私の国における人工知能の発展に対する最大の圧力は、基礎理論と独自のアルゴリズムです。

業界では、人工知能はこれまで2世代を経てきたと一般的に考えられています。第一世代の人工知能は知識主導型であり、全体的な進歩には限界がある。第二世代の人工知能はデータ主導型であり、現在普及しているビッグデータやディープラーニングなどは、多くの技術大国が競い合う戦略的な技術の頂点となっている。

世界の主要先進国は人工知能の発展を国家競争力の強化と国家安全の維持のための重要な戦略と位置付け、計画や政策の導入を加速し、コア技術、優秀な人材、標準や規格を中心とした配置を強化し、新たな科学技術革命における発展の主導権を獲得しようと努めているとみられる。例えば、日本は2017年に「人工知能技術戦略」を発表し、欧州連合は2018年に「EU人工知能戦略」を発行し、米国は2019年に「米国人工知能イニシアティブ」を立ち上げ、韓国は2019年に「人工知能（AI）国家戦略」を発表しました。

「人工知能は科学技術の最高峰である。これを習得できれば、経済と社会の発展において大きな優位性が得られる。したがって、中国はできるだけ早く人工知能の分野で飛躍的進歩を遂げ、世界における地位を確立するよう努めなければならない」と中国科学院院士で清華大学学際情報科学研究所所長の姚其志氏は述べた。

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中国はアプリケーションの実装において世界の最先端を走っている

私の国における人工知能は 1978 年に始まりました。

長年にわたる研究開発を経て、特に2017年に「新世代人工知能発展計画」が公布されて以来、人工知能は国家戦略となっています。我が国の人工知能は急速な発展の新たな段階に入り、多くの分野で重要な成果を上げています。一部の分野では重要なコア技術に画期的な進歩が見られ、すでに世界的な影響力を持っています。

基礎理論の面では、中​​国はディープラーニング理論と推論アルゴリズム、脳型コンピューティング、脳コンピューターインターフェースなどの新興の基礎フロンティア分野で画期的な進歩を遂げ、スマートチップなどの重要な技術分野で大きな成果を上げました。ファーウェイの「Ascend」、ディープラーニングプロセッサチップ「Cambrian」、清華大学の再構成可能チップなどは、いずれも世界最先端のレベルに達しています。

基幹技術の面では、わが国は機械翻訳、自動運転、知能ロボットなどの技術で世界最先端に歩調を合わせ、いくつかの基幹技術で画期的な進歩を遂げ、顔認識や音声認識・生成などの分野で世界をリードする立場にあります。

同時に、我が国の人工知能はさまざまな産業や分野との融合を加速しており、人工知能技術はインターネットの応用から実体経済や人々の生活へと徐々に浸透しつつあります。わが国の人工知能産業の応用は、モノのインターネットのデータ認識能力とクラウドから端末までのインテリジェントコンピューティング能力を基盤として、絶えず定着し、繁栄しており、スマート医療、スマートシティ、スマート物流、スマート交通、スマート環境保護などで目覚ましい成果を上げています。

「現在、わが国は人工知能企業の数で世界第2位、資金調達規模で世界最大、特許申請数で世界最大です。特に、応用の実施において、中国は世界の最先端にあります。わが国は人工知能分野で世界の重要な先進国の一つになったと言えます。」中国科学技術情報研究所党委員会書記の趙志雲氏はコメントした。

趙志雲氏は、世界が人工知能の分野で先行している現在、中国の戦略、政策、データ、市場応用における優位性が、人工知能の飛躍的発展のための重要な条件を作り出していると考えている。

まず、強力な戦略的ガイダンスと政策的サポートです。趙志雲氏は、「『新世代人工知能発展計画』の公布は、我が国の人工知能発展の戦略的配置が具体化したことを意味する。それ以来、各部門と地方が積極的にその実施を推進してきた。北京、上海、天津、重慶など多くの省市が、対応する人工知能計画と行動計画を公布し、研究開発投資を増やし、研究開発機関を設立し、人材導入や税制優遇などの支援政策を策定し、企業の知能化変革のペースを加速させている。政府、産業界、学界、研究、応用が連携して人工知能の発展を推進するパターンが具体化しつつある」と述べた。

2つ目は膨大なデータリソースです。我が国のインターネット利用者数は9億8,900万人で世界最大、携帯電話利用者数は9億8,600万人で世界最大であり、モバイルネットワーク決済利用者数は8億5,300万人に達しています。特に特定の応用分野では、データの規模が膨大です。例えば、私の国における外来診療の総数は、年間 80 億人回以上に達します。 「これほど大量のデータは世界でも例がなく、わが国の人工知能技術の発展に豊富な資源を提供する」と趙志雲氏は述べた。

