科大訊飛董事長劉慶峰：人工知能応用配當金は現在に対して到來しています。

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1956年、人工知能概念は初めて提出されましたが、2010年後の10年までは、大データ、クラウド計算、モノのインターネット技術の進歩によって、人工知能の発展は海量データ基礎と幅広い応用シーンを獲得しました。

今後10年を展望して、新舊のエネルギー転換の車輪はぐんぐん前に進みます。新しい技術革命の代表的な技術の一つとして、人工知能はきっと重要な役割を果たします。

さて、車輪が今をひいた時、人工知能の発展の歴史には、過去1年間にどのような軌跡が殘されましたか？「2019年、人工知能は大規模な応用を迎え、応用配當金は今の時期に到來しています。」最近、21世紀の経済報道の獨占インタビューを受けた時、科大訊飛會長の劉慶峰は直言しました。

劉慶峰の言うことは根拠がないということではない。彼のビューでは、人工知能ボーナスは現在の期間に対して到來しているかどうか、主に3つの基準に基づいています。まず、市場では見られている実用的な事例がありますか？次にこれらの真実なケースが普及性を備えていますか？

この3つのルールを通じて、人工知能ボーナスが確実に到來していることが分かります。劉慶峰氏は。

産業は春を迎える

國務院がこれまで発表した「次世代人工知能計畫」によると、2030年までに、人工知能下流コア産業規模は兆元に達し、関連産業規模は10兆元に達する。現在、人工知能の応用は、複數の業界シーンで、すでに著地を加速している。

「2019年、教育の分野では、人工知能が千百年にわたって実現しにくい人材による教育が現実的になった」劉慶峰氏は指摘する。

科學技術部の次世代人工知能発展研究センターがローランベグ管理コンサルティング會社と共同で発表した「スマート教育イノベーション応用発展報告」によると、2014年から2016年まではスマート教育業界の人気が最も高い3年間で、3年間で新たに43社のスマート教育會社を設立し、2011-2012年のスマート教育會社設立數の合計の56%を占めている。

知能技術が加わった教育業界は、まさに天地を覆すような変化を遂げた。劉慶峰氏によると、教師が授業の準備をする中で、知恵教育の製品は素材を整理する時間を53%節約でき、機械を通じて自動的に添削すれば42%の時間が節約できるという。同時に、授業の授業効率も26%向上しました。學生が家に帰ったら、個性的な學習の推進を得られます。

教育以外に、AI技術の進歩によって、多くの業界の発展は転覆的な変革を迎えました。醫療業界にとって、人工知能は醫療の上で一定の重要な役を演じて、未來の醫療保健の領域の主要な成り行きの1つになります。

劉慶峰氏によると、病院の応用シーンにおいて、人工知能商品は病院診察前、診察中、診察後の全プロセスサービスをカバーできるようになった。診察前の病歴採集、音聲電子カルテ、移動醫療看護システム、診療後の隨行訪問などを通じて、患者の受診データの正確、完全な採集とリアルタイム、効果的な発現を実現し、醫療関係者の業務レベルと仕事効率を全面的に高め、患者の受診體験を改善し、病院のサービス能力と品質を向上させる。

また、通訳、自動車、都市、金融などの分野でも、人工知能はさまざまな役割を果たしています。過去3年間、人工知能はエネルギーを賦與する技術であり、その核心価値は我々の産業の効率向上を助けることにあると強調しています。智源研究院の張宏江理事長は21世紀の経済報道記者に対し、「人工知能は自動車を自動的に走らせ、コンピュータの視覚技術を利用してより速く、より正確に人の顔を認識し、金融反詐欺、信用回復などの面で、人工知能も一連の進歩を遂げた」と述べました。

技術のボトルネックは厳冬に等しくない。

応用が普及すると同時に、本船の人工知能ブームの核心である深さ學習アルゴリズムは限界を示し始めた。

今月開催された人工知能學術會議NeurIPSにおいて、Googleトップ研究員のBlaise Aguray Arcasは、深度學習技術はすべての問題を解決できないと指摘しています。

