待望の2020年世界インターネット会議が先日、烏鎮で開催されました。中国サイバースペースアカデミーがまとめ、国家産業情報セキュリティ開発研究センター、中国情報通信研究院など多くのAI研究機関、北京郵電大学、北航大学、清華大学、北京大学など一流の人材育成と専門的な科学研究力を持つ多くの大学が共同で参加した「世界インターネット発展報告書2020」と「中国インターネット発展報告書2020」が正式に発表されました。報告書の公開データによると、米国と中国のインターネットの発展は他国よりはるかに進んでおり、中国は人工知能の特許申請数で初めて米国を上回り、世界一になった。

[[354348]]

人工知能（略して AI）という用語は、米国ダートマス大学の科学セミナーでマッカーシーによって初めて提案され、初めて専門分野となりました。 AIは、当初の学術的概念の誕生から、さまざまなシナリオに適応できる最先端の技術になるまで、60年以上の発展を遂げてきました。理論の漸進的な改善と技術の継続的な成熟により、AIの応用分野は中核産業、軍事、政府業務から商業、民生用途へと徐々に拡大し、応用シナリオも豊富になってきました。

アメリカより20年遅れてスタートした中国が、なぜ追いついたのか？

1956年、人工知能技術は提唱されるやいなや米国で十分な注目と発展を受けた。しかし同時に、旧ソ連の人工知能やサイバネティクスからは批判され、「ブルジョア反動疑似科学」とレッテルを貼られた。当時の中国は旧ソ連の影響で、人工知能の研究をほとんど始めていなかった。1978年の全国科学会議で「科学技術は生産力である」と正式に提唱されて初めて、科学研究が再開され、人工知能が持ち上げられ、発展し始めた。

事実は、中国人が望めばできないことはないことを証明している。中国人工知能協会は1981年に正式に設立されました。2つの爆弾、1つの衛星と航空宇宙産業の発展に伴い、いくつかの重要な人工知能プロジェクト（例：虹彩認識、視覚と聴覚の認知コンピューティング、中国のインテリジェント検索エンジンの主要技術、インテリジェント農業エキスパートシステム、音声認識技術など）が国家863計画（国家ハイテク研究開発計画）と973計画（国家重点基礎研究開発計画）に組み込まれました。 2000年以降、従来の軍事、重工業、政府関係の分野に加え、一部の高品質な商業および生活関連の人工知能と制御システムの研究も、国家資金と各省庁委員会のプロジェクト資金によって支援され、技術は徐々に科学研究から産業へと分散され、その後、商業および民生分野に一般的に進出しました。

国は人材の教育と訓練にますます注目するようになっている。米国は64年にわたりAI技術の科学研究と応用研究を同時に発展させ、パターン認識、機械学習、データマイニング、インテリジェントアルゴリズムの4つの研究方向に分けています。この分野の最先端は米国の20の大学に集中しており、入学基準は非常に高くなっています。

[[354349]]

一方で、エリート選抜モデルは確かに学術の最前線における米国の優位性の安定を保証することができるが、AI技術の普及、科目応用、商業化は中国に目を向けなければならない。現在、中国では37の大学が知能科学分野（AI技術関連専攻）を設立し、7つの大学がロボット工学大学を設立し、60以上の大学がロボット工学専攻を構築している。中国は、学問分野の構築、国立研究機関の設立、各分野と国家科学研究のインターフェースの開放を完了するのに、従来の3分の1の時間しかかかりませんでした。大学の研究が国立研究機関に人材を供給することに加え、研究機関、大学、企業の間でシナリオベースのAI技術検証の好循環も形成されています。

シナリオベースのアプリケーションはAI技術を加速するための試金石である

AI技術を主要科学研究機関内で偏重させて流通させるだけでは、本当の意味で人工知能技術の発展を促進することはできないだろう。強力な政策支援と科学研究・教育の急速な普及に加え、中国が人工知能研究の分野で第一線に立つことを可能にした最も重要な要因は、国内の広大な応用環境である。特に今年の疫病流行期間中、人工知能技術は「健康コード」や「通信ビッグデータ旅行カード」を通じて政府サービスシーンに登場し、疫病予防と抑制に重要な貢献を果たした。

一般的に言えば、人工知能の基本層と技術層は、専門家以外の人にとって理解するのが困難です。そのため、人々は主にシーンインタラクションを通じて人工知能を認識し、シーンはアプリケーション層に集中しています。基本層と技術層は、従来の産業のビジネスロジックと統合され、新しいタイプのアプリケーションシナリオを形成します。AIインテリジェントテクノロジーは、基本層でビッグデータを通じてユーザーと没入的にインタラクトし、ディープラーニングを完成させます。ロボット、無人運転車、スマートホーム、スマート医療、スマート農業などは、すべて従来の分野のシナリオの進化です。

5G商用時代の到来と人工知能技術のさらなる成熟により、データ相互作用の効率も大幅に向上します。今後、企業の商用応用能力はCエンドに集中するでしょう。特に政府と企業によるビッグデータの配置と開発が何年も続いた後、政府+企業+人々の孤立した島はもはや存在しません。これが、国内の大手人工知能企業も大学や研究機関と協力してAI技術研究所の設立に積極的に参加し、ディープラーニング、データマイニング、自動プログラミングなどの分野での自社のシナリオベースの構築をよりよく結び付け、応用市場を獲得する最も重要な理由です。

JD.comが金融機関向けに構築したオンライン認証シナリオを例に挙げると、人工知能アルゴリズムに基づき、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、ブロックチェーンロジックを中核として、顔認識、画像情報認識（銀行カード、IDカード）、リアルタイム音声認識などの技術モジュールを通じて、金融機関と完全に接続し、個々のユーザーの用事や待ち行列の実際的な問題を解決し、金融機関のサービス効率を向上させ、インテリジェントでカスタマイズされた金融サービスを実現するアプリケーションシナリオを構築します。

[[354350]]

銀行/金融機関のオンライン認証は、多くのアプリケーションの中で比較的特定の小さなシナリオに過ぎません。実際のアクセスおよび申請プロセスでは、システム全体のニーズに基づいて、全体的なビジネスプロセスと問題に対して1対1のAIシナリオカスタマイズシミュレーションを実行することがよくあります。企業規模、業務フロー、対象顧客層などの違いにより、すべての類似企業に適用できる単一のシナリオは存在しません。これが、国内の人工知能技術が急速に発展した主な理由です。多層シナリオは、人工知能技術の応用を検証し、人工知能技術の発展にもフィードバックしてきました。

特許番号はほんの一例です。過去数年間、中国の人工知能の発展は、技術面で多くの飛躍的進歩を遂げただけでなく、ネットワークメディアの相互接続とセキュリティ、サイバースペースの法治、世論の改善、国際ネットワークのセキュリティの分野でも多くの成果を上げました。これらは技術の賜物であるだけでなく、ガバナンスの改善でもあります。 2019年、国内デジタル経済の規模は35.8兆元に達した。資金動向を見ると、2018年に中国の人工知能分野への資金調達が1,311億元に達したという事実がそれを物語っています。

技術禁止の解除、政策による産業の推進、イノベーションの育成、産業の急成長、産業の標準化ガバナンスを経て、国内の人工知能産業の発展は、政務や産業における基本的な応用に限定されず、住民生活の具体的な応用シーンに浸透し、AI技術は、シーンの独立性と統合性によって、常に検証と最適化が進められています。 AIは将来の経済発展のあらゆる段階に関与し、中国経済は人工知能の特急列車に乗って疾走している。

（この記事はJD Digitalによって書かれたものです）