この激動の秋に、誰が AI を使って世界を牽制し、均衡を保つことができるでしょうか?
人工知能技術の発展が国の競争力と生産性に影響を与えることを認識する国が増えています。したがって、各国もAI開発への投資を増やし、このAI競争に参加しています。現在、米国、中国、欧州連合という主要3地域の強さはどれくらいでしょうか？このコンテストで誰が優勝するでしょうか?米国CDIが発表した最新レポートでは、これについて包括的な分析が行われている。
人工知能は第 4 次産業革命を推進しています。
存在する ガートナー 今年初めの予測では、2020 年までに、人工知能により180万人の雇用が失われ、しかし、それは同時に 230 万人の雇用を生み出すことになる。
ソフトバンク会長孫正義7月18日に開催されたソフトバンクグループのサプライヤーと顧客の年次総会で、同氏は人工知能が30年以内に私たちの生活様式を変えるだろうと述べた。そして日本の大学に対し、AI人材の育成を加速するよう要請する。
ファーウェイは8月8日に発表した「2025年のトップ10トレンド」の中で、2025年までにスマートテクノロジーがあらゆる人、家庭、組織に浸透すると予測した。97% 大企業はAI技術を導入するだろう。
誰もが知っているように、AI はどこにでも存在します。個人にとって、AI は生活のあらゆる側面を促進します。そして国にとっては、AI は競争力、生産性を向上させ、国家の安全を守り、社会の問題の解決に役立ち、国家の競争力に大きな影響を与えます。
そのため、近年、ますます多くの国がAI戦略を導入し始めており、一部のメディアではAIの軍拡競争とさえ呼ばれています。
このコンテストの現在の状況はどうなっていますか?最終的にどの選手が勝つでしょうか？
AI 競争レポート: 米国がリード、中国が 2 位、欧州連合は遅れをとっている
8月19日、米国データイノベーションセンター（データイノベーションセンター）は、中国、米国、欧州における人工知能の発展に関する分析レポートを発表しました。「AI競争に勝つのは中国、EU、米国?」
からの報告人材、研究、開発、アプリケーション、データ、ハードウェア6 つのカテゴリーは、人工知能経済における中国、欧州連合、米国の相対的な位置を比較します。
報告書は最終的に次のように述べています。米国は人工知能の分野でリードしており、中国は2位だが急速に追い上げており、欧州連合は遅れをとっている。
レポートの採点方法によると、合計スコアを100とした場合、米国は44.2点、中国は32.3点、欧州連合は23.5点となった。
さらに、報告書は、この順序は今後数年で変更される可能性があると指摘しています。
各地域の AI の強さと人口規模の関係を理解するために、著者らは労働力の規模を調整して各指標のスコアも計算しました。
規模管理の条件下では、米国が首位（58.2パーセントポイント）、欧州連合が2位（24.3パーセントポイント）、中国が3位（17.5パーセントポイント）となっている。
6つの主要指標のランキングを見てみましょう。
タレント：
研究：
開発する：
応用：
データ：
ハードウェア:
これら 6 つの指標の強さを比較することで、3 つの地域の AI 競争力をマクロに理解することができます。
各カテゴリーについて、著者らは複数の指標を使用してそれを測定しました。たとえば、研究の場合、 AI 用紙の量、品質、研究開発指標測定する。各指標の比率に基づいてスコアを計算することで算出されます。たとえば、ハードウェアに関しては、中国には 219 台、EU には 92 台、米国には 116 台のスーパーコンピューターがあります。したがって、中国のスコアは 0.5 [(219/(219+92+116)]]、EU は 0.2 となります。 、米国の0.3。
最後に、各カテゴリのスコアを合計して、合計スコアを取得します。
AIの強さ競争において、中国の欠点は何でしょうか？
1. 人材 – 中国はAI人材が不足しており、米国は非常に魅力的
人工知能開発の鍵として、近年AI人材が注目を集めています。北京の Microsoft Research の主任研究員である David Wipf 氏は次のように述べています。 「人工知能の未来は、データと人材の争奪戦となるでしょう。」
中国、欧州連合、米国の政府は、人工知能の学部専攻を新たに追加したり、AI教育にさらに多くの資金を投資したりするなど、人工知能の人材を向上・拡大するための措置を発表または講じ始めている。
人材比較指標 1:量
2007 年から 2017 年の間に人工知能に関連するトピックについて雑誌記事を発表したり、特許を取得したりした人物が統計基準として選択されました。
合計すると、EU の AI 研究者の数は米国や中国の数をはるかに上回ります。人口比率に基づいて計算すると、労働者100万人当たり、米国には173人のAI研究者がいるが、欧州連合には同173人、中国には23人がいる。
人材比較指標 2: 品質
量に加えて質も重要です。 h-index ランキングによると、世界の上位 10% AI 研究者のうち、欧州連合からは約 5,787 人（一部の EU 諸国のデータは公表されていない）、米国からは 5,158 人、中国からは 977 人が占めています。
人材比較指標 3: トップ AI カンファレンスの論文著者数