3つ目は豊富な応用シナリオです。私の国は世界最大かつ最も成熟したインターネット市場を有しており、インターネット分野における人工知能の応用の余地は広大です。わが国は世界で最も充実した産業チェーンを有しており、各セグメントは変革とアップグレードの必要性に直面しており、人工知能のエンパワーメントに対する需要は非常に大きいです。新たな都市化の加速と都市規模の継続的な拡大により、人工知能を活用して都市インフラを改善し、都市ガバナンスを強化する大きな可能性が生まれています。

4つ目は、若い才能が急速に成長し、集まっていることです。わが国の主要大学は人工知能学部の設置を加速し、学部・大学院教育の規模を拡大しています。人工知能に関するトップクラスの国際会議や学術誌では、若い中国の学者が最も活発なグループの1つとなっている。若者が主導する人工知能スタートアップやユニコーン企業の数は増え続けており、海外から帰国する若手学者の数も大幅に増加している。

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基盤の弱さが戦略的な見通しに影響を与える

私の国では人工知能の開発にも弱い部分があります。

まず、人工知能の基礎理論と独自のアルゴリズムの間には大きなギャップがあります。我が国の人工知能研究は遅れて始まり、独創的な貢献はあまりありません。我が国の質の高い論文の数は近年大幅に増加していますが、トップクラスの論文や主要な理論的革新は依然として主に米国、英国、カナダなどの国からのものです。

これは、我が国の人工知能分野では、0から1への基本的なイノベーションは少ないが、1からNへの応用イノベーションは多いことを意味します。 「木は広がったが、その根は国内にはない」と趙志雲さんは語った。

趙志雲氏は、中核アルゴリズムとオープンソースシステムの弱点が我が国の人工知能分野における最も顕著な技術的ボトルネックの一つであり、その結果、我が国のディープラーニングモデルや生成的敵対的ネットワークなど新たな大きな成果や独創的な理論的貢献が少なく、機械学習などの一般的なオープンソースアルゴリズムプラットフォームの配置が不十分であると考えている。産業の発展は主に国際的な大企業のオープンソースコードとシステムフレームワークに依存している。

姚其志氏の見解では、人工知能の開発における最大のプレッシャーは基礎研究から生じる。 「中国のAI応用は確実に世界の多くの地域に追いつき、さらには世界をリードしていることは誰もが知っていますが、AIの基礎研究はまだ不足しています。そのため、人材を育成し、彼らに良い環境を提供し、基礎研究に従事するよう奨励する必要があります。これが、AIの将来の飛躍的進歩を促進する唯一の選択肢です。」

中国科学院計算技術研究所の陳雲吉研究員も、論文「知能計算システム - 人工知能専攻者のための体系的コース」の中で、「人工知能研究のレベル（アルゴリズムレベル、アプリケーションレベル）が高ければ高いほど、中国の研究者が世界に貢献した割合は高く、レベル（システムレベル、チップレベル）が低いほど、中国の研究者が世界に貢献した割合は低い。ImageNetの各種コンテストでは、多くの中国機関のアルゴリズムモデルが「リストを独占」する傾向を示しており、これは世界の最先端レベルを代表していると言える。しかし、これらのアルゴリズムモデルのほとんどは、CUDAプログラミング言語、Tensorflowプログラミングフレームワーク、GPU上で開発されている。これらの基礎となる「ハードテクノロジー」において、中国の研究者の世界への貢献は比較的小さい。基礎研究能力の欠如は、我が国の人工知能の基礎研究を妨げるだけでなく、さらに重要なことに、我が国の知能産業を空中楼閣にし、コアチップとオペレーティングシステムに制限される情報産業の古い道をたどることになるだろう」と指摘している。

第二に、ハイエンドチップ、主要部品、高精度センサーの基盤が弱い。 Nvidia、Qualcomm、Intelなどの国際的大手企業が依然として世界のハイエンドチップ事業を独占しており、特に2020年の大手メーカー間の合併や買収により、主導権は西側先進国の手にさらに渡ったとみられる。これらの要因により、我が国の主要装備、ハイエンドチップ、主要製品とシステム、基本材料、部品、ソフトウェア、インターフェースの基盤が弱体化しています。欧米諸国は、依然としてグラフィックプロセッサ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイなどのハードウェア技術を独占しています。

