HyperAI超神经

超神経質で
2月11日、トランプ大統領は米国の人工知能開発構想を概説した大統領令に署名し、その内容は米国が人工知能の分野で世界的なリーダー的地位を獲得しなければならない、またそうしなければならないことを強調した。

講演を終えた後、米国のテクノロジー大手は「米国で人材を歓迎せず、他国のテクノロジー企業を弱体化させないなら、どうして他国を率いることができるのか」と不満を漏らし始めた。

トランプ大統領は就任後2回目の一般教書演説まで1週間も経たないうちにこの大統領令に署名しており、その重要性が示されている。同氏は一般教書演説の中で、議員らと協力してインフラ計画を策定し、将来の最先端産業に投資するとも述べた。

トランプ大統領は、これは選択肢ではなく、必須であると強調した。トランプ大統領は、AI、5G、量子コンピューティングなどの主要テクノロジー分野における米国全体の競争力向上を目的とした一連の大統領令を準備している。

しかし、テクノロジー業界の多くの人々は、米国が人工知能の分野で指導的な立場を維持し続けるかどうかは決して確実ではないと考えています。

予測：中国は数年以内にあらゆる面で米国を超えるだろう

2018年、中国は人工知能スタートアップへの投資で米国を上回り、人工知能への投資資金の50％近くが中国のスタートアップに投じられた。

取引件数では依然として米国がリードしているものの、米国のAIスタートアップ企業はここ数年で着実に減少している。

**画像出典: cbinsights 「2018 年に注目すべきトップ AI トレンド」**

中国は現在、人工知能分野における特許と論文の数において米国の優位性に挑戦し始めている。確かに、これらの論文の一部の質は依然として米国に及ばないかもしれないが、中国は追いつきつつあり、ここ数年の進歩のペースは驚異的としか言いようがない。

人工知能の三大巨頭：中国/米国/その他

上で説明したことに基づいて、世界を次の 3 つの大きなカテゴリに分類することをお勧めします。西洋、中国、そしてその他の世界。明らかに、この内訳は非常に主観的なものですが、AI 政策に関する会話を有益な方法で組み立てていると考えられます。

次に、現在展開されている世界的な AI 軍拡競争を形成する主要な要因を詳しく見てみましょう。機械学習を使用して解決できる問題について考える場合、考慮すべき 3 つの構成要素があります。データ、人材、資金。

1. データ

IDC の統計レポートによると、現在 50 億人を超える消費者が毎日大量のデータを生成しており、2025 年までにこの数は 60 億人に増加すると予想されています。

データ量が増加するにつれて、IoT デバイスはますます成長を促進し、現在、2025 年までに年間 90 ゼタバイト(*) を超えるデータが生成されると予想されています。

*注: ゼタバイトはゼタバイトまたはゼタバイトと訳されることが多く、通常、ネットワークハードディスクの総容量、または大容量記憶媒体の記憶容量を示す場合に使用されます。 1 ZB=1024 PB、1PB=1024 EB、1EB=1024 TB。

ここには、データ収集とデータ使用という 2 つの重要な要素があります。

まずデータ収集の面では、世界的なスマートフォンの成長は鈍化しているものの、モノのインターネットの発展は始まったばかりです。 2018 年の時点で、IoT デバイスは少なくとも 70 億個あり、2025 年までに 215 億個に増加し、他のすべてのカテゴリを合わせたよりも多くなります。

社会の誰もが生涯を通じて数十、さらには数百のスマートデバイスに接続され、道路交通状況からアパートの温度に至るまであらゆる情報が記録される可能性があります。データを共有して保存する意思がある限り、データが悪用される可能性があります。

2つ目はデータ使用量です。データ収集を制限し、悪用を防ぐためのポリシーや意見とともに、プライバシーに対する懸念が高まっています。ただし、機械学習の現段階では、プライバシーの保護はモデルのトレーニングに使用できるデータの量に影響します。

これは言い換えると、（中国の例に倣い）プライバシーについてまだあまり懸念していない国々が、AIを活用した監視カメラによる大規模なセキュリティ配備を開始し、犯罪者の逮捕に成功しているなど、データの面で利益を得ていることを意味する。利点。

