人工知能分野で最も有望な技術トップ10

2018年世界ロボット会議が北京で開催され、ロボット産業の最先端技術が披露されました。世界的なロボット企業、高効率科学研究機関、その他各界の組織が参加し、最新の技術と成果を披露しました。 本日、中国電子学会は会議フォーラムで「新世代人工知能における最も有望な技術展望トップ10（2018～2019年）」を発表しました。

現在、世界はテクノロジーと産業が高度に結びつき、深く重なり合う新たな変化の局面を迎えていると報じられています。ビッグデータの形成、理論アルゴリズムの革新、コンピューティング能力の向上、ネットワーク設備の進化により、人工知能は新たな革新と発展のピークを迎えています。新技術は画期的な進歩を続け、ディープラーニング、国境を越えた統合、人間と機械のコラボレーション、グループインテリジェンスの開放、自律制御など、新たなアプリケーション指向の特徴を提示しています。新世代の人工知能技術に対する将来予測を強化し、世界の技術革新のダイナミクスと発展の動向を正確に把握することで、業界の健全な発展、資金の秩序ある参入、政策計画の導入、新興市場の発展に対して、意思決定の参考値と実践的なガイダンスを備えた知的サポートを提供します。

この点について、中国電子学会は、国家が公布した「新世代人工知能発展計画」や「新世代人工知能産業発展促進3ヵ年行動計画（2018～2020年）」などの一連の政策計画に基づき、新世代人工知能技術と産業においてトップレベルと特徴を持つ大手企業数社を調査・訪問し、著名な大学や研究機関の人工知能分野の専門家や学者への訪問を企画し、権威あるシンクタンクや著名な戦略コンサルティング会社の最新レポートを体系的に整理し、最も特徴的な10の成長技術を選定して、以下の結論に達した。

1. 敵対的ニューラルネットワーク

敵対的ニューラルネットワークとは、データを継続的に生成するニューラルネットワークモジュールと、生成されたデータが現実のものであるかどうかを継続的に判断するニューラルネットワークモジュールから構成されるニューラルネットワークアーキテクチャを指し、現実に近い独自の画像、音声、テキストデータを作成する技術です。この技術により、機械翻訳、顔認識、情報検索の精度と正確性が大幅に向上すると期待されています。3次元モデルデータシーケンス機能の向上により、将来的には自動運転やセキュリティ監視などの分野で大きな応用価値を生み出すでしょう。

図1. 敵対的ニューラルネットワークにおけるデータの連続生成と識別

出典: MITテクノロジーレビュー

2. カプセルネットワーク。

カプセルネットワークとは、ディープニューラルネットワーク内に多層ニューロンモジュールを構築し、物体の詳細な空間位置や姿勢などの情報を検出して保存する技術を指します。この技術により、機械はより少ないサンプルデータで異なる状況にある同じ物体を素早く識別できるようになり、顔認識、画像認識、文字認識の分野で幅広い応用が期待されています。

3. クラウドAI

クラウド AI とは、クラウド コンピューティングの運用モデルと人工知能を深く統合し、機械学習ツールをクラウド上で集中的に利用、共有する技術を指します。この技術は、膨大な人工知能の運用コストをクラウドプラットフォームに移転することで、端末機器が人工知能技術を利用するための敷居を効果的に下げ、ユーザー層の拡大に寄与し、将来的には医療、製造、エネルギー、教育など、複数の業界や分野で広く利用されるようになるでしょう。

図3 大手クラウドコンピューティング企業がAIサービスを開始

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出典：中国電子学会編纂

4. 深層強化学習

深層強化学習とは、深層ニューラル ネットワークと強化学習を意思決定機能と組み合わせ、エンドツーエンドの学習を通じて知覚、意思決定、または知覚と意思決定の統合を実現するテクノロジを指します。この技術は、事前の知識を必要とせず、ネットワーク構造の複雑さを軽減し、必要なハードウェアリソースが少ないという特徴があり、複雑な環境に適応する際の機械知能の効率と堅牢性を大幅に向上させることができ、スマート製造、スマート医療、スマート教育、スマート運転の分野で幅広い発展の見通しを持っています。