第三に、国際的な影響力を持つAIイノベーションエコシステムを形成できなかった。趙志雲氏は、国際的な大手企業がオープンな人工知能プラットフォームを構築し、ハードウェア・システム・産業チェーンを結びつけることで、革新的なエコシステムの構築を主導していると述べた。我が国の特定分野における人工知能の国家レベルのオープンイノベーションプラットフォームは初期の成果を上げているものの、機械学習の一般的なオープンソースアルゴリズムプラットフォームの配置はまだ不十分であり、産業チェーンの推進力と国際的な影響力をさらに向上させる必要があります。

これら 3 つの欠点の背後にある最大のボトルネックは、優秀な人材の不足です。清華大学人工知能研究所と清華・中国工程院知識知能共同研究センターが共同で発表した「人工知能発展報告書2011-2020」によると、高レベル人工知能研究者の全国分布から見ると、米国が高レベル人工知能研究者の数が最も多く、1,244人で62.2％を占めている。中国は米国に次ぐ2位だが、わずか196人で9.8％を占めている。

「一流の科学研究チームがまだ不足している」と北京大学経済学院教授で深圳湾区デジタル経済技術研究所所長の曹和平氏は述べた。「問題が起きてから解決するわけにはいかない。戦略的で革新的な科学者のグループを準備する必要がある。彼らはすでに起きている問題やこれから起きる問題を事前に考え、そのアイデアを問題として具体化し、知的特許を形成し、実験室で試作品を作る。そして国家経済システム内の工業団地のインキュベーターやアクセラレーターと連携して産業能力を形成する」

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テクノロジー主導とアプリケーション主導の取り組み

これを念頭に、専門家は、わが国は今後、科学技術主導と応用主導の戦略的方向性を堅持し、科学技術革新能力の向上に重点を置き、人工知能の応用を全面的に推進する必要があると提言している。科学技術主導と応用主導の双方向の努力を通じて、わが国の人工知能は理論上の欠点を迅速に補い、技術的に自立し、制御可能になり、業界で高い地位を占めることができる。

まず、我が国の人工知能分野における技術革新能力を総合的に強化します。人工知能分野の基礎研究に対する安定的かつ継続的な支援を強化し、人工知能と数学などの基礎分野との相互統合を促進し、独創性と非コンセンサス性が強い探索的研究を支援します。重点コア技術克服の戦いに勝利するために力を集中し、優れた力を導き、組織して「ボトルネック」問題の解決に全力を尽くします。人工知能分野における国家戦略科学技術力の構築を加速し、国家人工知能研究室や国家重点研究室などの関連イノベーション拠点の統合配置を強化する。我々は、人工知能技術の飛躍に向けた重要なチャンスをタイムリーに捉え、「科学技術イノベーション2030-新世代人工知能」などの主要プロジェクトの実施を加速し、我が国の経済と社会のインテリジェント化に向けた主要な技術ニーズに対応すべきである。

2つ目は、人工知能シナリオの大規模な応用を推進することです。企業のイノベーション主体としての地位を強化し、産学研の連携を深め、さまざまな実際の産業環境における人工知能技術の適応性を高め、技術の成熟度と実用性能を継続的に向上させます。国家の新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォームの構築をさらに推進することで、人工知能産業における大手企業や研究機関の主導的かつ模範的な役割を十分に発揮させ、さまざまな汎用ソフトウェアや技術のオープンソース化を奨励し、より完全な技術革新エコシステムを構築します。地方政府の熱意を十分に活用して人工知能の発展を促進し、人工知能の応用の実証を強化し、経済の革新と国際競争力を総合的に高めます。

3つ目に、人工知能の開発においては、引き続き人材育成を最優先に取り組んでまいります。訓練と導入の組み合わせを堅持し、人工知能教育システムを改善し、卒業生の入学規模を拡大し、人材の蓄えと階層構築を強化し、特別なルートを開設し、特別な政策を実施し、ハイエンドの人工知能人材の正確な導入を実現します。

4番目に、人工知能の倫理的ガバナンスを強化します。人工知能は、技術的属性と社会的属性の高度な融合という特徴を持っています。私たちは、人工知能がもたらす可能性のあるリスクと課題に焦点を当て、法律、安全保障、雇用、倫理、政府ガバナンスなどの分野における人工知能の問題に関する研究を強化し、人工知能の安全で制御可能な発展を導く必要があります。

第五に、人工知能分野におけるオープンな協力を深めます。我々は国際的な開放性と協力を堅持し、人工知能の世界的な技術的課題をめぐる研究開発協力を展開し、人工知能の発展とガバナンスを共同で推進し、人工知能分野の関連国際標準と倫理規範を共同で策定し、人工知能が引き起こす可能性のある世界的な課題に積極的に対応する必要がある。