2018年に開催された21の人工知能関連会議の論文著者の統計によると、米国は10,295件で欧州連合と中国を大きく上回っている。人口比で見ると、米国が62人、欧州連合が19人、中国が3人となっている。
人材比較指標4：AI教育研究者数（2018年）
2017 年の h-index ランキングによると、人工知能研究者を最も多く擁する企業 20 社のうち、EU に 85 名、米国に 232 名、中国に 7 名のみの研究者がいます。
EUと中国が直面している大きな脅威は、AI 人材を多く抱える国として、米国は依然として他国から人材を惹きつけています。1998 年から 2017 年の間に、1,283 人の外国人学術 AI 研究者が米国の産業界での職に就くために海外から米国に来ました。
ヨーロッパと中国には、そのような研究者がそれぞれ 834 名と 58 名しか集まりませんでした。
対照的に、中国には優秀なAI人材が不足しており、そして、米国のほぼ 50% と比較して、10 年以上の経験を持つ AI 研究者は 25% だけです。これは中国における人工知能のスタートが遅れたことも原因かもしれない。
しかし、中国はこの差を縮めようと懸命に取り組んでいる。多くの大学はすでに人工知能分野の構築を強化し、入学者数を拡大しています。清華大学も設立ヤオ級、志級コンピューターのトップ人材のための実験的なクラスです。
2. 研究 - 中国は米国より論文数が多いが、質は最も低い
人工知能は大きなトレンドになっていますが、まだ成熟した技術とは言えません。中国、欧州連合、米国はいずれも AI 研究に積極的に投資しています。
中国の新世代人工知能開発計画には次のことが求められます 2025年以前に中国工業情報化省の計画で人工知能理論に大きな進歩をもたらした。年間9億5,000万米ドル（約67億人民元）の割り当て戦略的人工知能プロジェクトに資金を提供します。
欧州委員会は次のことを約束しました 2018年から2020年までに15億ユーロ（128億元）を投資人工知能研究のための研究であり、2021 年から 2027 年までに計画されていますAIに少なくとも70億ユーロ（約599億元）を投資する。
2018年9月、米国国防総省（DOD）の一部である国防高等研究計画局は次のように発表した。料金次世代の人工知能技術の開発に20億米ドル（約141億元）。
多額の投資により、さまざまな地域でその成果を実証するための多数の研究論文も作成されています。論文の量、質、コンピュータ会社に関するデータを分析すると、次のような結論が得られます。米国がリードし、次に欧州連合、最後に中国が続きます。
研究比較指標 1:論文数（2017年）
2017 年に最も多くの AI 論文を発表したのは欧州連合で、僅差で中国がそれに続き、米国の発表が最も少なかった。しかし、人口に比例して、米国は依然として最高の生産高を誇っています。
研究比較指標 2:紙質
論文の競争は量だけでなく、質も考慮すべきである。米国のFWCI（科学研究の質指数）は1.83で、欧州連合（1.20）や中国（0.94）よりも高い。中国の FWCI は 0.94 で、中国の著者が AI 著者の世界平均よりも引用される頻度が低いことを示しています。
研究比較指標3：研究開発費
2018 年の中国、米国、欧州における研究開発支出額の世界上位 100 社のソフトウェアおよびコンピュータ サービス企業の数:
2018 年、世界の研究開発支出上位 2,500 社には、268 社のソフトウェアおよびコンピューター サービス企業が含まれていました。米国、中国、欧州連合における研究開発支出はそれぞれ770億米ドル、120億米ドル、110億米ドルでした。
したがって、研究という点では、中国は米国ほどではありませんが、追いつきつつあり、すでにより質の高い研究成果を上げています。
アレン人工知能研究所による最近の AI 論文の調査によると、2020 年と 2025 年までに、中国が作成する AI 研究論文の質は米国の論文の質を超えるでしょう。
3. 開発—米国の人工知能特許とAI買収は好調
存在する特許と大手AI企業の買収一方、米国企業は好調だった。たとえば、Microsoft と IBM は、教師あり学習や強化学習を含む機械学習の 15 のサブカテゴリのうち 8 つについて、他のどの企業よりも多くの特許を申請しています。 Google と Microsoft も AI 特許出願の上位 5 位にランクされています。
開発比較指標 1: 人工知能ベンチャー キャピタルとプライベート エクイティ ファンド (2017-2018)
開発比較指標 2: ベンチャー キャピタルおよびプライベート エクイティ融資取引の数、2017 ～ 2018 年
発展比較指標3：人工知能企業の買収数（2000年1月～2019年5月）
開発比較指標4：2017年の人工知能スタートアップ企業数
発展比較指標5：AI企業数（2019年）
開発比較指標 6: 引用度の高い AI 特許の数 (1960 ～ 2018 年)
4. 応用 - 中国企業は人工知能を積極的に応用
中国、欧州連合、米国の政府はいずれも、人工知能アプリケーションの重要性を公的に認めています。
中国工業情報化部は2017年に「新世代人工知能産業の発展を促進する3か年行動計画（2018～2020年）」を発表し、製造業へのAIの統合が求められている。