そうは言っても、自動運転や機械翻訳などの他の分野では、ヨーロッパとアメリカの国々の方が優れたデータセット、実験スペース、地域政策を持っています。

2. 才能

才能は、機械に問題の解決方法を教えることができるため、2 番目に重要なリソースとなります。

実際の状況はレポートで見られるものとは異なります。

ヨーロッパとアメリカの国々、特に米国は、今でも働き、住むのに最も理想的な場所の 1 つであり、世界中から才能ある人材を惹きつけやすいため、自然な人材の優位性を持っています。オープンで包括的で創造性を促進する生活環境は、革新的なアイデアの発見と育成に役立ちます。

基礎研究の面でも、米国は世界で最も多くの成熟した研究大学システムを持っています。

しかし、近年、中国は一流の研究大学制度を確立し、積極的な投資を続けている。中国は自然科学や工学分野の人材育成を加速し、米国よりも多くの論文を雑誌に発表している。

特定の特定分野の研究では米国が大きくリードしているものの、研究結果の変革という点では中国の実践スピードには遠く及ばない。

研究成果の翻訳効率については、各国で設立されたAIスタートアップの数と、この分野に参加するエンジニアの数を測定します。

米国はスタートアップの数が最も多く、既存のエコシステムが実現しているのもGoogle、Microsoft、Facebookといった大手テクノロジー企業の投資のおかげだ。

しかし、ここでの中国の第2位は、中国のテクノロジー大手が人工知能企業への投資を加速させた結果でもある。

ヨーロッパ全体で考えれば3位に入る可能性がある。

3. 投資

CB Insights によると、2017 年の世界の AI スタートアップ投資の 50% は中国のスタートアップへの投資でした。 2016 年と比較すると、11.6% の成長がありました。

2018年に最も高い資金調達額を出した2社はSenseTimeとFace++で、どちらも中国の企業だった。初期段階の投資に関しては、中国は現在、すでにすべての競合国をリードしています。

利用可能な資金の量、エコシステムの堅牢性、複数の分野での利用可能性の点で、両国が同様に有利な立場にあることは明らかです。

トランプ大統領が米国人工知能構想を発表しましたが、人工知能の発展パターンはほぼ決まったようです。

トランプ大統領の「米国人工知能構想」の実現可能性を評価するための戦略的投資モデルを試してみましょう。

まず、プロジェクトの全体的な規模を考慮し、段階的な目標を達成する可能性を評価します。
第二に、プロジェクトの成長サイクルとプロジェクトの現段階での資金使用の効率を考慮します。
最後に、プロジェクトの戦略的焦点を決定し、最大の利益を生み出す可能性が高い主要分野をターゲットにすることで安定した成長を生み出すかどうかを判断します。

さて、このフレームワークをトランプ大統領の AI 戦略の評価に適用すると、次のように結論付けることができます。アメリカのAIイニシアチブの文言が非常に曖昧で一般的であることを考えると、このトランプのイニシアチブは実際には何も変わりません。

結論：トランプは本当に信頼できない

多くの人は、人工知能は新たな軍拡競争であると信じています。ハードウェアからソフトウェア、そして企業の実装に至るまで、各国は激しく競争しており、人工知能の分野で協力することで、より良い結果がもたらされると考えています。

興味深いことに、特にヨーロッパとアメリカの国々は、過去50年間の独自の発展に比べて、世界的な協力から恩恵を受ける可能性が高い。なぜなら、歴史的にアメリカが才能を引き付けることを可能にしてきた思考や場所を創造する自由がよりあるからである。

米国における AI 開発への持続可能な道は、以下に依存する可能性があります。企業の取り組みに制限を課さないよう注意しながら、中国などの研究者や企業がAI開発に投資するなど、世界的な協力の促進に注力する。

したがって、米国政府の役割は、イノベーションや協力を阻害する不必要な制限を課すことではなく、協力にさらに適したビジネス環境の構築を支援することに重点を置くべきである。