図4 深層強化学習は優れた構造特性を持つ

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5. インテリジェントな脳とコンピューターの相互作用

インテリジェント脳コンピュータインタラクションとは、人間の脳神経と生体適合性の高い外部機器との間に直接接続経路を確立することで、神経系と外部機器間の情報相互作用と機能統合を実現する技術を指します。この技術は、人工知能制御の脳コンピュータインターフェースを使用して、人間の脳の作業状態を正確に分析し、脳コンピュータ知能の統合を促進し、人間のコミュニケーションをより多様で効率的にします。将来的には、臨床リハビリテーション、自動運転、航空宇宙などの分野で広く使用されるでしょう。

図5 インテリジェントな脳とコンピュータの相互作用により、人間のコミュニケーションがより効率的になる

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6. 会話型AIプラットフォーム

会話型 AI プラットフォームとは、音声認識、意味理解、自然言語処理、音声合成などの複数のソリューションを統合し、認識、理解、フィードバック機能を備えたオープン プラットフォームを開発者に提供するテクノロジーを指します。この技術は、対話サービスシーンにおいて機械と人との自然なインタラクションを実現することができ、今後はスマートウェアラブルデバイス、スマートホーム、スマートカーなど多方面で幅広く活用されることが期待されています。

出典：IDC、中国電子学会がまとめた

7. 感情的知性

感情知能とは、人工知能を使用して、顔の表情、口調、感情などの人間のような感情的な反応をシミュレートし、感情的な属性を持つ仮想画像を作成するテクノロジーを指します。この技術により、機械は人間の感情をよりよく認識、理解、誘導できるようになり、ユーザーに効率的で人間的なインタラクティブ体験をもたらすことができます。将来的には、インテリジェントロボット、インテリジェントバーチャルアシスタントなどの分野でより頻繁に、より深く使用されるようになるでしょう。

図7 感情知能技術は人間の感情をシミュレートする

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出典: フロンティアズ・イン・ヒューマン・ニューロサイエンス

8. ニューロモルフィックコンピューティング

ニューロモルフィック コンピューティングとは、生物学的脳の神経系をシミュレートする技術のことで、生物学的ニューロンとシナプスの機能、およびそれらのネットワーク構成をチップ上でシミュレートし、機械に知覚と学習の能力を与えます。この技術の目標は、機械が生物の脳と同様の低消費電力、高効率、高耐障害性などの特性を持つようにすることであり、インテリジェント運転、インテリジェントセキュリティ、インテリジェント検索などの分野で幅広い応用が期待されます。

図8 ニューロモルフィックコンピューティングの構造

出典：中国電子学会編纂

9. メタ学習

メタ学習とは、ニューラル ネットワークと人間の注意メカニズムを組み合わせて一般的なアルゴリズム モデルを構築し、機械知能が迅速かつ自律的に学習できるようにする技術を指します。この技術により、機械知能は真に自律プログラミングを実現し、既存のアルゴリズムモデルの効率と精度を大幅に向上させることができます。今後のさらなる応用は、人工知能を専門段階から一般段階へと推進するための鍵となるでしょう。

図9 メタ学習により高速な自律学習が可能になる

10. 量子ニューラルネットワーク

量子ニューラルネットワークとは、量子デバイスを使用してニューラルネットワークを構築し、ニューラルネットワークの構造とパフォーマンスを最適化する技術を指します。この技術は、超高速、超並列性、指数関数的容量などの量子コンピューティングの特性を最大限に活用し、ニューラルネットワークのトレーニング時間を効果的に短縮します。将来的には、顔認識、画像認識、文字認識などの分野で重要な応用価値と幅広い展望を持つことになります。

図10 量子ニューラルネットワーク構造の模式図

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