トランプ米大統領は2019年、人工知能の応用を促進するための技術標準の開発を義務付ける大統領令を出した。
アプリケーション比較指標 1: 2018 年に AI を適用した企業の割合 (ビジネス プロセスへの AI の統合に成功)
アプリケーション比較指標 2: 2018 年に AI を試験導入している企業の割合
中国の企業と従業員は人工知能を活用することの重要性を認識しているようです。AI アプリケーションのリーダー。人工知能は徐々に中国文化に浸透してきました。
それどころか、欧州連合は依然として人工知能に対して懐疑的であり、職場では多くの従業員が人工知能に対して否定的な感情を抱いています。
5. データ – 中国は人口統計上有利である
米国、EU、国境を越えたデータセットを模索
人工知能システムは、トレーニングのために大量のデータに依存することがよくあります。大規模なデータセットは、AI システムがより高精度のモデルを開発するのに役立ちます。
AIデータの比較に関しては、個人がさまざまなオンラインおよびオフラインの活動に従事するときに生成される膨大な量のデータを調査します。例としては、検索エンジンの使用、ソーシャル メディアへの情報投稿、オンラインでの商品の購入などが挙げられます。これらのアクティビティによって生成されたデータは、機械学習モデルにとって非常に価値があります。
場合によっては、これは人口が多い中国に自然な優位性をもたらしますが、EU と米国が国境を越えた人口データセットの構築を目指すべきであることも示唆しています。
データ比較指標1：固定ブロードバンド加入者数
データ比較指標2：2018年のモバイル決済利用者数
6. ハードウェア - 米国は依然としてはるかに先を行っており、中国は追いつきつつある
AI システムは、1 秒あたりに大量の操作を実行できるシステムに依存しています。半導体装置、集積回路など。近年、GPU が AI の開発を促進してきました。さらに、スーパーコンピューターテクノロジーも重要な役割を果たします。
ハードウェアは国の AI 競争力にとって非常に重要です。たとえば、2018年のZTE事件。 ZTEはアメリカ企業の半導体装置に依存していたため、当時倒産寸前だった。
ハードウェア比較指標1：2019年の半導体売上高上位15社の社数
ハードウェア比較指標2：2017年半導体研究開発上位10社数
ハードウェア比較指標3：AIチップを設計している企業数（2019年）
ハードウェア比較指標 4: 2019 年の上位 500 スーパーコンピューターの数
ハードウェア比較指標 5: 2009 ～ 2019 年の上位 500 スーパーコンピューターの全体的なパフォーマンス
世界最速のスーパーコンピューター 10 台のうち 6 台が米国にあります。しかし、近年の数字は、中国がある意味で米国に追いつき、スーパーコンピューターの世界的リーダーになったことを示唆している。
10億回以上の演算速度を実現した世界初のスーパーコンピュータです。
2010 年 6 月の時点で、世界のトップパフォーマンスのスーパーコンピューター 500 台のうち 282 台が米国にありました。しかし、2018年に米国のスーパーコンピューターの数は過去最低を記録し、上位500台に入るのはわずか109台となった。
同時に、中国のAIチップは増加傾向にある。Baidu、Alibaba、Tencent、Huawei などのいくつかのテクノロジー企業が、AI に最適化された集積回路を開発しています。
過去2年間で、中国のAIチップ新興企業は少なくとも1億米ドルの資金を受けている。半導体市場全体と比較すると、中国は人工知能チップ市場で競争する上で有利な立場にある。
AI の競争は予測不可能です。どうすれば優位に立つことができるでしょうか?
これら6つの側面の分析を通じて、このAI競争では、中国、米国、欧州がそれぞれに強みと弱みを持っていることがわかります。競争に勝つにはどうすればよいか、著者は的を絞った「勝利のヒント」を示します。
中国：当社の人口ベースとデータの利点を活用して、地元の人材を育成し維持する能力の向上に注力していきます。中国企業に海外に研究開発機関を設立するよう奨励する。
学生の創造性を育成するために、教育省は人工知能の学部を提供する大学を35校に承認しており、この数も拡大する必要があり、英国と同様に、学生をサポートし、より多くのAI学生の学位取得を支援するためにより多くの資金が費やされるべきである。
また、論文や特許の質も量的に向上させるべきであり、
アメリカ合衆国：米国は人材の誘致から大きな恩恵を受けてきた。したがって、米国は外国人材の米国への継続的な移民を奨励し、国内の人材基盤を拡大する政策に焦点を当てる必要がある。
欧州連合：EU の AI ベンチャー キャピタルのエコシステムは、中国や米国に比べて小規模です。しかし、EUにおける人工知能の頭脳流出は非常に深刻だ。 EUはまた、研究者が欧州に留まり発展することを奨励するために、研究者に経済的インセンティブを提供すべきである。
さらに、EUは公的データを使用してGDPR（一般データ保護規則）を修正し、人工知能の開発を厳しく制限する必要がある。
したがって、この競争で勝つためには、各地域が互いの長所と短所を学び、トラック上の位置を変える必要があります。試合の最終結果については誰も結論を下すことができないので、しばらく様子を見てみましょう。
- 以上 -