品サービスを最適化し、生産とライフスタイルを変えることができます。AIは産業の変化を推進し、常に新しい技術、新しい製品、新しい産業、新しいモデルを生み出すことができます。

産業分野では、産業スーパーブレインは、サプライチェーン、研究開発、生産からマーケティング、サービスまでの全プロセスにおける問題を解決し、科学的な管理とインテリジェントな生産を保証します。これまで、テンセントクラウドはCSOTと提携し、テンセントクラウドをベースとしたAIインテリジェント製造ソリューションを導入してきました。製品の品質と生産効率を確保しながら、人件費を大幅に削減し、工場の品質検査担当者の数を60％削減し、コスト削減と効率向上の目標を真に達成しました。

教育分野では、防疫期間中の小中学校における「授業は中止しても教育は中止せず、学習は止めない」という活動において地方教育部門と協力するため、全国の小中学校に無料でサービスを提供するスマート教育ソリューションを立ち上げました。一方で、教師が宿題を賢く採点できるようにスマートワークブックを公開し、他方では、学生のAI知識の学習への関心を刺激するためにAI科学普及公益クラスを創設しています。さらに、従来のコースに加え、AIの基礎、機械学習、AI技術の応用などのモジュールを含むAIに関する一連の特別コースを作成しました。人工知能の基礎、機械学習アルゴリズムとプラットフォームを紹介し、AI応用トレーニングケースと組み合わせることで、学生は人工知能分野の基礎知識とスキルを習得できるようにトレーニングされます。また、自社開発のビジョンモジュールVisionSeedをハードウェアカーと組み合わせてインテリジェントな運転を実現し、K12の生徒によりリアルなAI競争体験を提供し、楽しみながら若者へのAI教育の普及を促進します。

一部のテクノロジの最適化とアプリケーションは、テクノロジ実装プロセス中のシナリオベースのニーズからも生まれます。オンラインビデオ会議は、パンデミック中に急速に発展しました。Tencent Meetingを例にとると、実際の使用では、ユーザーにはいくつかの断片化されたニーズがあり、解決されなければ、ユーザーの実際の製品体験に影響を与える可能性があります。 Tencent Meetingを例に挙げましょう。ビデオ会議中に画面を見つめていると、カメラと画面の位置が一致していないため、相手に下を向いているような印象を与えてしまいます。対面でのアイコンタクトではないため、相手が集中しているかどうか誤解されやすくなります。これを踏まえ、Tencent Meetingでは最近、視線補正のエンタープライズ機能をリリースしました。リアルタイムで高精度な顔追跡アルゴリズムを使用して、処理する顔領域、つまり目の周りの領域をインテリジェントに識別し、その領域を自社設計のディープニューラルネットワークに送信してエンコードし、目を調整した画像を生成します。これにより、ビデオ会議のシナリオで非常に優れたアイコンタクト効果が得られます。補正後の目は非常に自然であることがわかります。

上記は現在最も人気の高い応用分野の一部です。将来を見据えると、AI テクノロジーが直面するトレンドは次の 5 つの側面にまとめることができます。

1 つ目は、ディープラーニング技術が音声、テキスト、視覚などの単一モーダル学習からマルチモーダルインテリジェント学習へと発展していることです。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。一方、マルチモーダル融合は、人間とコンピュータのインタラクションモードの向上を促進することができます。人間とコンピュータのインタラクションプロセス中、人々は視覚、聴覚、触覚などのさまざまな側面から機械の感情とセマンティクスを体験できます。画像、テキスト、音声、アクションなどの複数のインタラクションモードを通じて、人間とコンピュータのインタラクションの自然さと正確さを全体的に向上させることができます。一方、マルチモーダル融合技術は、人体の形状、表現、機能をシミュレートして、実際の人のように人とコミュニケーションや対話ができる高度に擬人化された仮想イメージを作成し、インタラクティブな体験を継続的に向上させることができます。現在、デジタルヒューマンは 2 つの機能カテゴリに分類されています。1 つはコンテンツを報告する静的デジタルヒューマンで、一般的な AI 仮想アンカーはこのタイプに属します。もう 1 つは、リアルタイムの会話が可能で、リアルタイムの会話中に音声、セマンティクス、視覚の理解と統合を完了できるインタラクティブなデジタルヒューマンですが、これはより困難です。将来のマルチモーダルデジタルヒューマンは、人間と同様に、見る、聞く、話す、知識論理を持つ能力を備え、「人工知能をより人間らしくする」プロセスをさらに一歩進めることになります。

2 番目の傾向は、人間とコンピュータの相互作用において感情的な体験にさらに注意が払われることです。計算科学、心理学、認知科学を組み合わせることで、感情ロボットは感情を認識、理解、表現し、ユーザーのニーズや環境情報の変化を識別し、人々の感情的な意図を理解して適切に反応する能力を持つようになります。この感情的なフィードバック情報は、推奨事項の最適化、広告のカスタマイズ、インテリジェントな意思決定などの分野で重要な役割を果たします。