Mila人工知能研究所のYoshua Bengio主任は、深さ學習モデルは高度に専門化されており、非常に狹隘であると述べた。彼らは一つの任務を勉強するには人間より多くのサンプルが必要ですが、それでも彼らは非常に愚かな過ちを犯します。

しかし、劉慶峰氏は、深さ學習アルゴリズムの解釈と限界は、人工知能が冬になったということを説明するのに十分ではないとずっと思っています。人工知能の第三波の間に、関連するアプリケーションの規模化が著地し、それによってもたらされるデータ情報は、応用効果の問題を解決することができます。劉慶峰氏は「この期間に、小さなコスト、広い範囲で普及させ、人々の仕事、生活効率を確実に向上させる製品が現れたら、第三の波は水泡にならない」と強調した。

劉慶峰氏は人工知能の未來への突破點は三つの面に表れていると考えています。まず、小さなサンプル、監督なし、個性的な問題に直面した基礎理論は、アルゴリズムの持続的な突破をもたらし、次に脳科學研究と數學統計モデリング方法の深さ結合によって脳の智能と飛翔を形成し、最後に、人工知能システムと人間行動協力の人間機結合式の持続的な探索である。

注意したいのは、5 G技術の発展は、人工知能の「燃焼器」になります。“5 Gは萬物の相互接続の大潮が到來することを助長して、音聲のインタラクティブは人機のインタラクティブなモードを主導します。”劉慶峰氏は「すべてのものがつながっている時代に、ますます多くの設備が無スクリーン、移動、遠視野の狀態で使われ、人間の最も自然で最も便利なコミュニケーション方式として、音聲はすべての設備の重要な入り口になります」と指摘した。

これは、小型のスマート腕時計、大規模な移動操縦室を意味します。スマート端末設備は5 G時代に爆発を迎えます。また、5 G技術はコンテンツの大爆発をもたらします。例えば、ハイビジョン動畫やゲームなど、人工知能の応用の機會も増えます。

「例えば、內容の処理について、內容の自動編集や、內容に音聲の表示を追加するなど、これらの面で新たな発展の機會がある」劉慶峰氏は分析した。

人工知能管理年

業界の急速な発展と同時に、技術の背後にある影もかつてなく現れ、技術境界、管理規範、プライバシー保護に関する一連の討論を引き起こしました。

2019年8月、「ZARO」というアプリが急にネットに火をつけました。ユーザーはAPPの中に寫真をアップロードするだけで、自分の顔を大スターに置き換えることができます。効果はほとんど噓のようです。しかし、このアプリはユーザーのプライバシーを侵害した疑いで論爭されています。ユーザーが顔情報をアップロードした後、権利侵害や盜用などの安全リスクに直面します。

関連APPがユーザーのプライバシーを脅かし、データ漏洩のリスクがあるなどの要素に基づいて、國家インターネット情報弁公室、文化と観光部、國家ラジオテレビ総局が共同で「ネット音聲ビデオ情報サービス管理規定」を印刷し、2020年1月1日から施行し、深度學習、仮想現実などの新技術に基づいて、ビデオ情報を作成、発表、伝播する行為を制限する。

これ以外にも、データ獨占、アルゴリズム差別、知能濫用、データ下毒、倫理道徳など一連の人工知能関連問題がますます重視されている。

人工知能立法は人類の生命と財産の安全を保障しなければならない。つまり人工知能は必ずリスクコントロールの範囲內で使用しなければならない。例えば、自動運転の分野では、その応用の敷居と基準は何か。醫療の分野では人工知能は一定の正確さを達成しなければならない。そして、一定の資質認証を通過したほうがいい。劉慶峰は「これらの基準と條件に合致するものだけが、実際に使用される分野に入ることができ、人々のために使用される」と強調した。

立法には同期が必要であるほか、トップ企業も特に保護意識が強い。「現在は人工知能に関するサービスが多く庶民の日常生活に関わっています。そのため、関連業界のリーダー企業は模範的な役割を果たしています。ユーザーに告知するだけでなく、価値観の指導も含まれています。」劉慶峰氏は指摘する。

同時に、彼は、現在多くのデータはユーザーが知らないうちに企業に持って行かれると述べました。技術的な観點から、人工知能技術の発展を通じて、ユーザーにより多くの選択権を與えるべきです。