3 番目のトレンドは、将来 AI がマルチプラットフォームおよびマルチシステムの連携状況を提示し、より広範なエンパワーメントを実現することです。具体的には、2つの道に分けられます。1つ目は、汎用プラットフォームから業種別プラットフォームへの分化です。各伝統産業の業界ビジネスロジックに基づいて、業界の基本アプリケーションを統合し、業界のアプリケーションシナリオを深く探求します。 2つ目は、エンドサイドシステムの連携システムに向けた開発です。現在、端末側システムは機能が単一で機能が固定されており、適用シナリオが限られており、システムの調整が不十分です。既存の端末側アプリケーションは、機能性と拡張性の両面で、実際の一般的なアプリケーション要件を満たすにはほど遠い状態です。そのため、汎用プラットフォーム、産業プラットフォーム、端末アプリケーションの相乗効果を実現し、特定アプリケーションの機能カスタマイズや拡張をハードウェアとソフトウェアの統合的な形で実現する必要があります。

4番目のトレンドは「エッジAI」に焦点を当てています。クラウドコンピューティングの補完と最適化として、エッジコンピューティングはクラウド上でディープラーニングを通じてデータを生成し、デバイス自体でモデル推論と予測を実行できることがわかっています。これにより、信号遅延の問題が改善され、リアルタイム処理速度が向上し、信頼性とセキュリティが向上します。同時に、新旧の機器間で柔軟に展開して情報の相互接続を実現できます。具体的には、エッジ AI には現在 3 つの開発方向があります。まず、将来的には、膨大な多次元データセットの集中処理とエッジ分散コンピューティングの需要が高まり、AI の基盤となるサポートハードウェア、つまりチップのコンピューティング能力がさらに脅かされることは避けられません。したがって、エンド、エッジ、クラウドをカバーする AI チップは、フルシーンの AI ソリューションを作成し、すべてのものの相互接続を実現するのに役立ちます。第二に、人工知能分野の上流・下流企業は拡張・拡大を加速し、チップ、システム、端末を統合したAIプラットフォームになることに注力している。最後に、AI プラットフォームのオープンソースの強化があります。多くの大手インターネット企業が独自の AI 高レベル開発フレームワークを立ち上げ、AI 対応産業にワンストップ ソリューションを提供することで、他の企業や開発者が AI の研究開発、応用、イノベーションをより簡単に行えるようになりました。

最後のトレンドは、AIとその他のデジタル技術の統合と衝突がより広範囲に及ぶようになり、無限の想像空間が生まれることです。 1つ目はAIと量子コンピューティングの組み合わせで、大量のデータの生成、保存、分析の効率を大幅に向上させ、機械学習の能力を高めることができます。 2つ目は、VR/ARアプリケーションに人工知能を統合することです。これにより、ターゲットステージをより正確に識別し、視覚、行動形態、知覚の信頼性を向上させることができます。第三に、人工知能とブロックチェーンを組み合わせることで、大量のデータを分散的に整理・管理し、より大規模で高品質、制御可能、監査可能なグローバルな分散型人工知能データラベリングプラットフォームが可能になります。最後に、AIと5Gの統合の見通しも非常に広いです。5Gは強力で信頼性の高い接続を提供し、デバイス上のAIのインテリジェンスと応答性を最大限に高め、スマートシティ、スマート製造、医療、輸送など、複数の分野のニーズに柔軟に適応できます。

AIが人間の仕事を奪い、構造的な失業問題を引き起こすと考える声がある。しかし、AIは本質的に破壊的な意義を持つ新たな生産力であることは否定できません。AIは経済社会のさまざまな産業や分野との融合と革新の過程で、常に新しいビジネスモデル、新しいシナリオ、新しい成長ポイントを生み出しています。今回の流行中に初めて試みられた無人経済は、流行後も浸透を続け、第一次、第二次、第三次産業に大きな可能性を示すと予想されます。人間とコンピュータの相互作用という新たな協力関係の下、今後多くの産業が「無人経済」へと向かうことになりますが、ここでの無人経済は「より多くの人々のための」ものでなければならず、一般大衆に利益をもたらす「ユビキタスインテリジェンス」を真に実現しなければなりません。

将来、AI技術は生産や生活に完全に統合され、遍在するようになります。すべてがそれに依存するため、非常に重要であると言えます。また、インテリジェント技術が静かに目に見えなくなり、あらゆるものに統合されるため、目立たないと言えます。 「道は広く、左に曲がることも右に曲がることもできる。」ユビキタスインテリジェンスの流れに乗って、AI技術は広く浸透し、まさに各産業の経済活力と発展活力を養う土壌となるでしょう。テンセントはこの目標に向けて取り組んでいます。